8、数据处理：数据科学的基础工作

数据处理：数据科学的基础工作

在数据科学领域，大部分数据科学家把大量时间花在清理和格式化数据上，而另一部分人则抱怨没有可用的数据来开展工作。数据处理，即寻找和清理数据的基础工作，是数据科学项目的关键第一步。接下来，我们将探讨数据科学中常用的编程语言、标准数据格式以及数据收集的方法。

1. 数据科学编程语言

理论上，强大的编程语言都能实现任何有价值的算法，但在实践中，某些语言在特定任务上表现更出色。以下是几种主要的数据科学编程语言：
| 编程语言 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| Python | 数据科学的常用语言，有正则表达式等特性，开发过程快，有丰富的库，但效率相对较低，有编译器可链接高效库 | 数据处理、生产环境 |
| Perl | 曾经是网络数据处理的首选语言，如今受欢迎程度被 Python 超越，可能在遗留项目中遇到 | 遗留项目 |
| R | 统计学家的编程语言，有强大的数据分析和可视化库，适合探索性分析，与 Python 有联动 | 探索性分析 |
| Matlab | 用于矩阵快速高效操作，适合高级抽象编程的工程师，有开源替代 GNU Octave | 矩阵操作、机器学习算法 |
| Java 和 C/C++ | 大型系统开发的主流语言，在大数据应用中重要，如 Hadoop 和 Spark 分别基于 Java 和 C++ | 分布式计算 |
| Mathematica/Wolfram Alpha | 提供数值和符号数学计算支持，是 Wolfram Alpha 计算知识引擎的基础，成本曾限制使用，现可能更普及 | 小型数据分析或模拟 |
| Exce