正如其名，数据分析在通俗的术语中意味着对数据进行评估或检查。关于“为什么数据分析很重要”这个问题的答案，就在于从数据中提取见解并理解它们，对于全球各类组织和企业的盈利而言至关重要。
数据分析本质上包含 5 个步骤，其中包括：
- 为数据分析 定义问题陈述
- 收集相关数据
- 清洗数据
- 分析数据
- 解读结果
根据数据的性质以及要对数据执行的分析类型，数据分析可以进一步分类为文本分析、预测分析、统计分析等。市面上有许多可用于数据分析的工具，例如 R、SQL、MATLAB、Python 等。
为了总结哪种语言更适合数据分析，我们首先需要了解 SQL 和 R，并根据它们各自的功能进行比较。
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 由 Raymond Boyce 和 Donald Chamberlin 于 1970 年代引入。它主要用于与数据库交互，并对数据库执行 CRUD（创建、读取、更新、删除）操作。通过使用 SQL，我们可以非常轻松地检索所需的数据。
常用的 SQL 命令 – CREATE, SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT 等。
#### SQL 的优势：
- SQL 易于学习，被广泛用于处理数据。
- SQL 可用于获取对企业增加收入有用的数据见解。
- 它提供高速的查询处理能力。
- 毫无疑问，SQL 是数据管理领域最好的语言之一。
- 在查询和执行数据聚合方面，SQL 往往表现出良好的速度。
- 它是一种非常灵活的语言，用于对数据库执行多种操作，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 SQL 查询，就可以从数据库中检索/获取所需的数据。
什么是 R？
R 是一种用于统计评估和分析的编程语言。R 构建于 1970 年代引入的编程语言 ‘S‘ 之上。R 主要用于数据分析、统计分析、数据可视化等。它能够运行在各种操作系统上，包括 Windows、Linux、UNIX 等。R 也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：
- 使用 R，用户可以执行机器学习、统计计算与分析、数据分析、数据可视化、数据整理等等。
- R 被广泛用于数据可视化，它通过柱状图、饼图、直方图、散点图、箱线图等方式执行数据的图形分析。
- R 的库使用户能够获得极具洞察力的图表和图形。
- R 中有大量可用于数据分析的包，例如 ggplot2、dplyr、plotly、Shiny 等。相比之下，SQL 用于数据分析的包较少。
- 就速度而言，R 在数据查询方面很快，但在数据聚合和复杂数据操作方面比 SQL 慢。
- 现代企业需要统计学来分析其绩效并制定增加收入的方法。作为一种统计工具，R 在这方面极大地帮助了企业。
- 如上所述，R 可以在 Mac、Windows、Linux、UNIX 等许多平台上运行。
- R 还兼容其他编程语言，例如 Python、C++、Java 等。
下面是 SQL 和 R 的表格比较…