在大数据领域,哪些编程语言用得最多
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每个产业都有如洪水般倾泻的信息,面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据,如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了,Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;下面几个程序应该要有一定的认识R语言 的好处在于它简单易上手;Python 结合了 R 的快速、处理复杂数据采矿的能力以及更务实的语言等各个特质,迅速地成为主流,Python 比起 R,学起来更加简单也更直观,而且它的生态系统近几年来不可思议地快速成长,在统计分析上比起 R 功能更强。今日大多数的数据科学都是透过 R、Python、Java、Matlab 及 SAS 为主,但仍然存在着鸿沟要去弥补,而这个时候,新进者 Julia 看到了这个痛点。 Julia 是个高阶、不可思议的快速和善于表达的语言,比起 R 要快的许多,比起 Python 又有潜力处理更具规模的数据,也很容易上手。Java 没有和 R 和 Python 一样好的可视化功能,它也不是统计建模的最佳工具,但是如果你需要建立一个庞大的系统、使用过去的原型,那 Java 通常会是你最基的选择。
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