2013年数据分析、数据挖掘、数据科学使用语言排行榜

                                     最受欢迎的语言仍然是R（ KDnuggets 读者中有61%用户在用），python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间。增长最快是：Pig/Hive/Hadoop为基础的语言、R、SQL，同时perl, C/C++, 与Unix 在下降。同时我们发现，R与python用户存在一定的重叠。

之前的KDnuggets的调查主要是关注：统计与分析软件，但有时候一个全面与强大的编程语言是需要的。这也是最近一次的KDnuggets调查关注的重点，我们咨询：

在2013年中，什么样的程序或者统计语言你是在做分析、挖掘、科学计算的时候所需要的？

基于超过对700名会员的调查，最受欢迎的仍然是R语言（61%的调研会员在用），python(39%)，SQL(37%)，平均每个调研对象使用2.3种语言。

趋势对比过去二年的调查结果，发现2013的趋势是一样的：

2012年调查：什么样的语言可用于数据分析与数据挖掘。
2011年调查：什么样的语言可用于数据分析与数据挖掘。

· 增长率最高的语言，对比2013 vs 2012是Julia，使用人员增加超过2倍。但仍然是一门小众语言，在2013年也仅有0,7%的用户使用。

· 在比较普通的使用语言中：增加相对较大的语言，对比 2013 vs 2012：

· 以hadoop为基础的语言：Pig Latin/Hive/other，19%的环比增长，从2012年的6.7%增加到2013。

· R，16%的环比增长。

· SQL，14%的增长（SQL的增长是的来源于Hadoop和其它的大数据系统中的SQL接口增长）。

语言的使用份额下降最大的是：

Lisp/Clojure, 77% 下降
Perl, 50%  下降
Ruby, 41%  下降
C/C++, 35%  下降
Unix shell/awk/sed, 25%  下降
Java, 22%  下降

R与PYTHON的使用者是否有重合呢？是的。在使用R语言的13%的用户中，更可能使用python与总体相比要高出13%。下面是哪些语言更可能被R语言用户使用（与总体相比）。

评论：

有一些评论说，比如：指出SPSS也是自己的语法和SAS一样--在下次的调研中，我们将会包括进来。

样本的区域分布为：

US/Canada, 50.8%,
Europe: 25.7%,
Asia: 11.8%,
Latin America: 6.7%,
AU/NZ: 3.2%,
Africa/Middle East: 1.5%
数据分析, 数据挖掘

风险提示及免责条款

市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！