7種主流數據分析軟件比較及經典教材推薦_風聞

STATA

軟件優點：Stata以其簡單易懂和功能強大受到初學者和高級用户的普遍歡迎。使用時可以每次只輸入一個命令，也可以通過一個Stata程序一次輸入多個命令。這樣的話即使發生錯誤，也較容易找出並加以修改。儘管Stata的數據管理能力沒有SAS那麼強大，它仍然有很多功能較強且簡單的數據管理命令，能夠讓複雜的操作變得容易。Stata主要用於每次對一個數據文件進行操作，難以同時處理多個文件。Stata也能夠進行大多數統計分析（迴歸分析，logistic迴歸，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多變量分析）。Stata最大的優勢可能在於迴歸分析（它包含易於使用的迴歸分析特徵工具），logistic迴歸（附加有解釋logistic迴歸結果的程序，易用於有序和多元logistic迴歸）。

推薦書目：《計量經濟學及Stata應用》、《高級計量經濟學及Stata應用》，作者：陳強

**推薦理由：**陳強老師的計量經濟學教材，在設計上單獨章節工具變量、二值選擇模型等，解決其他教材沒有詳細講解這部分的疑問。而且陳老師教材行文，以生活實際來講計量，容易理解。《高級計量經濟學及Stata應用》還加入多值選擇模型、非參數估計、貝葉斯估計等內容。Stata較好地實現了使用簡便和功能強大兩者的結合。

Eviews

**軟件優點：**EViews是在Windows操作系統中計量經濟學軟件裏世界性領導軟件。強而有力和靈活性加上一個便於使用者操作的界面；最新的建模工具，快速直覺且容易使用的軟件。由於它革新的圖表使用者界面和精密的分析引擎工具，EViews 是強大，靈活性和便於使用的功能。EViews 預測分析計量軟件在科學數據分析與評價、金融分析、經濟預測、銷售預測和成本分析等領域應用非常廣泛。這也是撰寫計量模型論文最方便的軟件之一。

推薦書目：《計量經濟分析方法與建模--Eviews應用及實例(第二版) 》,作者：高鐵梅

**推薦理由：**計量經濟學研究的核心是設計模型、收集資料、估計模型、檢驗模型、應用模型（結構分析、經濟預測、政策評價）。該書在數學描述方面適當淡化，以講清楚方法、思路為目標，不做大量的推導和證明，重點放在如何運用各種計量經濟方法對實際的經濟問題進行分析、建模、預測、模擬等實際操作上。該書很多內容都講解、總結的透徹明白，例如流量、存量一般是否平穩等問題。

SPSS

軟件優點：SPSS非常容易使用，故最為初學者所接受。它有一個可以點擊的交互界面，能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其“句法”語言，但是這些句法通常非常複雜而且不是很直觀。SPSS有一個類似於Excel的界面友好的數據編輯器，可以用來輸入和定義數據（缺失值，數值標籤等等）。SPSS也主要用於對一個文件進行操作，難以勝任同時處理多個文件。它的數據文件有4096個變量，記錄的數量則是由你的磁盤空間來限定。SPSS也能夠進行大多數統計分析（迴歸分析，logistic迴歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變量分析）。它的優勢在於方差分析（SPSS能完成多種特殊效應的檢驗）和多變量分析（多元方差分析，因子分析，判別分析等）

推薦書目：《SPSS統計分析基礎教程》 作者：張文彤

**推薦理由：**以真實案例貫穿全書，從統計分析實戰的角度出發詳細介紹SPSS的界面操作、數據管理、統計圖表製作、統計描述和常用單因素統計分析方法的原理與實際操作，並結合SPSS的強大功能進行很好地擴展。書中還提供醫療、經濟、市場研究等各行業的綜合案例，完全從實際案例出發講解各類方法的綜合運用，以更好地協助讀者提高實戰能力。

SAS

軟件優點：SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用户的歡迎。也正是基於此，它是最難掌握的軟件之一。使用SAS時，你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到並改正這個錯誤將是困難的。在數據管理方面，SAS是非常強大的，能讓你用任何可能的方式來處理你的數據。它包含SQL（結構化查詢語言）過程，可以在SAS數據集中使用SQL查詢。但是要學習並掌握SAS軟件的數據管理需要很長的時間，在Stata或SPSS中，完成許多複雜數據管理工作所使用的命令要簡單的多。SAS能夠進行大多數統計分析（迴歸分析，logistic迴歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變量分析）。SAS的最優之處可能在於它的方差分析，混合模型分析和多變量分析，而它的劣勢主要是有序和多元logistic迴歸（因為這些命令很難），以及穩健方法（它難以完成穩健迴歸和其他穩健方法）。

