如何看待用Stata完成爬蟲/文本挖掘/數據清洗/數據挖掘等工作？
01-14
Stata的專長是跑回歸，尤其是面板數據的回歸。
完成問題提及的這幾項工作都分別有其他更好的選項，如SAS, R, Python應該盡量精通一種工具還是根據工作內容選擇不同工具？其實我傾向於根據工作選擇不同工具，也見到其他人用stata做爬蟲，做文本挖掘，而且效果也不錯。我想知道這些執意使用一種工具的人是怎麼想的？
謝邀 @Rui Ruan 我覺得這取決於用stata做stata不擅長的事的人自己到底有多厲害吧……
如果這人很厲害，那麼ta為了干這些事寫的代碼可能通用性比較高，可以造福社區。這屬於正外部性很強的事情。同時對於ta自己來說，付出的時間成本可能並沒有大到不可接受。這種人我們叫大神。每個好的社區都有足夠多這樣的大神，他們撐起了社區，造福我們這些普通人。
但反過來，如果這人不怎麼厲害，寫出來的代碼沒啥通用性（可能還一堆錯+低效），僅僅是因為害怕學習新工具而堅持用自己已經會的一個工具去干這個工具不太擅長的事情，那麼我覺得這人在做這件事時不太明智。因為ta很可能在這事上花大量的時間，同時還不一定能做出正確（先不論運行效率）的結果。舉個極端的例子：給你一根鋼筋，一堆花崗岩、一些木棍草繩，理論上來說你可以用這些玩意做一把鎬。
推薦看一下中南財經政法大學李春濤老師團隊的爬蟲公眾號。 幾乎都是用stata做的爬蟲數據處理等等 可以看一下
準確來說，Stata 的編程語言叫 Mata
一個小講義：
http://schmidheiny.name/teaching/statamata.pdf
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