一、如何评价利用python制作数据采集，计算，可视化界面

如何评价利用2113python制作数据采集，计算，可视化界面

1、为什么用Python做数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人5261觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据4102。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

2、为什么用R做数据分析

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋1653势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。

在使用环境方版面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，权尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

二、python爬出来的数据怎么进行可视化

准确的来说是做统计数据的可视化，一般的数据可视化都是js生成的，这点跟后端语言没啥关系。R的最大优点就是有一些优秀的可视化包，比如ggplot2

三、python大数据可视化可以解决哪些问题

1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。

2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。

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