6、构建安全数据分析工具箱与“Hello World”实践

构建安全数据分析工具箱与“Hello World”实践

在安全数据分析领域，Python 和 R 是安全数据科学家工具箱中的关键组件。它们各自拥有独特的优势，能帮助我们高效地处理和分析数据。

1. Python 和 R 的优势

• Python ：与现有脚本语言相似，拥有庞大且支持性强的社区，具备多样的数据操作能力，并且最近新增了强大的统计、图形和计算包，非常适合各种分析工作。
• R ：具有深厚的统计基础，贡献者群体同样庞大且支持性强，拥有丰富的包库，在分析社区中越来越受欢迎，是数据科学任务中“必须学习/使用”的语言之一。

2. 数据框（Data Frame）

数据框是一种“智能数据结构”，是 R 和 Python 强大数据处理能力的核心。它结合了数据库、数据透视表、矩阵和电子表格的功能，为数据分析提供了便利。

3. 组织分析目录结构

在开始数据分析项目之前，建立一个组织输入数据、分析脚本、输出（可视化、报告和/或数据）以及任何支持文档的区域是个不错的主意。以下是一个建议的目录结构示例：

/book/ch02
   |-R
   |-data
   |-docs
   |-output
   |-python
   |-support
   |-tmp

为了方便创建这个目录结构，可以使用以下脚本：
- Bourne Shell 脚本（适用于