[討論] Python 有 SAS、SPSS 做不到的資料分析嗎

[backprog (back-propagation)]

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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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 106.104.138.101
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1488024485.A.C61.html
推 tblee: python的好處不就是沒套件時自己寫一套出來嗎
推 tblee: 我在矽谷，資料分析大多是Python/R，甚少聽到有人用SAS/SPS
→ tblee: S
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
不考慮 R 是早期想法，現在覺得需要放寬了

→ tblee: 常的工程師稍微花點時間就能看懂R code了吧
推 GoldLight: 套裝軟體要看領域，生科領域就是SAS獨大
→ recorriendo: 敘述統計 推論統計 完全不一樣的東西
→ recorriendo: 你如果找SPSS的人 看得懂程式的機會更低吧
推 goldflower: 用python的話我想用pandas的機率很高吧
→ goldflower: 那麼對於R熟悉的人來說應該很好學才是
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。

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
→ goldflower: 很有信心 <<< 比如咧@@
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
推 f496328mm: 為何不用R?   我覺得比python簡單
→ f496328mm: R能做的也很多    至少套件比python多
→ recorriendo: 商用license的問題 很多公司用python不是沒有原因的~