知识补给站：大数据与“四种武器”的关系？

大数据 R语言 python SAS SPSS

数据挖掘与可视化 | 2016-02-25 12:19

【数据猿导读】在大数据的世界中，流传着这样四大武器，他们就如同武林中的“刀枪棍棒”，如果高手们拥有它就会所向披靡，独霸一方，但若无法得其要领，也只能是一堆废铜烂铁。今天，小编就来为各位介绍一下这大数据的“四大武器”

武林中人很多都要求自己各种兵器都能够使用，但每个人都会有一个自己最擅长的兵器。以前这四种软件就如大数据里的“刀枪棍棒”。兵器只是一部分，重要的还是我们自身对于大数据的理解，也就相当于是内功。毕竟，双方比武，兵器取胜的部分是很大，但不是决定因素!试想，一个内功高深的人跟一个只会使枪的人来比试，说不定对方摘叶就可以伤到那个只会使剑的人。

好吧!我们就一一揭开这四种“武器”的面纱!

先说R，与其说是一门语言，不如说是一个软件。他更多的应用是在数据量在中小型公司的运用。个人感觉，它也将会是国内下一门比较热的语言。从大数据的角度来看，什么样的数据最有价值，首当其冲的是运营商的数据，再者是银行数据，再者是微信数据，电商数据........而这些数据对于数据所有部门来说，大都是以地市为单位来存储的。就相当于将数据划小成为一个个的分片，这样有利于R的施展。在做数据挖掘及可视化的时候，我的导师说过，在国内，最好要在两周内要让客户看到你数据挖掘的价值。而要达到这样的目标，用R就会有很好的效果。特别是在数据展示方面。

而对于R的学习，是要有一定的代码逻辑及调用规范的。因为小众，它就要不断的与其它的语言对接，就相当于一个说中文，一个说洋文，中间的翻译很重要。

再来说说Python,有人说早晚运维要用到这个语言，因为它在大数据时代下，有着太多的应用场景。它基于LINUX。这就首先方便了大家的使用，他可以和任何语言又能够互相调用接口。这就大大的便利它在大数据时代下运维人的工作。这么说牵扯到一个问题：运维人员是否要掌握一两门开发语言?新时期的运维，将会大面积为自动化运维，变被动维护为主动防护。这样就要求运维人员除了装机器外，要能够简单的对服务器及相关网络设备有一定的开发定制能力。

对于Python，我的学习计划就是在R的魔鬼训练完之后再开始学。力争避免学的多而都不精的现像，先学精一门语言，而触类旁通的学另一门语言。

对于SAS，这个就先放一放吧!毕竟，这个软件是要收费的，它里边的内置算法较多，对一些数据的相关统计效果较好。适用于一些科研机构对于大量数据的收集，统计使用。这个软件，我以前在自己的虚拟机上装过，运行起来很费内存。而且他的代码，总体感觉跟C类似。大数据用它来处理是很好，但是这个软件收费较高。依当下国内的情况，不建议初创公司使用。

最后再说一下SPSS，这一个IBM的软件。有人说它跟SAS齐名，但这个软件，个人感觉最好用它来得理EXCEL的数据，又或者向领导及客户展示你的数据挖掘过程的时候演示来使用。但这个软件具体还没有使用过，只是见老师链好线，去跑数据，它对原始数据的要求较高。所以也可以结全R与SAS在处理好原始数据后，再用SPSS来走流程会更好一些。

以上，是对自己所知道的这四个软件的理解，在大数据的领域，都会多少用到这四个软件的。而怎么去用，取决于我们个人。

鄙人才疏学浅，若有同道中人，如有冒犯，还望不吝赐教!技术切磋，共同成长!

来源：数据挖掘与可视化

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