SQL与R–哪种方法用于数据分析

数据分析，顾名思义，意味着对数据的评估或检查，用通俗的话说就是。为什么数据分析很重要，这个问题的答案在于，从数据中获得洞察力并理解它们对全球的组织和企业的利润来说是非常关键的。

数据分析本质上包括 5个步骤 ，其中包括。

1. 确定数据分析的问题陈述
2. 收集相关的数据
3. 清洗数据
4. 分析数据
5. 解释结果

根据数据的性质和要对数据进行的分析类型，数据分析可以进一步分为文本分析、预测分析、统计分析等。有许多工具可用于数据分析，如R , SQL , MATLAB , Python等。

要得出哪种语言更适合于数据分析的结论，我们首先要了解SQL和R，并根据它们各自的特点进行比较。

什么是SQL

SQL（结构化查询语言）是一种用于数据管理的语言。SQL是在20世纪70年代由Raymond Boyce和Donald Chamberlin提出的。它主要用于与数据库进行交互，并对数据库进行CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。通过使用SQL，我们可以很容易地检索到所需的数据，非常容易。

常用的SQL命令 - CREATE, SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT等。

SQL的优点

• SQL很容易学习，并且广泛用于处理数据。
• SQL被用来为企业获得有用的数据洞察力，以增加收入。
• 它提供高速的查询处理。
• SQL无疑是用于数据管理的最佳语言之一。
• SQL在查询和执行数据聚合时往往表现出良好的速度。
• 它是一种非常灵活的语言，用于对数据库进行多种操作，例如，创建数据库、更新数据库、插入记录、删除数据库中的记录等。
• 只需借助于SQL查询，就可以从数据库中检索/获得所需的数据。

什么是R

R是一种编程语言，用于统计评估和分析。R是建立在20世纪70年代推出的编程语言 “S “之上的。R主要用于数据分析，统计分析，数据可视化等。它能够在各种操作系统上运行，包括Windows、Linux、UNIX等。R也被用于运行机器学习算法，包括分类问题和回归问题。

常用的R命令 – ls(), rm(list=ls()), max(), min(), mean(), plot() 等。

R的优势

• 通过R，用户可以进行机器学习，统计计算和分析，数据分析，数据可视化，数据处理，等等。
• R被广泛用于数据可视化，它通过柱状图、饼状图、直方图、散点图、箱形图等方式进行数据的图形分析。
• R的库使用户能够得到优秀的有洞察力的图和图表。
• 在R中，有许多用于数据分析的软件包，如ggplot2、dplyr、plotly、Shiny等。另一方面，SQL的数据分析包较少。
• 就速度而言，R在数据查询方面速度很快，但在涉及到数据聚合和复杂的数据操作时却比SQL慢。
• 现代企业需要统计学来分析他们的业绩，并设计出可以增加收入的方法。R作为一种统计工具，对企业实现这一目的有很大帮助。
• 如上所述，R可以在许多平台上运行，如Mac、Windows、Linux、UNIX等。
• R还与其他编程语言兼容，如Python、C++、Java等。

下面是SQL和R在上述各点基础上的表格比较。

SQL或R–哪一个用于数据分析

就主要问题而言，SQL和R都是可以用于数据分析的编程语言。然而，对这两种语言的综合比较使我们得出结论：R可以被认为是一种更好的数据分析编程语言。

这是因为SQL主要是一种查询语言，用于对数据库进行操作。SQL用于创建、管理、更新和检索数据。另一方面，R是一个广泛使用的统计工具，用于分析和从数据中获得洞察力。这就是为什么企业使用R这样的统计工具来做出明智的商业决策的原因。数据可视化也是通过R实现的，采用高度直观的图形和图表。

因此，底线是，SQL和R都可以用于数据分析，但是，在数据分析方面，R可以被认为是比SQL更好的编程语言。