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在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能，方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式，那下面的表查找起来相对方便。python在下表中以模块的方式引用，部分模块并非原生模块，请使用

 安装；同理，为了方便索引，R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字，如果不含::表示为R的默认包中就有，如含::，请使用

安装。

连接器与io

数据库

IO类

统计类

描述性统计

回归（包括统计和机器学习）

假设检验

时间序列

生存分析

机器学习类

回归

参见统计类

分类器

LDA、QDA

SVM(支持向量机)

基于临近

贝叶斯

决策树

聚类

关联规则

神经网络

当然，theano模块值得一提，但本质theano包的设计并非在神经网络，所以不归于此类。

文本、NLP

基本操作

主题模型

值得留意的是python的新第三方模块，spaCy

与其他分析/可视化/挖掘/报表工具的交互

文 | 三次方根

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000005041649