⑴ 数据分析用python还是r语言
Python与R语言的共同点：
Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。
Python和R两门语言有许多平台适应性，Linux、Windows都可以用，并且代码可移植性强。
Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。
Python和R语言的区别：
数据结构方面，由于从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常简单，主要包含向量、多维数组、列表、数据框;而Python则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组、元组、集合、字典等等。
Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据;R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达式和文字处理，Python都有着非常明显的优势，而R在统计方面比较突出。
Python的pandas借鉴了R的dataframes，R中的rvest则参考了Python的beautiful
soup，两种语言在一定程度上存在互补性;通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势;而R在统计分析上是一种更高校的独立数据分析工具，所以说Python和R各具备不同的优势，很难抉择。
不过相对于R来说，Python更加简单、易学、语法清晰，适合零基础入门学习，而且掌握Python之后不仅可以从事数据分析岗位工作，还可以从事人工智能、web开发、游戏开发、运维等工作。
⑵ 如何用R语言的quantmod包获取一系列股票的历史日线数据
我举个例子供你参考：
> install.packages('quantmod') # 安装安装quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图
⑶ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
⑷ 如何用r软件对给定数据进行回归分析（不能用lm函数）
可以试着探索一下summary(lm(y~x))到底是什么。 首先看一下summary(lm(y~x))是什么数据类型： > m class(summary(m)) [1] "summary.lm" #可以看到，lm的结果是一个"summary.lm" 对象。这有些显而易见。好吧，继续探索。 R语言中所有的对象都建立在一些native data structures之上，那么summary(lm(y~x)的native data structure是什么呢？可以用mode()命令查看。
⑸ 为什么75%的数据科学家使用R做数据分析
R作为开源工具，目前尚无行业应用限制，方便的扩展性，不仅可以用python java C C++等语言进行互调，其他统计软件也大部分均可调用R，如SAS, SPSS STATISTICA等
⑹ 正在学习用R语言编写股票自动交易软件，但是对股票以及R语言都知之甚少。求高手指点。
我和你一样，也在学，大智慧新一代，通达信，和飞狐这几个你任选一个先学，以后慢慢的都会了。飞狐相对要复杂一些，要想编出功能更强大的公式，飞狐里还会用到VBS和JS脚本，还会用到C语言，别的公式不会用到这些。
⑺ R软件进行数据的相关分析
Data<-read.table("clipboard",herader=F,sep='\t')命令已经将数据读入R，数据名为Data,
你可以用head命令查看数据中的变量名，
head(Data,5)
如果数据Data中变量名有x,y，
你可以用cor.test(Data$x,Data$y)得出相关分析结果。
⑻ 用r语言做数据分析好学吗
分析数据，好学
认识的真理性只有在实践中才能得到检验和发展理论是否正确，在从感性认识到理性认识的第一次飞跃，终是没有得到正视，也不可能得到证实的，只有将已经获得的理论运用到实践中去，通过实践检验正确的理论才能得到证实错误的理论才能被发现，纠正或者推翻，憋在指导实践，实现自身的过程中得到完善和发展，这就是检验理论和发展理论的过程，是整个认识过程的继续
⑼ 如何用R语言提取股票行情数据
你好，关于股票价格有关的开盘价格，当日最高价格，当日最低价格，收盘价格，股票交易量；和调整后的价格；
DIA.Open 当日开盘价格
DIA.High 当日最高价格
DIA.Low 当日最低价格
DIA.Close 当日收盘价格
DIA.Volume 当日股票交易量
DIA.Adjusted 当日调整后的价格
⑽ R为什么比Excel更适合做数据分析
