大数据已经席卷了跨国公司和其他公司的分析科学领域。数学家和大数据分析的巨大责任似乎使获得的数以亿计的数据转储有意义，幸运的是有许多软件可以帮助他们完成这项任务。 Python和 R 是为数据分析和统计工作提供支持的前线软件。本文将重点介绍可用的替代方案。
- SAS-SAS（统计分析系统）是一个软件套件，主要功能为高级分析，数据管理，商业智能，多变量分析和预测分析。 SAS 套件可以从各种来源检索数据并对其进行统计分析。它还可以挖掘和转换来自不同来源的数据。 SAS 软件套件包含 200 多个组件以及质量控制和计量经济学。 2002 年，SAS 引入了文本挖掘器来提升其商业智能并被广泛接受。
- GNU Octave –作为 GNU 项目的一部分，Octave 是一种高级编程语言，主要设计用于大型数值计算。 Octave 非常适合 MATLAB。它提供了一个命令行界面，以数值方式求解线性和非线性方程，也为其他数值实验提供了空间。它还可以在动态加载模块的帮助下进行扩展。
- Torch-火炬新鲜一直在公众的视线，因为它是通过使用Facebook和谷歌的深机器学习。它是一个具有科学框架和基于 LUA 的脚本语言的开源库，它提供了广泛的算法，并且在 LuaJIT 脚本语言的帮助下提供了极快的速度。 Torch 与其他数据挖掘软件的不同之处在于其核心包包含一个灵活的 N 维数组，也称为张量，它可以支持多种功能的基本例程。
- Rapid Miner – Rapid Miner 以前称为 YALE 是另一种数据分析软件，可用作Python和 R 的替代品。 Rapid Miner 的显着特点是它具有非常直观的界面和预定义的流程。 Rapid Miner 完全避免编码，因此被推荐给很多业余爱好者。它主要用于医疗保健领域。 Rapid Miner 的主要缺点是与 R 相比，它只允许很少的定制。
- Julia- Julia 是一个相对较新的分析软件，其生态系统不成熟，但 beta 模型显示出的前景很好。 Julia 有一个独特的设计类型系统，它是一种以多分派为核心编程范式的全动态编程语言，它还允许在编程语言中使用参数类型。如果您是更习惯Python 的开发人员，可以使用 PYCall 包来调用Python函数。它专为并行和分布式计算而设计。 Julia 的其他显着特性内置于包管理器中，允许您轻松管理多个包。
所有这些机器学习软件都是 R 和Python 的挑战者，获得 R 和Python 的熟练程度只会有助于使用这些程序。祝你好运。
关于作者： Vaishnavi Agrawal 喜欢通过写作追求卓越，并对技术充满热情。她成功管理和运营个人技术杂志和网站。她目前为 intellipaat.com 撰稿，这是一家提供电子学习和专业认证培训的全球培训公司。
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