京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在数据分析流行的开始,我们已经看到了数据分析的日后很好的发展前景,通过数据分析我们可以做好企业的规划以及发现企业自身存在的问题。同时,数据分析行业的薪资待遇都是很好的。正因为如此,很多人开始学习数据分析知识,但是数据分析是需要学习编程知识的,而编程知识中有Python和R语言,那么大家知道不知道这两种语言怎么选择呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。
数据分析发展到了现在,已经有了很多成熟的方法论,当然,数据分析中也有了很多成熟的商业工具、软件。但是这些软件都是比较大的,不适合进行日常的数据分析操作。不过我们可以不使用这些软件,我们可以使用Python以及R语言等工具。这两门语言都是很好用的。
就目前而言,Python以及R语言是目前在数据科学家社区中最流行的两门语言,是目前为止最适合用来进行数据分析的工具。如果我们想要进入数据分析行业中从事数据分析,就必须学会Python与R这两个必备的技能。很多人都不太清楚,就是数据分析的时候一定都要学习Python与R这两门语言吗?在这里负责任的给大家说一下,这两门语言是一定要学习的,虽然和两门语言都可以进行数据分析工作,但是在很多细分领域还是有很大差别的。如果能够同时学习两门语言就能够取长补短,这样我们就能够知道怎么使用工具能够更精准的解决我们在数据分析中遇到的问题。
由此可见,我们在学习数据分析的知识的时候争取把这两个语言都学会,这样才能够方便我们更好的进行数据分析工作,但事实是很多人都不是有足够的时间去学习这两门语言的。所以,在后面的文章中给大家详细的讲一下两种语言的区别。这样大家就能够根据自己的实际情况去进行选择适合自己的语言。
通过这篇文章我们不难发现数据分析中Python和R语言的重要性是多么的明显,毕竟掌握了Python和R语言这两种编程语言就可以成为高级数据分析师。从侧面就说明了是否掌握编程语言就是初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭,由于篇幅原因这篇文章就给大家介绍到这里了,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16