R语言在做为数据分析工具的优点_数据分析师
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要,我的经理给我一堆数据,我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel,因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前,我开始接触到 R,一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点,但是如果你要分析数据,R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。
这两款工具的使用方法截然不同。使用 Excel 时,可以通过鼠标点击完成大部分工作,你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此 Excel 非常便于使用(熟能生巧),但是用 Excel 处理数据非常费时,而且如果接手一个新项目,你必须单调地重复这些流程。使用 R 时,则通过代码完成所有操作。你把数据载入内存,然后运行脚本来研究并处理数据。这个工具可能不够人性化,但是有以下几点好处。
我认为,从概念上来说,R 更便于使用。如果你在处理多列数据,虽然你只是在处理单个任务,但是却会看到所有的数据。而使用 R 时,数据都在内存中,只有调出数据才能看到。如果你在转换或计算,你会处理相关列或行的子集,其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后,可将其保存在某个数据帧中,其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集,可解决当前的问题。这样做看似无关紧要,但实际上大受裨益。
借助 R,就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。因为所有数据都是通过代码进行处理和研究,因此对新的数据集执行相同的操作也就轻而易举了。使用 Excel 时,大多数操作都是通过鼠标点击实现,虽然用户体验不错,但对新的数据重复操作却非常费时而枯燥。而 R 只需载入新的数据集,然后再次运行脚本即可。
实际上,用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用 Excel 时,大多数的分析结果都基于内存(数据透视表在这里,公式编辑器在另一个表格上等)。而在 R 中,通过代码执行所有操作,一目了然。如果你在修正一个错误,你很清楚在哪里操作,而如果你需要共享分析结果,只需复制粘贴代码即可。在线查找帮助时,你能准确说明所用数据,并提出具体的问题。事实上,大多数时候,你在线提问时,人们都是直接贴出准确的代码,来解决你的问题。
R 中的项目组织更简单。在 Excel 中,我要准备一系列表格,可能还要准备多个工作簿,然后适当命名,而且各文件名不得重复。我的项目备注分别保存在各个文件中。我的 R 项目组织单独设有一个文件夹,我处理过的所有内容都放在其中。清理数据、探索性图表及模型。这样便于我理解和查找,也为与我一起工作的其他人提供方便。当然,Excel 也能做到井井有条。我觉得 R 的简洁性更便于使用。
上述几点只能说是锦上添花,而并不是必不可少。在没有这些功能之前,我也用了好几年 Excel,你应该也一样。现在,我想讲讲 R 和 Excel 真正的区别。我想说的是,除了以上那些花哨的小优势之外,R 更适合用于数据分析。原因如下。
你可以把任何数据载入 R。数据的保存位置或保存形式并不重要。你可以载入 CSV 文件,也可以读取 JSON,或者执行 SQL 查询,抑或提取网站。你甚至还可以在 R 中通过 Hadoop 处理大数据。
R 是一个完整的工具集,使用的是数据包。在分析数据时,R 比 Excel 更实用。你可使用 R 执行数据管理、分类和回归,也可以处理图片,并执行其他所有操作。如果机器学习是你的专业,那能想到的任何算法都是小菜一碟。目前,R 可用的数据包逾 5,000 个,因此无论你要处理什么类型的数据,R 都能应付自如。
R 的数据可视化效果非常卓越。说句实话,Excel 的图表非常出色,简单易懂。但 R 的效果更好。我觉得这是 R 最实用的功能之一。借助 ggplot2,你可以快速创建所需的各种图表,并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用 ggplot2 创建一个图表后,任何其他图表都不在话下。ggplot2 还能制作更多类型的图表。你能用 Excel 创建散点图矩阵吗?用 R 就能轻松创建这种矩阵,CDF plot 也是如此。Excel 棋差一招。
Git 版本控制。我一向习惯保存多个版本的分析结果。Git 是至今为止我找到的最好用的工具。我使用 RStudio 作为编辑器,其支持项目。创建一个项目仓库,然后你就能跟踪数据研究的不同版本。你可以创建不同版本的 Excel 文件,但是这些保存的二进制文件无法显示相互之间的更改部分。而 R 非常简单。
我已经说了很多理由。总之,Excel 是一款不错的数据分析工具。我相信它能不负众望完成所有任务。但是,如果你只有这一款工具,则会大大影响你的工作效率。相比之下,R 更好用,而且提供的工具集模块更完整。而缺点在于不是非常易于上手,用户一开始相对要花很多时间学习使用。如果坚持下去,就会有所收获,不仅对数据更了解,还提高了自己的能力。
数据分析咨询请扫描二维码
自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色,其主要作用体现在以下几个方面: 数据收集:爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中,数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术,旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中,数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代,企业若想在竞争中占据优势,必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势,还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步,数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科,对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析,企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分,它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代,数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要,还是为了职业转型,掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师,你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时,涉及的问题多种多样,涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务,尤其在开始时。但是,通过一些策略和方法,你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具,它凭借其灵活的功能和易用的界面,成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中,数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家,搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10在如今的数据驱动世界,数据分析师在各行各业中扮演着至关重要的角色。随着企业越来越依赖数据决策,数据分析职位的需求不断增加 ...
2024-11-10