데이터 분석과 마이닝을 위해 Python VS R 언어 중 무엇을 선택해야 합니까?

R 언어란?

자유 소프트웨어 프로그래밍 언어이자 운영 환경인 R 언어는 주로 통계 분석, 그래픽, 데이터 마이닝 등에 사용됩니다. R은 원래 뉴질랜드 오클랜드 대학의 Ross Ihaka와 Robert Jetman(R이라고도 함)에 의해 개발되었으며 현재는 "R 개발 핵심 팀"에 의해 개발되었습니다. R은 S언어를 기반으로 한 GNU 프로젝트이므로 S언어를 구현한 것이라도 볼 수 있다. 보통 S언어로 작성된 코드는 수정 없이 R환경에서 실행될 수 있다. R의 구문은 Scheme에서 파생되었습니다.

R의 소스 코드는 무료로 다운로드하여 사용할 수 있으며, 컴파일된 실행 파일 버전도 다운로드할 수 있으며 UNIX(또한 FreeBSD 및 Linux), Windows 및 MacOS를 포함한 다양한 플랫폼에서 실행할 수 있습니다. . R은 주로 명령줄에서 작동되며 여러 그래픽 사용자 인터페이스가 개발되었습니다.

R의 기능은 사용자가 작성한 패키지를 통해 향상될 수 있습니다. 추가된 기능에는 특수 통계 기술, 그래프 작성 기능, 프로그래밍 인터페이스 및 데이터 내보내기/가져오기 기능이 포함됩니다. 이러한 패키지는 R, LaTeX, Java 및 가장 일반적으로 C 및 Fortran으로 작성되었습니다. 다운로드한 실행 가능 버전에는 일련의 핵심 기능 소프트웨어 패키지가 함께 제공되며 CRAN 기록에 따르면 수천 가지가 넘는 다양한 소프트웨어 패키지가 있습니다. 그 중 몇몇은 경제계량학, 재무 분석, 인문학 연구, 인공지능 등 일반적으로 사용됩니다.

Python과 R 언어의 공통 기능

Python과 R은 행렬 연산, 벡터 연산 등과 같이 일반적으로 사용되는 많은 기능을 포함하여 데이터 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 비교적 전문적이고 포괄적인 모듈을 가지고 있습니다. . 둘 다 비교적 고급 사용법을 가지고 있습니다.

Python과 R은 다중 플랫폼에 적응할 수 있고 Linux와 Window에서 사용할 수 있으며 코드의 이식성이 뛰어납니다.

Python과 R은 MATLAB 및 Commonly에 더 가깝습니다. Minitab과 같은 수학적 도구를 사용했습니다

Python과 R 언어의 차이점

데이터 구조적으로 보면 과학 컴퓨팅의 관점에서 보면 R의 데이터 구조는 매우 간단합니다. 주로 벡터(1차원), 다차원 배열(2차원인 경우 행렬), 목록(비정형 데이터), 데이터 프레임(정형 데이터)을 포함합니다. Python에는 다차원 배열(읽기 가능, 쓰기 가능, 정렬됨), 튜플(읽기 전용, 정렬됨), 집합(고유, 정렬되지 않음) 및 사전( 키-값) 등이 있습니다.

Python은 R에 비해 빠릅니다. Python은 G의 데이터를 직접 처리할 수 있지만 R은 데이터를 분석할 때 분석을 위해 R에 전달하기 전에 데이터베이스를 통해(groupby를 통해) 큰 데이터를 작은 데이터로 변환해야 합니다. R에서는 행동 세부사항을 직접 분석하는 것이 불가능합니다. 통계적인 결과만 분석할 수 있습니다.

Python은 다른 언어 호출, 데이터 소스 연결 및 읽기, 시스템 운영, 정규식 및 워드 프로세싱 등 모든 측면에서 사용할 수 있는 비교적 균형 잡힌 언어입니다. Python에는 모두 분명한 장점이 있습니다. 그리고 통계에서는 R이 더 두드러집니다.

Python 및 R 언어의 응용 시나리오

Python의 응용 시나리오

1. 웹 크롤러 및 웹 크롤링

Python의 beautifulsoup 및 Scrapy가 더욱 성숙해졌습니다. 더욱 강력한 기능을 django-scrapy와 결합하면 맞춤형 크롤러 관리 시스템을 신속하게 구축할 수 있습니다.

2. 콘텐츠 관리 시스템

Python은 sqlachemy만을 사용합니다. ORM을 통해 하나의 패키지로 여러 데이터베이스 연결 문제를 해결하며 프로덕션 환경에서 널리 사용됩니다. Django를 기반으로 Python은 ORM을 통해 빠르게 데이터베이스와 백엔드 관리 시스템을 구축할 수 있지만, R에서 Shiny의 인증 기능은 여전히 ​​당분간 결제가 필요합니다.

3. API 구축

Flask, Tornado 등의 표준 네트워크 처리 라이브러리를 통해 Python도 경량 API를 빠르게 구현할 수 있는 반면, R은 더 복잡합니다.

R 언어 적용 시나리오

1. 통계 분석

파이썬의 Scipy, Pandas, statsmodels는 일련의 통계 도구를 제공하지만 R 자체는 통계 분석을 위해 특별히 설계되었습니다. 분석 애플리케이션이 확립되었으므로 이러한 도구가 더 많이 있습니다.

2. 인터랙티브 패널

R의 반짝이는 대시보드는 맞춤형 시각화 페이지를 빠르게 구축할 수 있습니다. 더 빠르고 더 적은 코드가 필요합니다.

일반적으로 Python의 pandas는 R의 데이터프레임을 사용하고, R의 rvest는 Python의 BeautifulSoup을 사용합니다. 일반적으로 우리는 Python이 R보다 낫다고 생각합니다. 컴퓨터 프로그래밍 및 웹 크롤링에서 더 많은 이점을 제공하는 반면, R은 통계 분석에서 보다 효율적이고 독립적인 데이터 분석 도구입니다. 그러므로 Python과 R을 동시에 배우는 것이 데이터 과학의 왕입니다.