论文数据用什么软件分析,写文章数据分析软件

　　点击上方“Python爬虫与数据挖掘”关注。

　　回复“书籍”即可获得从初级到高级Python的10本电子书。

　　现在

　　太阳

　　鸡肉

　　汤

　　睡在孤村不是自哀，还想着是国轮台。

　　气温渐高，开学时间一推再推，然而deadline就在那里从来都不曾走远。因为疫情，许多学生也被迫开始写论文和在家做科研。

　　有的被困在家里的小屏幕里；

　　有的zoom导师每天讲进步，和团队成员分享文献；

　　还有利用假期充电学习新的数据分析工具。Python入门真的很甜，Power BI。

　　“数据分析”部分，作为论文中支持我们理论结果的重中之重，是往往也是最花费时间和精力的一个环节。数据分析的第一步，——，就是选择一个合适的工具，这个工具对于数据处理的质量和效率也是至关重要的。

　　在学校里，我们经常学习和掌握两到三种工具。在处理数据时，我们往往不知道如何从010到59000中选择最合适的工具。可视化数据时，问题是010到59000。

　　而且数据分析工具也在不断更新，从一开始最传统的Excel，到后来的“学院派”Stata和SPSS，再到全民学习的Python，以及最近逐渐盖过Python的SQL。根据数据类型和数据分析的目的

　　接下来，我们简单对比一下目前最流行的集中式数据分析工具：

　　图表也会出现过于局限单一作为拥有最强粉丝基础的Python，已经成为似乎总会有一个更好用的工具等着我们发现。最适合初学者的语言之一。

　　Python不仅在语法上有相当高效的编码效率，而且丰富的标准库和第三方库使其/1 Python/，包括数据捕获、清洗、分析、可视化、网页制作、深度学习等。业余时间用它刮毛，显白，甚至优化自己的电影库都很容易。

　　其简洁人性化的语法和接近自然语言的设计不同于Python。R语言本来就是广泛的适应于各种情境的一种。虽然它的用途现在变得更加广泛，但它最初更多的是/2R语言/。所以相对于Python，专门用作统计领域的语言专门针对于研究和学术的领域。

　　同时用R进这种针对不同行业的可视化库，赋予了它在这方面更强的优势。

　　*图片来源：知乎

　　行统计建模、探索性分析等专业的统计处理会更加的高效MATLAB是Mathwork公司生产的商业数学软件。虽然是收费软件，但是运算速度远超R，在很多R语言的制图也十分精美。

　　*图片来源：知乎，Matlab进行公式推导。

　　如果R语言更侧重于统计和数据处理，那么/3MATLAB/将经常用于许多不同的学术研究场景。

　　*图片来源：Zhihu @ Louque，Matlab模拟。

　　另外还有SQL，R studio等等。

　　如果您想了解更多关于工具但与R相比，它所涉及的学科范围会更加广泛的信息，

　　如果你也想入手需要处理大量运算的场景它都能表现的很出色但是不知道如何选择，

　　如果你想找到Matlab则是偏向于矩阵处理和科学计算，

　　那么重点来了！

　　特性和差异，盐趣邀请新的工具的人和大家分享数据分析工具。

　　讲座中，Allain老师将对目前的最适合你的课题的那个“Mr. Right”进行分析，并分享如何做。人们用的最多的不一定是最好的，最适合自己的一定是最好的！

　　而且讲座还有专属4月23号周四晚八点，可以直接和导师在线交流，提出你最好奇的问题。

　　我相信导师Allain能很好的回答你的问题。(向下滑动)

　　伦敦大学学院的博士Allain

　　最热门最常用的软件的优缺点

　　根据不同的数据类型和不同的课题选择工具问答环节听说听讲座与宅家科研更配哦

　　扫描下方海报二维码添加盐趣小助手备注“数据

　　”，即可报名参与讲座

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。