哪种统计编程语言最好？信息图

所有编程社区的共同点之一，就是围绕“为何自己钟爱的编程语言更好、更先进、更快、更纯正”等展开的无数争论。在当今的数据科学社区，SAS、SPSS、R、Python、Julia 等语言的拥趸似乎无处不在，他们在各种线上平台上就“最佳统计编程语言”展开交锋与较量。（旁注：这些“数据驱动”的争论常常正好说明了“如何用统计证明任何观点”。）

这些讨论对社区和编程语言整体而言是好事，但不幸的是，它们也会对刚刚踏入数据分析职业道路的人产生负面影响。各方带有偏见的观点让新手数据分析师在选择统计编程语言时难以看清全貌。

为每种统计编程语言准备的一张信息图

我们专门为这批新晋数据分析师（以及未来的辩论者），还有所有对学习数据科学或新增一门统计语言感兴趣的人，制作了信息图《统计语言之战》，对 SAS、R 和 SPSS 等统计编程语言进行了基本比较，看看它们各自的表现。目的在于提供一个更清晰的起点。

（若要开始学习 R，请尝试这门免费入门课程。此外，欢迎查看 DataCamp 的R 数据导入教程。）

来源：datacamp.com/community/blog

我们会根据您提供的反馈定期更新这张信息图，也一定会考虑制作更多聚焦于 Python、Julia 等其他选手的新信息图。

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