为方便高效地进行数据挖掘，应选用什么编程语言

为方便高效地进行数据挖掘，应选用的编程语言有：1、python；2、R语言；3、SQL结构化查询语言；4、SAS语言；5、Julia语言；6、Scala语言：7、MATLAB。Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。

1、python

Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，名列前茅个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。

2、R语言

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、开源的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优异工具。R是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的一种编程语言，R拥有广泛的统计和图形方法目录。它包括机器学习算法、线性回归、时间序列、统计推理等。大多数R库都是用R编写的，但是对于繁重的计算任务，较好使用C、c++和Fortran代码。

R不仅在学术界很受欢迎，很多大公司也使用R编程语言，包括Uber、谷歌、Airbnb、Facebook等。用R进行数据分析需要一系列步骤：编程、转换、发现、建模和交流结果R语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。

3、SQL结构化查询语言

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统, 可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

4、SAS语言

SAS语言是一种专用的数据管理与分析语言， 它提供了一种完善的编程语言。 类似于计算机的高级语言，SAS用户只需要熟悉其命令、语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作。因此，掌握SAS编程技术是学习SAS的关键环节。在SAS中，把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用，用户仅需要指出过程名及其必要的参数。这一特点使得SAS编程十分简单。

5、Julia语言

Julia语言是一种为高性能数值计算设计的动态编程语言。它具有灵活的动态语言特性，适用于科学计算，其性能可与传统的静态类型语言媲美。由于诞生的时间相对较晚，Julia借鉴了不少流行的动态语言，例如Lisp、Perl、Python、Lua、Ruby和MATLAB等，因此，Julia本身的特性非常丰富，集合了众家之所长于一身。在编程范式方面，Julia支持过程式、函数式和面向对象等多种编程范式。在并行计算，数值计算等方面，Julia提供了独具特色的可扩展数学函数库。Julia解决了“两语言”问题，兼顾了程序的开发速度和执行速度。

经过10年的发展，Julia的开发者社区已经非常强大，目前仅官方注册包的数量就达到7504个，已经覆盖了绝大多数的使用场景。值得一提的是，Julia的中文社区非常活跃，有非常多的中文Julia资料可供学习，Julia本身也支持Unicode字符编码，原生具有对中日韩等非英文国家字符的良好支持。

6、Scala语言

Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala是一种纯粹的面向对象语言，因为每个值都是一个对象。对象的类型和行为由类和特征描述。类可以通过子类化和使用灵活的基于mixin的组合机制作为多继承的干净替代来扩展。

7、MATLAB

MATLAB是一种广泛应用于科学计算、工程设计和数据分析的高级数学编程语言，其功能强大、易用性高和跨平台性强的特点，使其成为各种科学计算和数据分析任务的优选工具之一。该语言拥有许多强大的数值计算库和函数，可以帮助用户进行矩阵计算、数值优化等方面的计算，同时也拥有许多绘图和可视化函数，可以帮助用户更好地理解和探索数据。此外，MATLAB还支持各种工程设计和仿真任务，如控制系统设计、信号处理等，以及机器学习和深度学习任务。

延伸阅读1：数据挖掘

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。