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。
这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。
R与Excel在数据分析当中的优劣势对比
这两款工具的使用方法截然不同。使用 Excel 时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此 Excel 非常便于使用（熟能生巧），但是用 Excel 处理数据非常费时，而且如果接手一个新项目，你必须单调地重复这些流程。使用 R 时，则通过代码完成所有操作。你把数据载入内存，然后运行脚本来研究并处理数据。这个工具可能不够人性化，但是有以下几点好处。
我认为，从概念上来说，R 更便于使用。如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用 R 时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。我觉得这样更便于关注手头的任务。完成任务后，可将其保存在某个数据帧中，其中只包含所需的列或行数据。你建立了正确的数据集，可解决当前的问题。这样做看似无关紧要，但实际上大受裨益。
借助 R，就可以对其他数据集轻松重复相同的操作。因为所有数据都是通过代码进行处理和研究，因此对新的数据集执行相同的操作也就轻而易举了。使用 Excel 时，大多数操作都是通过鼠标点击实现，虽然用户体验不错，但对新的数据重复操作却非常费时而枯燥。而 R 只需载入新的数据集，然后再次运行脚本即可。
实际上，用代码操作也便于诊断并共享你的分析结果。使用 Excel 时，大多数的分析结果都基于内存（数据透视表在这里，公式编辑器在另一个表格上等）。而在 R 中，通过代码执行所有操作，一目了然。如果你在修正一个错误，你很清楚在哪里操作，而如果你需要共享分析结果，只需复制粘贴代码即可。在线查找帮助时，你能准确说明所用数据，并提出具体的问题。事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。
R 中的项目组织更简单。在 Excel 中，我要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。我的项目备注分别保存在各个文件中。我的 R 项目组织单独设有一个文件夹，我处理过的所有内容都放在其中。清理数据、探索性图表及模型。这样便于我理解和查找，也为与我一起工作的其他人提供方便。当然，Excel 也能做到井井有条。我觉得 R 的简洁性更便于使用。
上述几点只能说是锦上添花，而并不是必不可少。在没有这些功能之前，我也用了好几年 Excel，你应该也一样。现在，我想讲讲 R 和 Excel 真正的区别。我想说的是，除了以上那些花哨的小优势之外，R 更适合用于数据分析。原因如下。
你可以把任何数据载入 R。数据的保存位置或保存形式并不重要。你可以载入 CSV 文件，也可以读取 JSON，或者执行 SQL 查询，抑或提取网站。你甚至还可以在 R 中通过 Hadoop 处理大数据。
R 是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R 比 Excel 更实用。你可使用 R 执行数据管理、分类和回归，也可以处理图片，并执行其他所有操作。如果机器学习是你的专业，那能想到的任何算法都是小菜一碟。目前，R 可用的数据包逾 5,000 个，因此无论你要处理什么类型的数据，R 都能应付自如。
R 的数据可视化效果非常卓越。说句实话，Excel 的图表非常出色，简单易懂。但 R 的效果更好。我觉得这是 R 最实用的功能之一。借助 ggplot2，你可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。在你熟悉了如何用 ggplot2 创建一个图表后，任何其他图表都不在话下。ggplot2 还能制作更多类型的图表。你能用 Excel 创建散点图矩阵吗？用 R 就能轻松创建这种矩阵，CDF plot 也是如此。Excel 棋差一招。
Git 版本控制。我一向习惯保存多个版本的分析结果。Git 是至今为止我找到的最好用的工具。我使用 RStudio 作为编辑器，其支持项目。创建一个项目仓库，然后你就能跟踪数据研究的不同版本。你可以创建不同版本的 Excel 文件，但是这些保存的二进制文件无法显示相互之间的更改部分。而 R 非常简单。
我已经说了很多理由。总之，Excel 是一款不错的数据分析工具。我相信它能不负众望完成所有任务。但是，如果你只有这一款工具，则会大大影响你的工作效率。相比之下，R 更好用，而且提供的工具集模块更完整。而缺点在于不是非常易于上手，用户一开始相对要花很多时间学习使用。如果坚持下去，就会有所收获，不仅对数据更了解，还提高了自己的能力。