要如何在商業數據分析時，靈活應用Python和R這兩種語言？

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[Data Science & Business Analytics]思考能力跟持續學習，比使用什麼工具重要。做商業數據分析時該使用Python還是R？

邱麗安 Annette Chiu

在分析事情時思考能力是關鍵，使用什麼工具是次要條件。在做商業分析時，只要能完整呈顯邏輯思維，就足夠可以解決問題或做決策分析了。很多大公司在徵人的時候，首要會優先選擇學經歷好的人選，而對方使用什麼程式語言並不是首要考量 ，進到公司後再學就好。Python跟R都是學術研究界或是目前業界的主流分析工具，使用兩種語言互補，其實比選擇一個更用意義。然而不同公司有不同的語言使用習慣，是值得探討的議題。幾乎所有求職網站都會把Python跟R列為分析都首要技術。

以美國熱門的工作搜尋網站Glassdoor 為例分析六個地區的Python 跟R 工作使用比例。當我收集數據時發現東岸城市偏向使用R除了紐約，而西岸城市普遍使用Python 。這跟不同城市的產業特性有關，例如Boston 跟 Pennsylvania 這兩個城市有很多的頂尖的生物新創公司，這些公司對於R語言的驅動主要來自於員工生物化工博士背景，他們不用特別需要訓練成數據科學家，因為他們在學校實驗室就每天都在使用R做統計分析。而紐約跟西岸城市需要很多python 工程師像是 Data Engineer (Python), 或是熟悉雲端架構跟資料庫需要使用python 搭建系統。或是大型金融機構BlackRock的產品主管，需要具備 microsoft excel 跟sql 能力，首要的其他技術能力就是Python， 但是如果沒有相關技術能力，也可以被被當成人選，因為還有其他更重要的能力例如顧客關係的溝通能力。

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