“组会汇报用SPSS做了张图，结果教授一眼看出数据清洗没做全”——去年刚来多伦多的我，差点因为工具选错被质疑学术能力。 在加拿大读社科/商科/数据相关专业，Python、R、SPSS到底怎么选？亲测告诉你哪款真香、哪款慎碰。
? 一、SPSS：适合‘急救式交作业’，但别指望它拿offer
UBC心理系的同学几乎人手一个SPSS——毕竟上课只要求做描述统计和T检验，点几下鼠标就能出结果。比如上周我们小组分析‘留学生焦虑水平与GPA相关性’，用SPSS五分钟画出散点图+皮尔逊系数，教授当场点头通过。
但问题也明显：学校机房装的是26.0版本，我自己笔记本安不上；而且一涉及时间序列或复杂回归，它就卡得像老拖拉机。求职时更尴尬——本地公司招聘写‘熟悉Python优先’，SPSS压根没人提。
? 二、R语言：科研党隐形门槛，会了就是加分项
我在滑铁卢实习时发现，90%的数据岗都用R做报告。教授推荐用tidyverse包处理数据，ggplot2画图可以直接嵌入论文——我靠这一套做出‘温哥华房价趋势热力图’，还被院刊引用了。
但它真的有门槛！第一次跑回归模型时，光是安装lme4包就折腾两小时，报错信息全是英文technical terms。建议：先在RStudio里练基础语法，别一上来就怼机器学习。
- 多伦多大学图书馆每周三有免费R工作坊，自带电脑就能上
- McMaster的公共健康项目，期末大作业明确要求提交.Rmd文件
? 三、Python：本地企业最爱，技能复利最强
上周去TD银行参加校园招聘会，三个数据岗JD里都写了‘熟练使用Pandas/Matplotlib’。我拿自己爬取的加拿大就业统计局数据做了个动态可视化小项目，面试官直接问我要GitHub链接。
现在我的日常流程是：VS Code + Jupyter Notebook，用Pandas清理问卷数据，Seaborn五分钟出高颜值图表。而且Python还能搞定自动化任务——比如用smtplib库定时给导师发进度邮件，省下一堆沟通成本。
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