4种数据分析领域语言优缺点对比

b和R主要用于业务层面的研究工作。C++和Java则主要是用于系统搭建工作。业务研究和系统搭建的区别还是很明显的，每类语言适应的场景都不太一样，否则也没有必要存在那么多种语言了。比如，使用Matlab搭建一个交易系统，那么其速度一定会慢得让人无法忍受。如果用C++或者Java做数据分析，那么其效率一定也会非常低。

至于Python，其优势在于作为一种胶水语言，其适用面非常广。换句话说，Python是可以同时完成数据分析和系统搭建两种工作的，而且性能和效率有着非常好的平衡。使用Python既可以编写机器学习的复杂模型，也可以搭建支撑亿级别访问量的网站系统，又或者搭建微秒级的程序化交易系统。

什么都能做，而且还能做得很不错，这是Python能够迅速流行的核心原因之一。

下面将对上面提到的部分常见的语言做一个简单的介绍。

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P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。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。

（编辑：开发网_开封站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!