人生苦短，写论文时只想拥有一个最顺手的数据分析工具

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今

日

鸡

汤

僵卧孤村不自哀，尚思为国戌轮台。

温度渐渐变高，开学的时间也一推再推，然而deadline就在那里从来都不曾走远。许多同学也因为疫情被迫开始宅家写论文做科研。

有的受困于家里的小屏幕；

有的每天zoom导师聊进度，和组员分享文献；

还有的利用假期充电学习新的数据分析工具，入门了Python真香了Power BI。

“数据分析”这一部分，作为论文中支持我们理论结果的重中之重，往往也是最花费时间和精力的一个环节。 而数据分析的第一步——选择一个合适的工具，也对之后处理数据的质量和效率至关重要。

在学校中我们往往会学习并掌握两到三个工具，在处理数据时，常常会不知道如何根据数据类型和数据分析的目的来选择最合适的工具，在可视化数据时，图表也会出现过于局限单一的问题。

而数据分析工具不停的更新换代，从一开始最传统的Excel，到后来的“学术派”Stata和SPSS，再到全民学习的Python，和最近风头逐渐盖过Python的SQL。似乎总会有一个更好用的工具等着我们发现。

接下来为大家简单比较一下目前最热门的集中数据分析工具：

/1 Python/

作为“粉丝基础”最为雄厚的Python，它以其简洁人性化的语法和接近自然语言的设计，成为了对初学者最为友好的语言之一。

Python不仅在语法上拥有着相当高效的编码效率，丰富的标准库和第三方库也让它能广泛的适应于各种情境，包括数据抓取、清洗、分析、可视化、网页制作、深度学习等等，闲暇时候用它来薅个羊毛、表个白，甚至优化一下自己的电影库也是手到擒来。

/2 R语言/

与Python不同，R语言起初是一种专门用作统计领域的语言，虽然现在它的用途变得更加广泛，但最初更多的是专门针对于研究和学术的领域。因此与Python相比，用R进行统计建模、探索性分析等专业的统计处理会更加的高效。

同时，R语言的制图也十分精美，它针对不同行业领域的可视化库，让它在这一方面拥有更强大的优势。

       *图片来源：知乎

/3 MATLAB/

MATLAB 是Mathwork公司出品的一款商业数学软件，虽然是一款收费的软件，但与R相比，它所涉及的学科范围会更加广泛，同时它拥有远超于R的运算速度，在许多需要处理大量运算的场景它都能表现的很出色。

*图片来源：知乎 ，Matlab进行公式推导

如果说R语言更侧重于统计和数据处理，那Matlab则是偏向于矩阵处理和科学计算，在许多不同的学术研究场景中都会常常用。

       *图片来源：知乎 @楼缺，Matlab进行仿真模拟

除此之外，还有SQL、R studio等等...

如果你想要了解更多工具的特性和差异，

如果你也想要入手新的工具却不知道如何选择，

如果你想要找到最适合你的课题的那个“Mr. Right”，

那么重点来了！

4月23号周四晚八点，盐趣邀请到来自伦敦大学学院的博士Allain与大家做一场关于数据分析工具的分享。

在讲座中，Allain老师将会分析目前最热门最常用的软件的优缺点，并分享如何根据不同的数据类型和不同的课题选择工具。最多人用的不一定是最好的，但最适合你的一定是最好的！

并且，讲座还设有专属问答环节，可以直接与导师在线交流，询问自己最好奇的问题。

相信Allain导师，可以很好的为大家解答。（下滑）

听说听讲座与宅家科研更配哦

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（Matlab/SPSS/R/Python）