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7种主流数据分析软件比较及经典教材推荐

杏彩体育2年前 (2023-03-01)足球资讯76

今天给大家推荐几款学习计量以及统计软件的书籍，一方面可以提高自身的技能，另一方面在写论文的时候也可以使用到，提高论文的硬实力，当然多掌握一门技能也可能更多的增强自身在未来就业中的竞争力。所以小伙伴们可以择优选择，放入自己的购物车中~

STATA

软件优点：Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令，也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令。这样的话即使发生错误，也较容易找出并加以修改。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大，它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata主要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。Stata也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多变量分析）。Stata最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的回归分析特征工具），logistic回归（附加有解释logistic回归结果的程序，易用于有序和多元logistic回归）。

推荐书目：《计量经济学及Stata应用》、《高级计量经济学及Stata应用》，作者：陈强

推荐理由：陈强老师的计量经济学教材，在设计上单独章节工具变量、二值选择模型等，解决其他教材没有详细讲解这部分的疑问。而且陈老师教材行文，以生活实际来讲计量，容易理解。《高级计量经济学及Stata应用》还加入多值选择模型、非参数估计、贝叶斯估计等内容。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。

Eviews

软件优点：EViews是在Windows操作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者操作的界面；最新的建模工具，快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具，EViews 是强大，灵活性和便于使用的功能。EViews 预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。这也是撰写计量模型论文最方便的软件之一。

推荐书目：《计量经济分析方法与建模--Eviews应用及实例(第二版) 》,作者：高铁梅

推荐理由：计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。该书在数学描述方面适当淡化，以讲清楚方法、思路为目标，不做大量的推导和证明，重点放在如何运用各种计量经济方法对实际的经济问题进行分析、建模、预测、模拟等实际操作上。该书很多内容都讲解、总结的透彻明白，例如流量、存量一般是否平稳等问题。

SPSS

软件优点：SPSS非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面，能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和定义数据（缺失值，数值标签等等）。SPSS也主要用于对一个文件进行操作，难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量，记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。SPSS也能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。它的优势在于方差分析（SPSS能完成多种特殊效应的检验）和多变量分析（多元方差分析，因子分析，判别分析等）

推荐书目：《SPSS统计分析基础教程》作者：张文彤

推荐理由：以真实案例贯穿全书，从统计分析实战的角度出发详细介绍SPSS的界面操作、数据管理、统计图表制作、统计描述和常用单因素统计分析方法的原理与实际操作，并结合SPSS的强大功能进行很好地扩展。书中还提供医疗、经济、市场研究等各行业的综合案例，完全从实际案例出发讲解各类方法的综合运用，以更好地协助读者提高实战能力。

SAS

软件优点：SAS由于其功能强大而且可以编程，很受高级用户的欢迎。也正是基于此，它是最难掌握的软件之一。使用SAS时，你需要编写SAS程序来处理数据，进行分析。如果在一个程序中出现一个错误，找到并改正这个错误将是困难的。在数据管理方面，SAS是非常强大的，能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL（结构化查询语言）过程，可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间，在Stata或SPSS中，完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。SAS能够进行大多数统计分析（回归分析，logistic回归，生存分析，方差分析，因子分析，多变量分析）。SAS的最优之处可能在于它的方差分析，混合模型分析和多变量分析，而它的劣势主要是有序和多元logistic回归（因为这些命令很难），以及稳健方法（它难以完成稳健回归和其他稳健方法）。

推荐书目：《SAS应用统计分析》作者：科迪，史密斯

推荐理由：SAS是一个数据管理和统计分析的工具，尤其在医疗设备公司和制药行业极负胜名。一般的SAS手册主要为有一定统计基础的使用者提供各种程序的使用指导，一般的统计教材则通常传授最基础的理论知识和统计方法。很少有教材可以两者兼顾，所以可以预想，发展趋势就是通过统计软件（尤其是SAS）的使用来介绍基本统计和高级统计方法。这本书就做到了，它既提出了许多应用问题，又演示了SAS的分析执行。

r语言

软件优点：R语言与前几种软件相比，已经彻彻底底上升为一款相当热门的编程软件了，当然涉及到计算机编程可能会令不少小伙伴们头大。这款软件强大，免费，包罗万象，开源。是专门为统计和数据分析开发的语言，统计前沿的主流语言。扩展性好，丰富的资源涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。R与SAS相比速度快，有大量统计分析模块，但可扩展性稍差，昂贵。与SPSS相比，具有复杂的用户图形界面，简单易学，但编程十分困难。

推荐书目：《R语言实战第二版》作者：卡巴科弗（Robert I. Kabacoff）

推荐理由：开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。本书可以说是学习R的必备教程之一，可以让人快速进入R的世界本书从解决实际问题入手，跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。这本书侧重R语言实战，以实际项目讲解R的若干常见应用场景。适合新手上路，回归、方差两章展示了完整的统计分析的过程。

Matlab

软件优点：MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。附加的工具箱（单独提供的专用 MATLAB 函数集）扩展了 MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等

推荐书目：《Matlab R2016a从入门到精通》作者：温欣研

推荐理由：本书是针对MATLAB R2016a（V9.0）*版本进行编写的。书中讲述的内容是使用MATLAB进行科学研究、系统仿真、数据分析与处理的必备知识。通过全面学习本书，读者可以获得使用MATLAB进行数学计算、数据分析及处理的相关技能，并能快速掌握使用MATLAB进行工作的基本方法。基础知识部分包括MATLAB概述、数据输入输出基础、编程基础和可视化基础；数学基础部分包括数组与矩阵操作、数学函数运算和符号数学计算；数据分析部分包括多项式分析、数值运算、优化和概率统计；拓展知识部分包括句柄图形、GUI编程、Simulink基础、编译器和应用程序接口；MATLAB应用部分包括信号处理应用、图像处理应用、小波分析应用和偏微分方程应用等内容。本书作为一本实用性超强的工具书，是学习复习，参加建模比赛的必备书籍。

python

软件优点：python非常简单，非常适合人类阅读。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一，使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一，可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。Python相比于Matlab的最大优势是：Python是一门通用编程语言，实现科学计算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的库和Package而已，而这些科学计算数据处理的库，在处理大数据方面有奇效。

推荐书目：《利用Python进行数据分析》作者：Wes McKinney

推荐理由：这本书是Pandas的模块作者写的书，被誉为Pandas的最佳工具书。Pandas是python的一个数据分析包，最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。使用Pandas可以把Python基本当作R用，用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂。本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。“Life is short, you need Python!”