2013年数据分析/数据挖掘/数据科学使用语言排行榜

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最受欢迎的语言仍然是R（ KDnuggets 读者中有61%用户在用），python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间。
增长最快是：Pig/Hive/Hadoop为基础的语言、R、SQL，同时perl, C/C++, 与Unix 在下降。同时我们发现，R与python用户存在一定的重叠。
之前的KDnuggets的调查主要是关注：统计与分析软件，但有时候一个全面与强大的编程语言是需要的。这也是最近一次的KDnuggets调查关注的重点，我们咨询：
在2013年中，什么样的程序或者统计语言你是在做分析、挖掘、科学计算的时候所需要的？
基于超过对700名会员的调查，最受欢迎的仍然是R语言（61%的调研会员在用），python(39%)，SQL(37%)，平均每个调研对象使用2.3种语言。
趋势对比过去二年的调查结果，发现2013的趋势是一样的：

• · 增长率最高的语言，对比2013 vs 2012是Julia，使用人员增加超过2倍。但仍然是一门小众语言，在2013年也仅有0,7%的用户使用。
• · 在比较普通的使用语言中：增加相对较大的语言，对比 2013 vs 2012：
• · 以hadoop为基础的语言：Pig Latin/Hive/other，19%的环比增长，从2012年的6.7%增加到2013。
• · R，16%的环比增长。
• · SQL，14%的增长（SQL的增长是的来源于Hadoop和其它的大数据系统中的SQL接口增长）。
  

语言的使用份额下降最大的是：

• Lisp/Clojure, 77% 下降
• Perl, 50% 下降
• Ruby, 41% 下降
• C/C++, 35% 下降
• Unix shell/awk/sed, 25% 下降
• Java, 22% 下降
  

R与PYTHON的使用者是否有重合呢？是的。在使用R语言的13%的用户中，更可能使用python与总体相比要高出13%。下面是哪些语言更可能被R语言用户使用（与总体相比）。

评论：
有一些评论说，比如：指出SPSS也是自己的语法和SAS一样–在下次的调研中，我们将会包括进来。
样本的区域分布为：

• 美国/加拿大, 50.8%,
• 欧洲: 25.7%,
• 亚洲: 11.8%,
• 拉丁美洲: 6.7%,
• AU/NZ: 3.2%,
• 非洲/中东: 1.5%
  

英文原文：Top Languages for analytics, data mining, data science
注：本文来自中国统计网翻译小组——@数据海洋 编译