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資料分析，要用R照樣Python
這兩種都是Data Analysis經常使用的程式說話，想知道更多的話可以參考以下這幾本O'reilly的書翻譯
- Python for Data Analysis (Python)
- Machine Learning For Hackers (R)
- Data Analysis with Open Source Tools (R and Python)
以R來講，這是設計給統計領域的人做資料剖析的說話。學過其他說話的人會發現R有許多奇異的內建型別，像是：
- Factor：這是R的一種資料型別，透露表現這資料是屬於種別變數(Categorical variable)，有別於連氣兒變數(Continuous Variable)
- Formula：示意一個公式，如y相依於x可以默示成"y ~ x"
區分這些內建型別對於統計來講是很天然的，因為這些物件在統計上都有分歧的用處與操作體式格局翻譯然則其他說話是很少會內建這些器材的。
所以，以下幾個狀態我會建議先嘗嘗R：
- 索求性工作：想快速索求資料集的特征，試用一些常見算法的結果，以決意後續的剖析體式格局。
- 要在既有模子上做優化：R供應更多的優化選項與更好的社群支撐
- 大量的統計靠山或統計工作：如 parameter/interval estimation
至於Python呢，我的建議是：
- 快速Prototyping：Python跟其他說話/GUI接合比較輕易，如果要快速做出可展現的系統，用Python較輕易。
- 渙散式處置懲罰：假如資料量很大，用Python會比用R更輕易將資料divide & counquer，不外資料假如真的很大，照樣先考慮一下Hadoop/Mahout對照現實...
- 只需要利用常見的資料剖析模子時
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