从专家统计学家的工具包中：R vs python编程语言

近年来，制药行业的领导者依靠数据科学来指导其围绕重要药物开发目标的决策。数据科学专家具有多层职责，包括探索和评估数据；模型开发和验证；检查研究模式并生成数据见解。betway必威怎么提款而且，毕竟，他们必须以有意义的方式有效地传达结果，从而影响决策。需要关键的专业知识，功能服务提供商（FSP）可以在指导和促进这些职责方面发挥关键作用。

在临床研究中，赞助商和一些服务伙伴通常使用SAS等旧系统来分析数据，输入结果并从中产生见解。betway必威怎么提款这是数据分析的常规方法。但是，作为付费软件，SAS不允许使用开源算法。在过去的十年中，对于行业利益相关者而言，利用历史数据具有值得考虑的赞助商的好处。

为了最好地利用数据见解并确保增强的决策和成本效益的流程改进，重要betway必威怎么提款的是要了解统计，分析和可视化方面哪些工具专家可能对成功至关重要，功能服务提供商（FSP）经理可以帮助您根据项目需求确定。统计学家一直在迁移到开源R和Python编程语言，作为SAS软件的补充。

作为药物发现和开发过程的一部分，R和Python正在获得相关性。作为具有强大而坚定的在线社区的开源编程环境，R和Python已成为统计学家的强大工具，并广泛用于药物开发中 - 从分子到市场。

分析大量数据

通过集成数据并应用有用的算法，赞助商可以从使临床试验更加敏捷和适应性所需的广泛数据见解中受益，最终提高生产率和效率以提高成功率。betway必威怎么提款重要的是要使用具有复杂技术的解决方案和最佳分析平台提高这些效率，以调整，分析和利用大量数据。

根据个人项目的需求，经验丰富的FSP统计学家会问：“什么最好使用 - R或Python？”

可用性差异化

在数据科学中，R和Python都是免费的，并且是流行的开源编程语言。但是，在数据分析中工作的人应该考虑一些关键差异。简而言之，Python可以被认为是用于文本分析和大数据挖掘的编程工具。考虑一下，例如，Actraphy数据收集：这很容易生成需要处理的大量数据，尤其是在使用功能统计方法进行分析的情况下。另一方面，R为统计分析和视觉数据挖掘需求提供了更多价值。

整合FSP专家，他们拥有正确的经验和技术培训，以了解这些编程语言，并了解如何最大程度地利用每个人的好处是非常有用的，这在确保关键数据点以指导赞助商和研究团队的决策过程中非常有用。

统计学家将需要能够根据所研究的问题或手头分析的关键目标来确定要使用的语言。例如，如果需要统计分析而不是文本分析，则R编程语言是理想的。另外，如果需要开发Web应用程序或更喜欢使用通用编程语言，则Python是首选选择，因为它支持不同的数据格式。尽管对于Web开发，人们可能还想考虑闪亮的应用程序，该应用程序允许通过浏览器提供快速简便的统计应用程序。下表（图1）概述了生物统计学家可以用来确定哪种软件适合当前问题的简化标准集。

标准	SAS	r	Python
成本	有薪酬的	自由	自由
学习	缓和	缓和	缓和
数据操纵	高的	高的	高的
分析建模	高的	高的	中等的
图形功能	低的	高的	中等的
文本处理	低的	中等的	高的
深度学习支持	低的	中等的	高的
常见用法	高的	高的	中等的
客户支持	高的	中等的	中等的
工具的进步	低的	高的	中等的

图1概述了基于Prasanth自己的经验的每个解决方案之间的已知功能 /好处的比较。

AI/ML解决问题通常，Python是从网络中获取信息的最佳选择，并且在处理非结构化数据库中也很擅长，其中包括Scikit-Learn，Keras和Tensorflow等流行的工具，这些工具最终使数据科学家开发了复杂的数据模型，这些数据模型直接插入生产系统。但是，这并不一定意味着R编程语言无法执行这些任务。

随着R的不断增长的R社区并增强了Cran中可用的免费库和包裹（例如E1071，Caret，H20等），R现在可以更好地解决源于AI/ML和深度学习的问题。此外，R语言被广泛用于原型的开发，尤其是在引入集成开发环境（IDE）（例如R Studio）之后，该语言已帮助数据专家创建了更易于导航和使用的程序。

此外，与Python相似，R还具有R Markdown和Knitr的形式可再现研究和报告系统的功能。

总体而言，经验丰富的统计学家通常会偏爱一种工具，而不是其当前的角色和项目需求。该领域的FSP专家保持专注于赞助商的整体目标，是确保策略保持敏捷的关键因素，并准备使一些复杂的任务更轻松，更耗时，以提高更多的质量成果，同时缩短时间表和降低赞助商的成本。

有关问题，培训或更多地了解使用R或Python编程语言和其他统计工具外包生物统计项目的更多信息，请联系globalfspgtm@iqvia.com。