常用分析工具及其优劣

数据分析工具可以分为两类，一类是主要通过菜单与点击进行操作，比如SPSS, Power BI, Tableau等，一类通过代码进行操作，主要Stata, R和python，其它的还有sas, matlab等，因为数据分析的重复性，前者越来越低效。另一方面，随着编程技术我模块化和高阶化，使用编程语言进行数据分析越来越简单。因此，进行数据分析，使用编程性分析工具逐渐成为一种必须。因此，想学习量化研究方法的同学应当根据需求和时间学习一种编程语言，进行数据分析。

• Stata，商业软件，专注统计分析，具备数据清理、数据可视化、各种主流的统计模型。性能稳定，功能更加体系化，具有一定可拓展性。语法结构简单，学习难度小。

• R，开源软件，专业的统计分析、作图软件，具备强大的数据清理、可视化、和前沿的统计模型模块。可拓展性超强，具备大量附属功能。以functions为基础的高阶命令为基础，易于理解。

• python，一个通用的编程语言，具备网站建设、系统管理、软件开发等，数据分析只是其功能之一，尤其在前沿的机器学习方面的功能强大。以object为基础的语法结构，在学习其数据分析功能之前，需要学习一些Python编程的基础知识。

每一种编辑语言都在不断进化，因此，在数据分析方面，各软件的功能在不断趋同，仅是其实现的方式有所不同而已。数据。对于常规的数据分析，各编程语言差异不大，只是一些特殊的数据领域，不同分析语言具有各自的优势，比如python在机器学习、文本处理上更强大一些，R在数据可视化更强大一些，统计和计量方法研究者多使用R，最前沿的研究方法相关的实现方式主要来自R。因此，不必过于纠结掌握哪一种分析语言。可根据今后使用数据分析技术的可能性决定学习哪一种分析语言。如果只是完成学业，今后也不会从事数据分析相关的工作，可学习Stata即可，投入的时间少一些。如果今后从事量化研究工作，建议学习R语言。如果今后可能去企业从事数据分析工作，建议学习Python。

另外，学习分析工具的难处并不在于操作，就操作而言，以上分析软件，根据教程，练习一段时间，基本熟练快速熟练掌握。因为毕竟是一种技术，需要投入一定时间练习。学习分析工具的难点在于如何选择各种分析技术，并对软件提供的结果进行解读。这些需要量化研究设计和统计分析知识，是与分析语言无关的内容。