想学数据分析，SPSS/R语言/Python/SQL中哪个才是小白最佳入门工具？
在很多同学打算入门数据科学领域时，通常会被一个问题拦住了去路——
这么多种软件，我应该先选哪个学习？
的确，在我们肉眼可见的市面上到处都有各种软件的训练营，SPSS、R语言、Python、SQL...数都数不过来，还没等你开始学习，就已经晕到在了起跑线上...
不过万事开头难，只要你认真了解一下每种软件的区别，还是能够匹配出跟你最“合拍”的软件的。
（ps：爱情可能靠不住！但是学习永远不会背叛你！）
从定义上来区分是弄清楚各个数据分析软件的第一步，也是了解它们最重要的一步。
SQL（structured query language)是一种结构化查询语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库的系统，是全世界最流行的开源数据库。
SPSS、R语言、Python、SQL是面对不同的人群细分的，你需要给自己做好定位，看看你适合学习哪个软件。
SPSS
spss适合经常做市场研究，进行统计工作比较多的人，比如需要对各种问卷和量表进行分析、验证算法、验证模型的可行性或者做某个领域的调查分析报告。
如果你只是想用SPSS做简单的数据分析，还是比较适合新手学习的。
R语言
R语言对没有编程经验的初学者非常友好，它的语法结构更简单，上手更快，免费开源，制图功能顶尖。如果你没有编程经验，但是学习工作中经常需要统计、分析、绘图甚至是科研，那R语言将是你的首选。
Python
Python是最适合小白入门的工具！如果你的宏图大志不单在于数据分析或统计那你也可以学习python，因为它综合性比较强，可以用它来实现编程、开发、建站之类的事情，使用频率也很高。
SQL
SQL主要适合进行数据管理，跟数据库打交道比较多的人，初级数据分析师一般需要具备SQL技能。
了解清楚不同软件的特点能够帮助我们更好使用软件，将软件的长处发挥到极致，具体来讲：
SPSS特别适用于社会科学（如经济分析，市场调研分析）和自然科学等林林总总的统计分析，国内使用的最多，领域也多。
SPSS界面友好，使用简单，是制图里面的强手。功能也十分强大，高级玩家可以用来编程。
R语言是一种应统计和数据而生的语言和环境，与侧重于网页和软件开发的编程语言相比较，R语言更偏向于数据科学。R是开放免费的，对编程的要求较高，如果你有数理统计基础，那会越学越爽。
Python作为一门多功能的胶水语言，可以进行数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等。以语言简单，注重数据分析的高效著称，尤其是在文本处理等数据结构化方面有很好优势。
SQL安装运行门槛低、 上手快，完成基本的操作很容易。同时开源免费+安全，使用成本低，还拥有极佳的复制和同步功能。
SPSS除了适用于统计外，建模能力已经不局限于统计了，在预测、机器学习方面也有很多包。
R语言经常应用于数据探索、统计分析、数据可视化以及论文科研领域，可以结合各行业的专业知识，做深度的业务数据处理与统计分析，是最常用数据分析工具之一，兼容性强。
Python经常应用于数据分析、网络爬虫、系统编程、图形处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、数据库连接、人工智能、机器学习等。
进行编程类数据分析，如文本字符等非结构化数据的处理，以及结合各行业的专业知识，做各类型or协作型工作。
SQL主要应用于数据库的分析，如数据仓库等，作为Oracle等数据库方面的基础知识不可或缺。
（建议收藏！）
以上就是本期学院君为同学们进行的软件比较分析啦，欢迎同学指正！
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