挖掘大數據的潛力,這些程式語言你必須了解

  • LargitData
  • 四月 3, 2019, 10 p.m.

挖掘大數據的潛力,這些程式語言你必須了解

大數據優秀的預測能力使它成為數位時代的新星,想學習大數據的人在各領域都不斷增加,但是,從廣受資料科學家歡迎的R語言,到應用範圍廣泛的Python,到底哪一種程式語言最適合用來分析大數據呢?以下我們將為你說明你需要認識「大數據」的原因,其中各種程式語言又將如何處理不同領域的大數據需求。

數位時代的決勝點:大數據分析

大數據是生成快速大量、資料類型複雜、可用來準確預測未來走向與趨勢的一種工具。大數據讓亞馬遜達到預測式購物與快速出貨的新服務;在2018年九合一大選期間,透過大數據100%預測六都當選人;還協助出版商找出在財經領域顧客喜歡有「輕鬆」二字的書名,從消費者形象開始制定精準行銷策略。

由於網際網路與互聯網行動裝置的普及,人人都可以快速產生數據,以此為基底分析出的趨勢相較於以往更準確,能協助各種行業別的企業提前預測未來,制定商業策略。

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大數據是什麼?從零開始,認識大數據定義、分析與工具

大數據的動力:程式語言

只要能處理數據,無論何種程式語言都可成為分析大數據工具,目前以R語言、Python、Julia廣受矚目,資料庫語言SQL也不容錯過。



資料科學界的寵兒:R語言

R語言主要用於統計分析、繪圖與資料探勘,繪圖功能特別強大,與SAS、Matlab同為統計領域常用的軟體。R語言優秀的統計與繪圖能力近年來廣泛應用在資料科學界,讓分析師可以處理複雜的數據,同時畫出簡單易懂的圖表。除了內建豐富的套件(Package),R語言還開放由用戶撰寫套件,相關社群的活躍會不斷擴充與強化它在統計與繪圖上的功能,是R語言的另一個亮點。

R語言在數據統計與視覺化上表現出色,運用大量統計分析語言,同時保留程式語言的基礎邏輯性、與自然語言的容易理解,因此廣受資料科學界喜愛。R語言的缺點則是難以完整搭建一個生產環境(Production)上的數據應用。



多元應用中的高手:Python

Python是通用於各種領域的程式語言,可用來分析複雜資料、設計使用者介面、編寫網路應用程式與作業系統元件。Python的語法簡單,重視邏輯,程式碼看起來整潔美觀,具有高度的閱讀性。它最大的優點就是應用範圍廣泛,可以從到到尾一條龍式的搭建數據應用,而且可以免費取得,成為資料科學家們的新寵。

Python在資料視覺化的能力較R語言差。儘管有內建的Matplotlib、Seaborn等可視化操作介面,視覺化效果相較於R語言而言,顯得較不直覺。

如果想要了解更多Python 在大數據的應用上,不妨參考大數學堂上的免費的大數據課程



企業應用的中樞:SQL

SQL是專門用來管理資料庫的語言,可用來插入、儲存、查詢、修改和更新資料庫中的資料。在大數據的概念出現之前,SQL已大幅應用在商業分析領域,協助企業建立資料庫、管理客戶名單、追蹤客戶動向。SQL能進行簡單的描述統計,讓企業有足夠的資訊制定策略。

SQL最大的優勢就是它已深入企業的應用中樞,基本上你很難找到有一家公司是完全沒有用過SQL 的。



神秘有潛力的黑馬:Julia

相比於R、Python、SQL,Julia可說是非常年輕的分析語言。Julia 原先以高效能的科學計算為開發目標,目前主要應用在數學分析領域。Julia兼容許多程式語言的優點,包括R語言的統計分析、Python的易讀性、Matlab的線性代數運算能力、以及C語言的高速執行效能。

Julia開發還處於早期階段,還未被業界廣泛採用,卻因潛力十足而被重視。當Julia擁有更多套件與工具時,或許資料科學家們就多了一個可靠的工具。



路大數據的專家:網路輿情分析軟體InfoMiner

網路大數據的專家:網路輿情分析軟體InfoMiner

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