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
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21