函數式編程對數據處理、機器學習等工作有什麼意義？

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最直觀的感覺就是好用。隨著經驗的增加，你會發現函數式風格非常適合處理數據流，因為你很容易抽象出一些通用的模式（而你也不需要太多代碼來描述這些模式）。

比如典型的map，reduce，filter，它們就是一套非常通用的工具。再比如尾遞歸形式天生就是向量化的，非常適合表示高度形式化的迭代過程。

實際上只要函數可以方便的構造和傳遞（first-class），那麼你就會發現語言的表達力上升了一個台階。而如果你盡量堅持無副作用的約束，你往往還能得到思維上的解放（你不再會被某些奇怪的問題所困擾）

函數式編程可以加快開發數據處理類軟體的速度。

現在的計算機工作都涉及大量數據，而很多時候我們並不知道那一個模型較好，所以我們需要很快速更改模型嘗試，而函數式編程可讓我們做到。試想像一個程序有大量loop是多難維持，但函數式代碼可縮短代碼更讓程序員理解。君不見很多數據處理的東西如Python和R都有很多函數式的東西？

另外，函數式編程衍生現代平行運算中的MapReduce，而MapReduce本來是函數式編程的東西，所以做平行運算更自然。

當然，函數式編程也有弊端，我在另一回答中也提過了（函數式編程有什麼弊端？）：

最近開始認真接觸函數式編程，講點兒感受吧：
函數式編程的確可以把一些演算法的實現濃縮成很少行數，這是優勢；可是這濃縮的方法五花百門，也因各人的思維差別很大，編寫的方法也比其他範式變化更多，編程時很難選擇合適的方式，也使代碼的可讀度降低。
另外，函數式編程的邏輯跟機器有差，運行相對較慢。但我相信如果用合適的optimization是可以很容易解決的。
不過函數式編程的優點也很明顯，有很多演算法的邏輯會跟突出準確，在並行計算也容易實現得多。

Haskell Data Analysis Cookbook

不知道這個算不算。

我覺得，意義在於：對內行，你又多一個好玩的工具了。

對外行/半外行：你又多了個吹牛的資本了。

不知道寫項目申請書的時候，寫上函數式編程能不能高端一點？

它使得編程的效率提高，編程更有個性化、無固定格式，使得開發人員將更多的時間用在了演算法的設計和想法的擴展，使得開發人員的能力得到了更好的提高。

沒意義