作者backprog (back-propagation)
看板Statistics
標題[討論] Python 有 SAS、SPSS 做不到的資料分析嗎
時間Sat Feb 25 20:08:02 2017
小弟任職單位完全用 Python/C++ 等程式語言做資料分析的工作，
成員都是電資相關科系/機器學習等背景，
但是在敘述統計的解釋上經常有盲點，導致對於推論的結果不是很有信心。
最近想嘗試找一些傳統統計背景的人，但是同時懂程式設計的人不多，
R 又難以融入現有團隊，萬一離職也不好找人接手。
因此想請教一下版上高手，在比較前衛的資料分析領域中，
SPSS、SAS 等套裝軟體，是否有不及或超越 Python 之處？
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1F：推 tblee: python的好處不就是沒套件時自己寫一套出來嗎 02/25 20:33
2F：推 tblee: 我在矽谷，資料分析大多是Python/R，甚少聽到有人用SAS/SPS 02/25 20:35
3F：→ tblee: S 02/25 20:35
4F：推 tblee: 而你先說不考慮R,卻又想用SAS/SPSS這個邏輯我不是很懂，正 02/25 20:47
不考慮 R 是早期想法，現在覺得需要放寬了
5F：→ tblee: 常的工程師稍微花點時間就能看懂R code了吧 02/25 20:47
6F：推 GoldLight: 套裝軟體要看領域，生科領域就是SAS獨大 02/26 03:28
7F：→ recorriendo: 敘述統計 推論統計 完全不一樣的東西 02/26 07:21
8F：→ recorriendo: 你如果找SPSS的人 看得懂程式的機會更低吧 02/26 07:25
9F：推 goldflower: 用python的話我想用pandas的機率很高吧 02/26 17:37
10F：→ goldflower: 那麼對於R熟悉的人來說應該很好學才是 02/26 17:37
原來 pandas 和 R 之間...有什麼神秘關係嗎??
pandas 很好用，但是集成度很高，還是會希望夥伴的 coding 能力是比較有彈性的。
現有的伙伴都是電資技術或商管背景，過去修過 ML 相關數學課程才集結出來的新部門。
11F：推 goldflower: 敘述統計的解釋上經常有盲點，導致對於推論的結果不是 02/26 17:40
12F：→ goldflower: 很有信心 <<< 比如咧@@ 02/26 17:40
這要講的有點多，我另外回文
※ 編輯: backprog (61.226.118.196), 02/27/2017 02:27:48
13F：推 f496328mm: 為何不用R? 我覺得比python簡單 02/28 12:24
14F：→ f496328mm: R能做的也很多 至少套件比python多 02/28 12:24
15F：→ recorriendo: 商用license的問題 很多公司用python不是沒有原因的~ 03/01 03:48