工程師大哉問:想做數據分析,到底該用 R 還是 Python?

【為什麼我們要挑選這篇文章】在數據分析領域,Python 和 R 都是很好用的工具,但兩者之間該如何選擇呢?下文分析 Python 與 R 的優劣勢,提供你做選擇的參考,讓你找到最適合的程式語言。(責任編輯:郭家宏)

如果你打算執行一個機器學習專案,難以選擇該用哪種程式語言,那麼你要好好看這篇文章!

這篇文章不僅可以帶你了解 Python 和 R 之間的區別,還可以為你盤點兩種語言的優劣勢。OK,就讓文摘菌(本文作者)帶領大家開始吧!

R 和 Python 都是在數據科學領域中非常流行的語言。據統計,約 69% 的開發人員使用 Python,而使用 R 的只有 24%。兩者都是免費開源的,但 Python 被定位為一種廣泛使用的程式語言,而 R 則多用於統計分析。

人工智慧(AI)和數據分析(BA)是兩個建構開源語言非常普遍的領域。Python 和 R 語言都有多種強大的支持環境,可以幫助數據科學家更有效地進行科學工作。

機器學習和數據分析之間的界限相對比較模糊。一般認為機器學習在模型可解釋性方面比較注重先驗的準確性,而數據分析則更關注可解釋性和事實推演。Python 由於越來越多地應用於先驗的準確性,而在機器學習中建立了很好的聲譽。作為以事實推論和靜態推斷擅長的語言,R 則在數據分析中名聲大噪。

這些不代表兩種沒有區別,Python 完全可以用作數據分析工具,R 在機器學習方面有足夠的適應性。比如 Python 有一些庫來進行可測量的歸納,而 R 則有一些安裝包來提高預測準確度。

接下來我們將詳細討論這兩種語言,幫助你為專案選擇最合適的程式語言。

Python:通用性高,庫非常豐富

Python 程式語言創建於 80 年代後期,最初用於 Google 內部框架方面。創建 Python 的設計師十分有熱情。

現在它已被廣泛用於 YouTube、Instagram、Quora 和 Dropbox 當中。Python 在 IT 業務中使用頻繁,並在開發團隊裡常用於基礎建構。因此,如果你需要一種通用的程式語言和豐富拓展庫,Python 是首選。

Python 的優勢

▌通用:如果企業想要度量和統計數據以外的其他功能,比如說設計一個功能強大的網站,Python 是一個很好的選擇。

▌學會即真香:Python 雖然難學,但是對有天賦的程序猿(工程師暱稱)來說,一旦學會就無比好用。

▌豐富的庫:Python 的庫非常豐富,不僅可以用來完成部分有難度的專案,還能提升 AI 的適用性。Pandas 就是一個非常典型的例子,如果你的團隊重度使用 R 語言,那麼 RPy2 庫很適合你們。

▌更好的整合性:在任何設計條件下,Python 都具有優於 R 的特性。透過這種方式,無論設計人員是否使用諸如 C、C++ 或 Java 之類的語言,它都可以更好地連接各種語言。此外,基於 Python 的堆棧來有效地建立與整合數據研究工作並不難。

▌提高效率:Python 的語法與其它軟體一樣好理解,這點 R 也一樣,可以更好地提升團隊效率。

Python 的劣勢

▌缺少公共存儲庫,也沒有一些特定可選的 R 專用庫。

▌由於動態組合,在某些情況下,Python 容易造成一些計算錯誤,而這些導致錯誤的因素又不太確定。

R:適用於分析與探索性工作

R 是由統計人員建立的,幾乎是為分析人員設計的,因此只要熟練掌握其語法就能做分析。由於該語言包含與機器學習相關的科學計算,而這些計算是從統計數據中得出的,因此 R 需要提高對語法的理解。

如果你的工作需要認真觀察,那麼 R 就會幫你縮小工作範圍。例如,如果需要檢驗數據集,R 是最佳選擇。

R 的優勢

▌適用於分析:如果頻繁需要數據檢驗,R 是最佳選擇,因為它可以快速建模,並與數據集一起搭建 AI/ML 模型。

▌大量好用的庫和工具:與 Python 類似,R 包含不同的安裝包,可以提升機器學習模型的結果。例如 Caret 包支持 R 的 AI 應用,有助於有效地建立先驗模型。R 的使用者將從安裝包裡獲得更多的檢驗以及計算方式。

▌適用於探索性工作:如果你需要在現有的安裝包上進行深入研究,那麼 R 就比較簡單,因為工程師只需要寫幾行程式即可。

R 的劣勢

▌程式碼比較簡單,但是不太容易學會,函數可能會返回異常結果。

▌與其它的語言不同,R 是從 1 開始,不是 0 開始。

▌語法也不太好懂,雖說有幫助文檔。

結論:可以用 Python 清洗數據,接著再用 R 建模

關於機器學習,Python 和 R 都有安裝庫的豐富運用。只有懂得兩種語言的好,才能更好地運用它們。

另一方面,可以在數據清洗開始時使用 Python,建模的時候用 R,R 也可以和 Py 一起使用。

按照這些思路,可以將 R 用作 Python 的庫或將 Python 用作 R 的預處理庫。如果你不太了解 Python,可以嘗試使用封裝模組的平台,這樣你用起來可能更快, 關於 Python 和 R 的優缺點,還是要根據專案的情況來看。

原文 傳送門

(本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈Python 和 R 哪个更适合机器学习?两者结合,双倍快乐 〉。首圖來源:Pxfuel CC Licensed

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