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介紹

統計軟件掌握數據質量出圖自動報告 Python 集成便于使用自動擴展高級編程

快速地。準確的。便于使用。Stata 是一個完整的集成軟件包，可滿足您所有的數據科學需求——數據操作、可視化、統計和自動報告。

掌握您的數據廣泛的統計功能出版質量的圖形自動報告真正可重復的研究 PyStata — Python 集成真實文檔值得信賴便于使用容易一起成長易于自動化易于擴展高級編程自動多核支持社區貢獻的功能世界一流的技術支持跨平臺兼容廣泛使用資源全面充滿活力的社區價格實惠

Stata 的數據管理功能使您能夠完全控制。

框架——同時管理多個數據集進出口 JDBC、ODBC、SQL 排序、匹配、合并、連接、追加、創建內置電子表格統一碼處理文本或二進制數據訪問本地或網絡上的數據跨組收集統計數據 BLOB——可以容納整個文檔的字符串數十億次觀察數十萬個變量生存數據、?面板數據、?多層次數據、?調查數據、?離散選擇數據、?多重插補數據、?分類數據、?時間序列數據

您可以通過指向并單擊來創建自定義圖表。或者，您可以編寫腳本以可重復的方式生成數百或數千個圖表。將圖形導出為 EPS 或 TIFF 以供發布，導出為 PNG 或 SVG 以供網絡使用，或導出為 PDF 以供查看。使用集成的圖表編輯器，您可以單擊更改有關圖表的任何內容或添加標題、注釋、線條、箭頭和文本

自動報告結果所需的?所有工具。

動態 Markdown 文檔創建Word文檔創建 PDF 文檔創建 Excel 文件可定制的桌子圖形方案 Word、HTML、PDF、Excel、SVG、PNG

交互調用 Python 或將 Python 嵌入到您的 Stata 代碼中。從Python調用Stata并從IPython環境調用Stata代碼。在 Jupyter Notebook 中使用 Stata。在 Stata 和 Python 之間無縫傳遞數據和結果。在 Python 中使用 Stata 分析。使用 Stata 中的任何 Python 包

用于可視化的 Matplotlib 和 seaborn Beautiful Soup 和 Scrapy 用于網頁抓取用于數值分析的 NumPy 和 pandas 用于機器學習的 TensorFlow 和 scikit-learn

Stata 的所有功能都可以通過?菜單、對話框、控制面板、數據編輯器、變量管理器、圖形編輯器、表格生成器，甚至SEM 圖生成器來訪問。您可以通過點擊來完成任何分析。如果您不想編寫命令和腳本，則不必這樣做。即使您指向并單擊，您也可以記錄所有結果，然后將其包含在報告中。您甚至可以保存您的操作創建的命令，并在以后重現完整的分析

每個人都有他們一直在執行的任務 - 創建特定類型的變量、生成特定的表、執行一系列統計步驟、計算 RMSE 等。可能性是無限的。Stata 有數千個內置過程，但您可能有相對獨特的任務或希望以特定方式完成的任務。如果您編寫了一個腳本來對給定數據集執行任務，則可以輕松將該腳本轉換為可用于所有數據集、任何變量集以及任何觀察集的腳本。
您自動化的某些事情可能非常有用，以至于您希望與同事共享它們，甚至將它們提供給所有 Stata 用戶。這也很容易。只需很少的代碼，您就可以將自動化腳本轉換為 Stata 命令。支持Stata官方命令支持的標準功能的命令。可以像使用官方命令一樣使用命令。

Stata 還包括一種高級編程語言——Mata。
Mata 具有您在編程語言中所期望的結構、指針和類，并添加了對矩陣編程的直接支持。
盡管您不需要編程即可使用 Stata，但令人欣慰的是，快速且完整的編程語言是 Stata 的組成部分。Mata 既是一個用于操作矩陣的交互式環境，也是一個可以生成編譯和優化代碼的完整開發環境。它包括處理面板數據的特殊功能，對實數或復雜矩陣執行運算，為面向對象編程提供完整支持，并與 Stata 的各個方面完全集成。
Stata 還具有PyStata，它提供全面的 Python 集成，使您可以直接從 Stata 代碼中利用 Python 的所有功能?，并從 Python 代碼中利用 Stata 的所有功能。 Stata 甚至允許您?通過每種語言的本機 API將C、?C++和?Java 插件合并到您的 Stata 程序中。您甚至可以將 Java 代碼直接嵌入到您的 Stata 代碼中！

版本區別

Stata/MP, Stata/SE, Stata/BE 三個版本

Stata/MP: 最快的 Stata 版本（四核，雙核和多核/多處理器計算機），
可以分析最大的數據集。
Stata/SE: 標準版；對于更大的數據集。
Stata/BE: 基礎版；用于中型數據集。

Stata/SE 和 Stata/BE 的區別僅在于每個數據集可以分析的數據集大小不同。

與 Stata/BE（最多798個）相比，Stata/SE（最多10,998個）和 Stata/MP（最多65,532個）可以擬合具有更多自變量的模型。

Stata/SE 最多可以分析20億個觀測值。

Stata/BE 允許具有多達2,048個變量和20億個觀測值的數據集。

一個模型中的 Stata/BE 最多可包含798個獨立變量。