有关大数据的话题一直很火热。伴随着信息的爆炸式增长,大数据渗透到了各行各业,广泛应用于公司中,同时也使得传统的软件比如 Excel 看起来很笨拙。数据分析不再只是书呆子的事,同时其对高复杂性分析、实时处理的需求也比以往更加庞大。
那么筛选海量数据集最优的工具是什么呢?我们咨询了一些数据黑客关于他们在数据分析的核心工作中最喜欢的编程语言和工具包。
R 语言
这份名单如果不以 R 开头,那就是彻头彻尾的疏忽。自1997 年起,作为一门免费的,可替代 Matlab 或SAS 等昂贵统计软件的语言,R 被抛弃。
但是在过去的几年中,它却成了数据科学的宠儿—甚至成了统计学家、 华尔街交易员、生物学家和硅谷开发者必不可少的工具。 随着其商业价值的不断增长和传播,诸如谷歌、Facebook、 美国银行和纽约时代周刊都在使用。
R 简单易用。通过 R ,短短几行代码就可以筛选复杂的数据集,通过成熟的模型函数处理数据,制作精美的图表进行数据可视化。简直就是 Excel 的加强灵活版。
R 最大的价值就是围绕其开发的活跃的生态圈: R 社区在持续不断地向现存丰富的函数集增添新的包和特性。据估计 R 的使用者已经超过 200 万人,最近的一项调查也显示 R目前是数据科学领域最受欢迎的语言,大约 61% 的受访者使用 R(第二名是 Python, 占比39%)。
在华尔街,R 的使用比例也在不断增长。美国银行副总裁Niall O’Connor 说:“以往,分析员通常是熬夜研究 Excel 文件,但是现在 R 正被逐渐地应用于金融建模,尤其是作为可视化工具。R 促使了表格化分析的出局。”
作为一门数据建模语言, R 正在走向成熟,尽管在公司需要大规模产品的时候 R 能力有限,也有些人说它已经被其他语言替代了。
Metamarkets 公司的 CEO Michael Driscoll 说:“ R 擅长的是勾画,而不是搭建,在Google 的page rank 算法和 Facebook 的好友推荐算法实现的核心中是不会有 R 的。工程师会用 R 进行原型设计,再用 Java 或者 Python将其实现。”
Paul Butler 在2010 年用 R 构建了一个著名的 Facebook 世界地图,证明了 R 在数据可视化上的强大能力。然