新闻中心

r语言和python哪个更有用

1、Python在整体实用性和应用领域上更优于R语言。 应用领域差异：Python和R语言在应用领域上有明显差异。Python的应用范围非常广泛，例如Web开发、数据分析、机器学习、自动化脚本等领域。而R语言主要被用于统计分析和数据可视化。

2、Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同在进行探索性统计分析时，r语言胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。

3、如果你主要进行统计分析和数据挖掘，并且需要在这些领域进行深入的研究和工作，那么R语言可能是更好的选择。而如果你需要一种通用语言来处理各种任务，包括Web开发、数据分析等，那么Python可能更合适。此外，个人的编程经验和团队的技术栈也是选择的重要因素。

4、选择R语言还是Python，很大程度上取决于你的具体需求和项目要求。如果你主要进行统计分析、数据挖掘和预测建模，R语言可能是更好的选择。如果你需要处理更大规模的数据、开发Web应用或进行其他类型的软件开发，Python可能更适合。总结：R语言和Python都是强大的编程语言，各有其独特优势。

数据挖掘工业界,R和Python哪个比较常用?

从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。

如果你主要进行统计分析和数据挖掘，并且需要在这些领域进行深入的研究和工作，那么R语言可能是更好的选择。而如果你需要一种通用语言来处理各种任务，包括Web开发、数据分析等，那么Python可能更合适。此外，个人的编程经验和团队的技术栈也是选择的重要因素。

选择R语言还是Python，很大程度上取决于你的具体需求和项目要求。如果你主要进行统计分析、数据挖掘和预测建模，R语言可能是更好的选择。如果你需要处理更大规模的数据、开发Web应用或进行其他类型的软件开发，Python可能更适合。总结：R语言和Python都是强大的编程语言，各有其独特优势。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

python数据挖掘工具包有什么优缺点?

优点：文档齐全：官方文档齐全，更新及时。接口易用：针对所有算法提供了一致的接口调用规则，不管是KNN、K-Means还是PCA.算法全面：涵盖主流机器学习任务的算法，包括回归算法、分类算法、聚类分析、数据降维处理等。缺点：缺点是scikit-learn不支持分布式计算，不适合用来处理超大型数据。

Python的Scikit-learn：适用于多种数据挖掘任务，包括分类、回归、聚类等。它易于使用且具有丰富的文档和示例代码，对于初学者和专家都很有用。此外，Python还可以与其他科学计算和数据科学库无缝集成，如NumPy和Pandas。R语言：在统计建模和数据分析方面非常强大。

可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。一起，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。由于 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一等级，建议使用时尽量用内置函数。

从全面性方面，我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。毕竟，python本身是作为一门计算机编程语言出现的，而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说，两者差异显著。

在哪儿下载R语言软件?

1、打开电脑上的浏览器，进入百度进行搜索，然后进入官网。在官网页面，选择点击download R。 然后选择在china（中国）下点击第一个链接。接着进入选择系统版本窗口，以Windows为例。然后点击install R for the first time，进行下载。在弹出的下载窗口，选择保存到桌面。

2、官网下载R安装包 在页面顶部提供了三个下载链接，分别对应三种操作系统：Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接。①点击Download R for Windows下载，接下来以windows为例给大家展示安装过程。②接下来单击base，即可进入下载相应安装包。③进入下面页面，点击Download R 1 for Windows。

3、下载安装R从cran.r-project.org官网获取R安装包，选择对应Windows、Mac或Linux的版本。以Windows为例，点击【Download R for Windows】-【base】-【Download R 1 for Windows】进行下载。安装时，选择安装路径，根据系统位数选择组件，64位系统建议全选，并在启动选项中进行设置。

常用的数据挖掘工具有哪些?

1、数据挖掘软件套件SAS，是一种综合性数据分析工具，提供了广泛的数据挖掘算法和模型，包括分类、聚类、预测等。它适用于各种行业和领域的数据挖掘工作。SPSS Modeler，是一款功能强大的数据挖掘工具，可以轻松处理大量的数据并进行深度分析。

2、数据挖掘的软件有： Python数据分析工具，如Pandas、NumPy等。这些工具提供了强大的数据处理和分析能力，广泛应用于数据挖掘领域。 数据挖掘专业软件，如SAS、SPSS等。这些软件提供了丰富的数据挖掘算法和可视化工具，适用于各种类型的数据挖掘任务。 机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

3、数据挖掘工具的种类主要分为专用挖掘工具和通用挖掘工具，两者各有其特点和应用场景。专用数据挖掘工具是为特定领域设计的，它们专注于解决特定问题，例如IBM的AdvancedScout系统，它针对NBA的数据，专为教练提供战术组合优化的解决方案。这类工具的优势在于充分考虑了数据和需求的特殊性，并进行了优化。

4、首先，R语言和其IDE（集成开发环境）R Studio，是数据挖掘人员的首选。它以统计计算和数据分析为核心，拥有庞大的社区支持和丰富的数据挖掘库，适合统计建模与分析，包括线性模型、非线性分析、时间序列等。Weka，作为Java编写的开源工具，提供图形界面的Explorer，用于数据预处理和挖掘。

5、Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时，Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为 Weka KnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。想要了解更多有关数据挖掘工具的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。

6、Orange： 作为开源的选择，Orange以C++/Python的开发语言提供可视化操作，适合有一定基础的高级用户进行深入挖掘。Google AI： Google AI的端到端机器学习，如Tensorflow，精度高但对算力要求大，适合特定场景且价格不菲，适合专业研究机构或大型企业。