R是一種開源編程語言，主要用于統計、數據挖掘和可視化。Stata也是統計分析領域的領先技術。R和Stata是數據科學家最常用的兩種軟件，它們通過可視化分析數據集來提高工作效率。這兩種語言之間存在一些重大差異，有助于我們理解哪種語言更適合哪種工作。本博客在對這兩種語言的功能、軟件包等進行比較后，闡明了這兩種語言的定位。那么R與Stata：哪一個更適合數據科學?
一、什么是Stata?
Stata是一個軟件包，提供數據分析、數據管理和圖形所需的一切。Stata可以管理統計分析的各個方面，從導入外部數據源到為報告創建表格和圖形。Stata語言的語法遵循傳統格式，用戶在提示符下輸入命令，然后等待響應。該系統有助于向大眾傳播計算機技能，同時也便于新用戶快速學習。就數據探索和可視化而言，Stata運行良好，但與Python和R等其他語言相比還存在不足，因為它沒有預裝軟件包/庫，這有時會使編程變得繁瑣。
二、什么是R?
R是一個軟件包，提供數據分析、統計建模和圖形所需的一切。R軟件包在統計學家中非常流行，因為它可以在社區網站上免費提供的高級庫的幫助下快速嘗試新的想法。R的流行可以歸功于ggplot2庫的成功，該庫可以以簡單的方式將復雜的數據集可視化。龐大的社區支持通過在線提供工作代碼幫助初學者完成工作。為課堂或個人項目編寫的代碼可以通過發布到GitHub和Bitbucket等網站上輕松共享。然而，該語言并不適合新手使用，因為編程命令遵循傳統的語法格式，要求用戶在有效使用前學習編碼。
三、Stata與R：兩者的6大區別
Stata是一款功能強大的統計軟件，它包含各種與數據分析相關的應用程序。StataCorp開發Stata是為了實現更好的可視化和交互。R也是一種開源語言，用于執行相同的數據挖掘和分析任務。這兩種編程語言之間存在一些差異，通過對它們的功能、軟件包等進行比較，有助于我們了解這兩種語言在數據科學領域的地位。
1) 可視化：
有效地可視化數據對于任何類型的數據科學項目都是至關重要的。R和Stata都可以實現數據可視化，但它們都有自己的方法。
Stata有一個內置的數據編輯器，用于數據分析，并在圖形編輯器的幫助下可視化簡單的圖形或圖表。另一方面，R有許多可視化軟件包，如 "ggplot2"、"Trellis "等，可以以各種方式將數據可視化。使用這些軟件包的好處是，在使用R編程語言進行分析時，可以減少總的開發時間。它還可以幫助用戶在需要的時候獲得比Stata更多的靈活性。然而，這種方法確實要比在Stata中的數據編輯器窗口中工作花費更多的時間。
2)數據處理：
在Stata和R中處理數據有多種方法，但以下是兩種編程語言處理數據集的最常用方法。
要導入任何類型的數據集，Stata有一個 "use "命令，用于將數據集從外部文件或內存上傳到Stata本身，以便在Stata的環境中進行分析。它還允許用戶指定一個輸出路徑，在導入新的數據集后，用戶需要在該路徑下保存他們的工作。另一方面，R通過讀取功能來處理相同的任務，它允許用戶直接讀取數據文件到R環境中，并根據項目要求對其進行處理，就像Stata所做的那樣。
3)統計分析：
R和Stata都可以處理統計分析，并為用戶提供一組命令來對數據集執行統計功能。那么，哪一個更適合統計呢?讓我們一探究竟：
一般來說，R和Stata在幫助用戶進行統計分析方面沒有什么大的區別。但是在數學運算(算術)方面，這兩個程序還是有一些區別的。在使用R語言時，用戶需要在代碼開頭添加 "set precision"(設置精度)或 "digits"(位數)，然后才能在計算機系統上運行，執行內存密集型計算，如矩陣運算等。因此，使用 "digits "或 "setprecision "可以幫助我們正確運行它們。
另一方面，Stata被設計為使用雙精度算術，因為它同時兼容32位和64位系統。但是，由于這種兼容性，Stata在執行計算時可能會有時丟失精度，這意味著您只需要通過改變數據類型來解決這個問題，并在執行任何進一步操作之前保存這些更改。在Stata幫助文檔中有一些關于這個問題的小貼士，比如閱讀更多關于內存密集型函數的內容。
4)軟件包：
與Stata相比，R語言擁有更多的軟件包來進行數據分析。這些軟件包由不同領域的研究人員或數據科學家定期在GitHub上編寫，GitHub是一個開源社區，用戶可以在這里找到針對特定需求編寫的不同軟件包。雖然有一些方法可以在Stata上安裝新的軟件包，但是對于一些編程語言初學者來說可能會比較困難。
5)部署：
Stata是商業軟件，而R是免費的。盡管如此，這兩種軟件都有客戶端和服務器，可以在本地系統或基于云的計算機(如Microsoft Azure等)上部署項目，因此，企業可以通過在服務器上實施這些程序來獲益，因為這兩種程序都不需要永久許可證就可以在服務器上運行。
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