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不同的数据分析领域语言有哪些优缺点

发表于：2025-01-17 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年01月17日，这篇文章主要介绍"不同的数据分析领域语言有哪些优缺点"，在日常操作中，相信很多人在不同的数据分析领域语言有哪些优缺点问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"不同的

千家信息网最后更新 2025年01月17日不同的数据分析领域语言有哪些优缺点

这篇文章主要介绍"不同的数据分析领域语言有哪些优缺点"，在日常操作中，相信很多人在不同的数据分析领域语言有哪些优缺点问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"不同的数据分析领域语言有哪些优缺点"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

01 Matlab

截至目前，在国内量化研究领域，Matlab的使用率应该是最高的。这个数据来源于Wind，在他们的量化接口中，Matlab的使用率是最高的，Python其次。但是Python是增长速度最快的。

Matlab作为商业软件，功能很全很强大，可靠性也很好。最早一批做科学计算和数据分析的，很多都是使用的Matlab。量化投资在国内刚出现的时候，Python和R的社区生态还没有像现在这样完善，所以很多量化投资的业内人士都更习惯于使用Matlab。

如果不考虑授权费用的问题，那么Matlab确实是一款非常好用的数据分析乃至量化投资分析的工具，毕竟有实力雄厚的公司在支持Matlab的开发，性能和工具包都能得到保证。

不过，Matlab与Python相比，除了费用问题之外，还存在很多缺陷，而且是无法弥补的缺陷。特别是涉及系统级别的开发时，比如交易系统、爬虫系统等。在这些领域，Matlab不仅缺少相应的库，而且速度非常慢，因此其很难在工业界得到广泛应用。

02 R

R是一个开源的数据分析软件。实际上，R的诞生，就是为了协助完成统计和数据分析。由于R在研究机构和大学非常流行，因此这些机构反过来也开发了大量相应的开源项目，这也使得R的各种统计功能和函数琳琅满目。

R很多常用的统计功能都经过了大量实践的检验，是非常完善和成熟的，比如，时间序列分析、经典统计模型、贝叶斯统计、机器学习等。R也有一些量化相关的库，比如quantmod。

当然，R也有它的缺点，比如，对于大量的数据处理，R还是力有不逮。由于R更多的是由统计界人士完成的，所以偏底层的数据管理并不是R的强项。

总体上讲，R的统计和数据分析相关功能非常强大，更适合做研究，不适合开发大型的系统。

03 C++

C++最大的好处就是性能强，速度极快。几乎所有需要高性能的科学计算功能都是基于C++或者Fortran开发的。比如，Python的底层其实就是用C语言实现的。

因为速度快，C++在高频交易领域也是独占一席。然而，在进行日常的数据分析和研究中使用C++其实是非常不方便的。因为C++语言偏底层，对编程人员的要求很高，同样的功能，开发难度高很多，调试起来也比较麻烦。

所以除非是在对性能有极高要求的地方，一般不推荐使用C++进行开发。

04 Python

Python语法非常易学易懂，很容易快速上手。很多人刚开始学习编程的时候，往往会选择从Python入手。

与Matlab、R一样，Python也是脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要快速开发和进行验证的程序，可以省去很多编码和调试的时间。

Python也是面向对象的语言，但它的面向对象不像C++那样强调概念，而是更注重实用。它能使用最简单的方法让编程者享受到面向对象带来的好处。这也是Python能像Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。

虽然Python是一种脚本语言，但它的速度并不是很慢，特别是在一些库经过优化之后(直接基于C语言编写接口)，速度比纯C语言慢不了多少。在这方面，它远胜于R和Matlab。

Python是一种功能丰富的语言，它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展生态。

Python几乎在各个领域都有对应的开源项目，因此我们不必重新造轮子。使用Scrapy，我们可以编写网络爬虫系统，爬取网络相关数据;使用各种数据库接口，我们可以将数据的存储、读取工作标准化;使用PyAlgoTrader，我们可以构建策略回测系统和自动交易系统。

Python还有很多优秀的量化、数据分析、机器学习(ML)工具，比如NumPy、SciPy、Pandas、Scikit-Learn和Maplotlib等。

虽然Python在机器学习和一般的数据分析中非常出色，但仍然存在短板，比如，其在一部分传统领域里表现就不算太好，包括很多传统统计模型、时间序列分析等，Python就不如Matlab和R。

简而言之，我们可以用Python构建一条完整的量化投资生产线。当然，不可否认的是，对于某些环节，有些语言相对于Python也有其优势，比如R的统计库、Matlab的科学计算、SAS的可靠性、C++构建高速交易系统等。不过这些优势只是95分和90分的区别，除了少数极端业务场景之外，绝大部分工作Python其实都能胜任。

在量化投资领域，大多数需求都可以用Python完成，这可以为团队节省大量的时间。毕竟在不同的语言之间不断切换，也是一件很耗费精力的事情。