发布日期:2019-08-09
比起火遍全网的Python,R语言才是数据岗位的通用技能!+ 查看更多
比起火遍全网的Python,R语言才是数据岗位的通用技能!
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一、什么是R语言?

我们一起来感受一下R语言的强大功能:
1. 物美价廉——数据作图颜值高,且完全免费
R语言有卓越的作图功能。点图线图柱状图直方图,R语言样样精通,而且设计感满满。

2. 兼收并蓄——算法覆盖广,易扩展
作为统计分析工具,它几乎覆盖整个统计领域的前沿算法。从神经网络到基础回归,你能从数千个R包、上万种算法里找到可直接调用的函数实现。
3. 软件易扩展
作为一款软件系统,它有极方便的扩展性。文本文件、数据库管理系统、统计软件、专门的数据仓库都可兼容。

同时它还可以与各种语言完成互调,比如大数据系统Hadoop,商业软件SPSS、SPSSModeler、python等等,都可无缝对接。
4. 集千万力量于一身——强大的社区支持
作为开源软件,R背后有强大的社区和大量的开放源码支持,获取帮助非常容易。
总结下来,R语言的优势包括:
*R是科学计算的强大工具包;*R主要擅长统计分析方面的工作;*R具有顶尖的绘图功能;*R的交互式数据分析功能强大且灵活;*R可以轻松地从多个数据源导入数据;*金融领域数据统计与计算的强大工具;*数据挖掘和机器学习领域的必备工具。

二、R语言对金融行业的重要性
R语言是帮助金融从业者走的更远的一双翅膀。它在金融领域的应用包括时间序列、模拟预测、最优化、制图等。
此外,R语言被长期应用在量化金融分析领域,“量化金融”指通过电脑运算,自动判断未来价格走势,自动择股的一种方式。
R语言专门的量化投资包,能够满足投资者量化投资的需要。其强大的数据处理能力,可以帮助使用者高效地处理抓取的数据。
除了金融领域,R语言还广泛应用于咨询、互联网、四大等各行各业,是数据分析岗位的必备技能。

三、除了R语言,还需的必备技能
如果你立志成为一名优秀的数据专业人才,除了R语言,还需要具备以下三点能力:
1. 程序设计语言
编程这样的硬功夫是数据人才安身立命之本。
- 查询语言(Querying Language): SQL, Hive
- 脚本编程语言(Scripting Language): Python, Matlab
- 统计语言(Statistical Language): R, SAS, SPSS
- 企业开发语言(Development Language):Scala / Java之类
2. 可视化
并不是所有的人都能看懂复杂的数据和图表,而更愿意接受可视化的数据报告。所以数据专业人士不光要把数据做出来,还要有创造性。

3. 软实力
除了处理数据的硬功夫之外,数据专业人士也需要具备一些出色的软实力。例如,强烈的好奇心,积极挖掘隐藏在数据内的真相。
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