1樓：資料分析知識分享
R和Python都是開源程式語言，在資料科學領域廣泛使用。難怪有人在同一行業中尋找職業可能想要獲得這兩種工具中的一種或最好是這兩種工具的專業知識，以便能夠在快速發展的資料科學和分析市場中找到自己的利基。但是，當初學者希望同時學習兩者時應該怎麼做?
R主要是一種面向功能的程式語言。如果有抱負的人來自統計學或資料探勘的學術領域，那麼以R開頭將是乙個不錯的選擇。開始時它不僅是熟悉的領域，而且還有助於加快僵硬的學習曲線。
當最終目標的統計計算量大於機器學習量時，選擇以R開頭也是乙個正確的想法。同樣，當人們使用大量的混亂資料或需要高質量的圖形時，在學習Python的基礎知識之前，對R的了解會非常方便。
大資料分析Python和R的區別與聯絡
Python與R不同，Python是一種物件導向的程式語言，這使選擇具有物件導向程式設計經驗或知識的人變得非常容易。當人們也希望使用基於Web的應用程式時，建議從Python開始。可以使用任何物件導向程式設計語言進行編碼的程式設計師都會發現，學習Python並開始舒適地使用它非常有幫助。
首先學習Python的一大好處是「 RPy2」庫，它構成了在Python之後順利過渡到R的橋梁。
總結一下，可以得出乙個結論，除了個別例外，統計學家可能想開始使用R進行資料科學之旅，而軟體程式設計師則希望先熟練使用Python，然後再轉向R。成功的資料科學家需要將這兩種技能結合起來。
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做資料分析用python還是R？
ISKP 選擇什麼語言不是關鍵，主要是分析的方法和理論需要紮實的基本功。R語言在統計分析方面可能更加靈活，但是在大規模的資料處理方面捉襟見肘。而Python本身是乙個程式語言，但是有豐富的資料分析包來支援常見的函式。但是還是在實踐過程中有一些想要的函式並不在常用的statmodel sklearn ...
大資料分析和大資料研發的區別？
Rorschach 比較常見的情況下，大資料分析這種強調的是從複雜的資料和關係裡面尋找關係 趨勢等等顯著地統計量來給決策提供資訊支援的。比較強調的能力是公司所在行業的領域知識，資料分析能力，對資料的敏感程度，資料視覺化技術，溝通能力特別是面向非技術職能人員的共同能力。大資料開發人員有一部分是做資料平...
大資料分析中，有哪些常見的大資料分析模型？
牛博 模型其實就是一數學函式對映，從應用層角度來看，會有一些通俗的名字,簡單羅列一下 一 使用者模型 二 事件模型 三 漏斗模型 四 熱圖分析模型 五 自定義留存分析模型 六 粘性分析 七 全行為路徑分析 八 使用者分群模型 九 Session 分析 十 間隔分析 十一 分布分析 十二 營銷廣告投放...