Python 在数据分析工作中的地位与 R 语言、SAS、SPSS 比较如何？

研究生读的是应用统计专业，以上几种编程语言或软件刚好都接触过。

从定位上讲，Python、R 是编程语言，而 SAS、SPSS 是统计分析软件。

先来张图简单感受一下这几者之间的区别：

相对而言，SPSS 是最简单的一个，上手简单，操作容易，交互界面友好，只需要点一点鼠标，就可以完成多元回归分析、聚类分析、方差分析等常见的统计分析模型，输出的结果也十分美观。

虽然 SPSS 也支持通过 syntax 的语法来编程实现较为复杂的功能，但很少有人用，就像能够熟练使用 Excel 的人，绝不部分都不会用 VBA 编程一样，确实没有必要。

鉴于 SPSS 简单易学的特性，对于不太懂编程，但想要跑统计模型的人来说，是非常有吸引力的。比如想要用统计方法分析回收的调查问卷数据，或者做一些假设检验、方差分析方面的工作，都可以使用 SPSS 来实现。

实际数据分析的工作中，我并没有遇到过使用 SPSS 的场景，一般统计建模的需求，都是通过写 Python/R 代码来实现的。

因为相比较 SPSS 已经封装好的黑盒，用代码随心所欲地操作数据，体验是完全不一样的，当然，对 SPSS 感兴趣的同学可以了解一下，毕竟技多不压身。

SAS 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体，当然价格也不菲。它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、数据分析、图形处理、计量经济学与预测、运筹学等。

其中常用的功能模块包括：

1）Base SAS 作为 SAS 系统的核心，负责数据管理，交互应用环境管理，进行用户语言处理，调用其它 SAS 模块；

2）SAS/GHAPH 可将数据及其包含着的深层信息以多种图形生动地呈现出来，如直方图、饼图、星形图、散点图、曲线图、三维曲面图、等高线图及地理图等；

3）SAS/STAT 覆盖了所有的实用数理统计分析方法，是国际统计分析领域的标准软件；

4）SAS/ETS 提供丰富的计量经济学和时间序列分析方法，是研究复杂系统和进行预测的有力工具。

如果在某招聘网站搜索 SAS 关键字，会发现岗位基本都是医药公司的 SAS 程序员，需要编写 SAS 代码完成临床试验的统计分析，或者是银行保险等公司的风控建模分析师，使用 SAS 开展风险策略、风险建模相关的工作。

R 语言是一门统计编程语言，最早由奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 在 20 世纪 90 年代初开发，主要用于课堂教学，是 S 语言的一种实现 ( S语言是贝尔实验室开发的 )。2000.02 月，R 的第一个版本 1.0.0 发布，目前 R 语言是由一个 20 人左右的 R 核心团队 ( R Core Team ) 开发和维护，最新版本是 4.2.1。

R 语言主要有以下三大优势：1. 免费开源、跨平台运行；2. 强大的统计分析能力；3. 顶尖水准的绘图功能，著名的数据竞赛平台 Kaggle 也将 R 语言作为首选编程语言之一。

使用 R 语言，可以处理数据导入、数据清洗、数据转换、数据可视化、数据建模等一系列的流程，轻松胜任数据分析的工作。

这里不得不提一下 R 语言大神 Hadley Wickham，贡献了ggplot2、tidyverse、dplyr 等一系列易于入门、形式优雅而又功能强大的 R 包，把 R 语言发扬广大，变成了近年来大热的数据科学领域的主要编程语言。

作为一名互联网行业的数据分析师，需要绘制一些复杂精巧的图形时，R 语言的 ggplot2 仍然是我的首选，这一点我觉得 Python 目前是比不了的。

另外，使用 R 语言的 tidyverse 包对数据进行处理时，简单方便的管道流操作写法，也是我喜欢用 R 做数据处理的原因。

Python 作为当今炙手可热的编程语言，具有简单易学、免费、开源、可移植、可扩展等优点，在人工智能、大数据、数据分析、运维、Web 开发等领域，都有着广阔的应用前景。

Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 等一系列耳熟能详的库，让 Python 在进行数据分析、数据处理、数据可视化、数据建模的工作时，都变得容易了很多，直接调包就可以。

从 TIOBE 编程语言指数（反映编程语言流行趋势的一个指标）排行榜可以看出，近年来 Python 的排名一直稳步提升，最新公布的 2022.06 月数据，Python 仍然稳居第一，市场份额 12.20%。

在日常数据分析的工作中，使用 Python 也可以完成数据清洗、数据转换、数据可视化、数据建模等一系列的工作，速度和性能比 R 语言更佳。

当我需要写爬虫抓取数据，避免手工整理，或者建模预测一些业务指标的时候，Python 仍然是我的首选编程语言。

至于 Python 和 R 谁更好用，应该学哪个，仁者见仁，智者见智，我建议两者都可以了解一下，并且应用在自己的工作中，使用一段时间之后，就会有自己的判断。

如果你以后从事了数据分析师的工作，偷偷告诉你，用的最多的工具是 SQL，不要惊讶。

综上所述，基于特定场景的比较才有意义：

以上编程语言或软件，都是数据分析师在工作中，需要用到的工具，但数据分析师需要掌握的，并不仅仅只有工具。一些对数据分析师发展起决定作用的软技能，包括分析思维、业务知识、沟通能力、汇报水平、对数据的敏感度等，也是需要重视的。

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