推薦書目：《SAS應用統計分析》 作者：科迪，史密斯

**推薦理由：**SAS是一個數據管理和統計分析的工具，尤其在醫療設備公司和製藥行業極負勝名。一般的SAS手冊主要為有一定統計基礎的使用者提供各種程序的使用指導，一般的統計教材則通常傳授最基礎的理論知識和統計方法。很少有教材可以兩者兼顧，所以可以預想，發展趨勢就是通過統計軟件（尤其是SAS）的使用來介紹基本統計和高級統計方法。這本書就做到了，它既提出了許多應用問題，又演示了SAS的分析執行。

R語言

軟件優點：R語言與前幾種軟件相比，已經徹徹底底上升為一款相當熱門的編程軟件了，當然涉及到計算機編程可能會令不少小夥伴們頭大。這款軟件強大，免費，包羅萬象，開源。是專門為統計和數據分析開發的語言，統計前沿的主流語言。擴展性好，豐富的資源涵蓋了多種行業數據分析中幾乎所有的方法。R與SAS相比速度快，有大量統計分析模塊，但可擴展性稍差，昂貴。與SPSS相比，具有複雜的用户圖形界面，簡單易學，但編程十分困難。

推薦書目：《R語言實戰 第二版》 作者：卡巴科弗（Robert I. Kabacoff）

**推薦理由：**開源軟件R是世界上最流行的數據分析、統計計算及製圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平台，為我們提供了成千上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的絕佳工具。本書可以説是學習R的必備教程之一，可以讓人快速進入R的世界本書從解決實際問題入手，跳脱統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括了R語言的強大功能、展示了各種實用的統計示例，而且對於難以用傳統方法分析的凌亂、不完整和非正態的數據也給出了完備的處理方法。這本書側重R語言實戰，以實際項目講解R的若干常見應用場景。適合新手上路，迴歸、方差兩章展示了完整的統計分析的過程。

Matlab

**軟件優點：**MATLAB 的應用範圍非常廣，包括信號和圖像處理、通訊、控制系統設計、測試和測量、財務建模和分析以及計算生物學等眾多應用領域。附加的工具箱（單獨提供的專用 MATLAB 函數集）擴展了 MATLAB 環境，以解決這些應用領域內特定類型的問題。數學函數可用於線性代數、統計、傅立葉分析、篩選、優化以及數值積分等

推薦書目：《Matlab R2016a從入門到精通》 作者：温欣研

**推薦理由：**針對MATLAB R2016a（V9.0）*版本進行編寫的。書中講述的內容是使用MATLAB進行科學研究、系統仿真、數據分析與處理的必備知識。通過全面學習本書，讀者可以獲得使用MATLAB進行數學計算、數據分析及處理的相關技能，並能快速掌握使用MATLAB進行工作的基本方法。基礎知識部分包括MATLAB概述、數據輸入輸出基礎、編程基礎和可視化基礎；數學基礎部分包括數組與矩陣操作、數學函數運算和符號數學計算；數據分析部分包括多項式分析、數值運算、優化和概率統計；拓展知識部分包括句柄圖形、GUI編程、Simulink基礎、編譯器和應用程序接口；MATLAB應用部分包括信號處理應用、圖像處理應用、小波分析應用和偏微分方程應用等內容。本書作為一本實用性超強的工具書，是學習複習，參加建模比賽的必備書籍。

python

**軟件優點：**python非常簡單，非常適合人類閲讀。閲讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣，儘管這個英語的要求非常嚴格。Python的這種偽代碼本質是它最大的優點之一，**使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。**Python是FLOSS（自由/開放源碼軟件）之一，可以自由地發佈這個軟件的拷貝、閲讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟件中。Python相比於Matlab的最大優勢是：Python是一門通用編程語言，實現科學計算功能的numpy、scipy、matplotlib只是Python的庫和Package而已，而這些科學計算數據處理的庫，在處理大數據方面有奇效。

推薦書目：《利用Python進行數據分析》 作者：Wes McKinney

**推薦理由：**這本書是Pandas的模塊作者寫的書，被譽為Pandas的最佳工具書。Pandas是python的一個數據分析包，最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支持。使用Pandas可以把Python基本當作R用，用NumPy和SymPy還有SciPy把Python當作Matlab用。作者對於利用Python進行數據分析有着很豐富的經驗，因此寫出的書也是深入淺出，讓人很容易就能看懂。本書講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。本書重點介紹了用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。“Life is short, you need Python!”

文章轉載自管理學季刊，版權歸原作者所有。