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太阳
鸡肉
汤
睡在孤村不是自哀，还想着是国轮台。
气温渐高，开学时间一推再推，
然而deadline就在那里从来都不曾走远
。因为疫情，许多学生也被迫开始写论文和在家做科研。有的被困在家里的小屏幕里；
有的zoom导师每天讲进步，和团队成员分享文献；
还有
利用假期充电学习新的数据分析工具
。Python入门真的很甜，Power BI。“数据分析”部分，作为论文中支持我们理论结果的重中之重，是
往往也是最花费时间和精力的一个环节
。数据分析的第一步，——，就是选择一个合适的工具，这个工具对于数据处理的质量和效率也是至关重要的。在学校里，我们经常学习和掌握两到三种工具。在处理数据时，我们往往不知道如何从010到59000中选择最合适的工具。可视化数据时，问题是010到59000。
而且数据分析工具也在不断更新，从一开始最传统的Excel，到后来的“学院派”Stata和SPSS，再到全民学习的Python，以及最近逐渐盖过Python的SQL。
根据数据类型和数据分析的目的
接下来，我们简单对比一下目前最流行的集中式数据分析工具：
图表也会出现过于局限单一
作为拥有最强粉丝基础的Python，已经成为似乎总会有一个更好用的工具等着我们发现。
最适合初学者的语言之一。Python不仅在语法上有相当高效的编码效率，而且丰富的标准库和第三方库使其
/1 Python/
，包括数据捕获、清洗、分析、可视化、网页制作、深度学习等。业余时间用它刮毛，显白，甚至优化自己的电影库都很容易。
其简洁人性化的语法和接近自然语言的设计
不同于Python。R语言本来就是广泛的适应于各种情境
的一种。虽然它的用途现在变得更加广泛，但它最初更多的是/2R语言/
。所以相对于Python，专门用作统计领域的语言
专门针对于研究和学术的领域
。同时
用R进
这种针对不同行业的可视化库，赋予了它在这方面更强的优势。*图片来源：知乎
行统计建模、探索性分析等专业的统计处理会更加的高效
MATLAB是Mathwork公司生产的商业数学软件。虽然是收费软件，但是运算速度远超R，在很多R语言的制图也十分精美
。*图片来源：知乎，Matlab进行公式推导。
如果R语言更侧重于统计和数据处理，那么
/3MATLAB/
将经常用于许多不同的学术研究场景。*图片来源：Zhihu @ Louque，Matlab模拟。
另外还有SQL，R studio等等。
如果您想了解更多关于工具
但与R相比，它所涉及的学科范围会更加广泛
的信息，如果你也想入手
需要处理大量运算的场景它都能表现的很出色
但是不知道如何选择，如果你想找到
Matlab则是偏向于矩阵处理和科学计算
，那么重点来了！
特性和差异
，盐趣邀请新的工具
的人和大家分享数据分析工具。讲座中，Allain老师将对目前的
最适合你的课题的那个“Mr. Right”
进行分析，并分享如何做。人们用的最多的不一定是最好的，最适合自己的一定是最好的！而且讲座还有专属
4月23号周四晚八点
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伦敦大学学院的博士Allain
最热门最常用的软件的优缺点
根据不同的数据类型和不同的课题选择工具
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