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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
,可以直接和导师在线交流,提出你最好奇的问题。我相信导师Allain能很好的回答你的问题。(向下滑动)
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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