近年来，科技推动了金融领域的创新。技术已成为任何金融机构的主要方面，具有战略优势和劣势。数据的可用性导致金融机构的流程实时做出反应。股票交易的速度和交易量不断增加，要求加强更快、更清洁、性能更好的工具，这使我们不得不使用 R 或Python等编程语言。
在转向 R 或Python之前，让我们首先定义数据分析及其在金融市场中的作用
数据分析是对给定数据集的详细检查。当采用合适的标准时，它可以仔细检查和评估历史数据的各个方面，从而提供最佳结果。数据分析是可靠的，因为它可以消除人为错误的范围，节省时间并给出准确的结果。在金融领域，数据分析可以检查和识别范式，也可以指出影响客户行为和购买决策的因素。这些决策可以帮助企业和公司就其产品设计、定价策略、分销策略、营销和促销策略做出明智且重要的决策。
当我们谈论数据分析工具时，有许多工具，如古老的 Excel 和趋势的 BI（商业智能），但根源始于 R 和Python等编程语言。
为什么是 R 或Python？
这两种语言都可以归功于能够改变金融市场的动态。它们具有多种应用，从数据 CMR（清理、建模和减少）到假设检验和建模。虽然 R 专为数据分析而设计，但它在Python的情况下并不享有相同的排他性。数据分析只是Python的众多分支之一。尽管Python在使用 AI（人工智能）和机器学习的数据分析方面正在追赶 R，但 R 在统计领域仍然保持优势。
R vs Python – 选择什么？
如果您是初学者，从Python开始对您来说会更容易。 Python复制了 R 的许多模型。两者都很容易学习，并且可以通过在线资源解决挑战，但是，选择一次只学习一种语言，因为同时学习这两种语言可能会令人困惑，因为它们有许多相似之处。