数据分析常用五大软件介绍

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    工欲善其事,必先利其器。说起来道理大家都懂,只是到了要学习的时候就开始各种退缩。殊不知一款好的数据分析工具可以让你事半功倍,瞬间提高学习工作效率。

    虽然数据分析的工具千万种,综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。那么,这些工具本身到底有什么特点呢/span>

科研数据统计绘图常用软件介绍

Excel

    Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

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     主要优点如下:

    1、功能强大,统计方法齐,全,新

    SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。

    2、使用简便,操作灵活

    SAS以一个通用的数据(DATA)步产生数据集,尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。

  • 其编程语句简洁,短小,通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算,得到满意的结果。

  • 结果输出以简明的英文给出提示,统计术语规范易懂,具有初步英语和统计基础即可。

  • 使用者只要告诉SAS“做什么”,而不必告诉其“怎么做”。

    同时SAS的设计,使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它(即无需设定),并且能自动修正一些小的错误(例如将DATA语句的DATA拼写成DATE,SAS将假设为DATA继续运行,仅在LOG中给出注释说明)。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学,严谨和准确与便于使用者有机地结合起来,极大地方便了使用者。

    3、提供联机帮助功能

    使用过程中按下功能键F1,可随时获得帮助信息,得到简明的操作指导。

R软件

    R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

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    主要优点如下:

  1. 数据存储和处理系统

  2. 数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)

  3. 完整连贯的统计分析工具

  4. 优秀的统计制图功能

  5. 简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能

    与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。

    R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

    该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言的(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在“语言上计算”(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。

    R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。

SPSS

    SPSS是世界上最早的统计分析软件。

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    常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。

    主要优点如下:

    简单:Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

    易学:Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档 。

    速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,很多标准库和第三方库也都是用 C 写的,运行速度非常快。

    免费、开源:Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。

    高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

    可移植性:由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。

    解释性:一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行程序。

    在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

    面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

    可扩展性:如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。

    可嵌入性:可以把Python嵌入C/C++程序,

来源:芝诺数据分析

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