本文使用R，Flexdashboard和Highcharter库进可视化，用于分析Kaggle在最近进行的用户调查。数据来源主要是Kaggle在2019年10月进行的一项用户调查的结果。一共19,717份问卷,这是kaggle进行的最大规模的调查之一。
该调查链接：
https://www.kaggle.com/c/kaggle-survey-2019。
这篇文章的分析主要分为三个不同部分--基本数据展示，探索kaggle中男女生的差异和 Rvs Python在kaggle的应用差异。下面进行一一展示：
一、基本数据展示
1.在大约19,000名受访者中，大多数是男性。
2.大多数受访者都拥有硕士学位。
3.25-29岁是受访者中最常见的年龄组，也就是大部分用户都在25-29岁。
4.最多的受访者来自印度，其次是美国。
5.在职业方面，数据科学家和软件工程师是最常见的职业。
二、探索kaggle中男女生的差异
1.人口，教育，职称和薪资
2.工作中的机器学习
大多数受访者正在探索ML模型，并可能在工作一天内将模型投入生产。紧随其后的是过去两年中将模型投入生产的人数。与男性（18％）相比，更多的女性（20.22％）在工作中不使用ML。在采用成熟的ML方法的团队中，男性的比例更高（19.69％），而女性（16.5％）更低。绝大多数受访者在1-2或20+以上规模的数据科学团队中工作。大部分都是小型探索团队或成熟团队。与男性（23.08％）相比，在20岁以上的团队中有更多的女性（24.48％）。在1-2人大小的团队中，男性比例更高（22.47％），而女性比例（19.44％）更低。
结论-
MySQL和PostgresSQL是最常用的RDBMS产品。与男性（22.28％）相比，使用MySQL的女性更多（23.51％）。与女性（13.42％）相比，使用PostgresSQL的男性人数更多（15.73％）。迄今为止，Scikit-learn是最受欢迎的ML框架，将近50％的受访者使用了它。Keras的受欢迎程度紧随其后。与男性（22.98％）相比，在Python中使用scikit学习的女性更多（25.32％）。与男性（2.72％）相比，有更多女性（3.52％）使用Caret（R语言中的ML库）。相比于女性，更多男性使用PyTorch，Tensorflow和Keras等深度学习框架。Matplotlib和Seaborn是最受欢迎的数据可视化库。紧随其后的是ggplot2库。使用matplotlib库的女性人数（31.47％）低于男性（34.11％）。与男性（12.71％）相比，使用ggplot2库的女性更多（17.41％）。Jupyter是50％以上的受访者使用的最受欢迎的编辑器。VScode和RStudio紧随其后。Kaggle Kernels和Google Colab是最受欢迎的在线编辑器。4.ML（NLP和计算机视觉）中使用的算法
结论-
词嵌入是最流行的NLP技术，随后是seq2seq模型。自动化模型选择是紧随数据增强技术之后最流行的工具。图像分类是最常用的计算机视觉方法。5.编码经验和建议
结论-
接近50％的受访者有0至2年编写代码来分析数据的经历。在编写用于分析数据的代码方面，拥有不到一年经验的女性（28.88％）比男性（23.79％）多。与女性相比，更多的男性具有大于 1年的编写代码经验。Python是最流行的编程语言，然后是SQL和R。与Python相比，更多的统计学家使用R。相比女性（73.38％），更多的男性（79.8％）推荐使用Python。与男性（8.94％）相比，更多的女性（11.4％）推荐使用R。6.数据科学媒体和课程平台
结论-
Kaggle是最受欢迎的数据科学媒体资源，其次是诸如Towards Data Science之类的博客。与男性相比，更多的女性在Kaggle和Blogs中进行消费。Coursera，Kaggle，Udemy和University是通过课程学习数据科学的最受欢迎资源。通过大学课程学习的女性人数（13.55％）比男性（10.77％）多。
三、R与Python
1.哪些是最流行的编程语言？
结论-
Python是紧随SQL和R之后最流行的编程语言。与使用R相比，更多的人只使用Python。2.在哪里使用R / Python？
结论-
美国和印度是使用R和Python最多的国家。美国有更多R用户，而印度有更多Python用户。3.谁在使用R和Python？
结论-
25-29岁年龄段的人使用R / Python最多。与其他名称相比，数据科学家最多使用R和Python。软件工程师比R用户更多地使用Python。Python用户在所有薪水范围内始终获得更多薪水。与Python相比，更多的统计学家使用R。拥有1-2年编码经验的人更多使用Python，而拥有3-5年编码经验的人更多使用R。与所有其他教育学位相比，拥有硕士学位的人更多地使用Python和R。4.ML中使用的算法（NLP，AutoML和计算机视觉）
结论-
深度学习算法主要由Python用户使用。在NLP和计算机视觉领域完成的大部分工作都在Python中完成。