大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据类编程语言有哪些优点的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据类编程语言有哪些优点的解答，让我们一起看看吧。
c语言有哪几种变量,各有什么优缺点？
1. 整型变量（int）：用于存储整数值，占用内存较小，适用于大多数整数计算，但不能表示小数或非常大的整数。
2. 浮点型变量（float和double）：用于存储小数值，可以表示较大范围的数值，但存在精度损失的问题。
3. 字符型变量（）：用于存储单个字符，可以表示ASCII码字符，但不能表示整数或小数。
4. 字符串型变量（char数组）：用于存储一串字符，可以表示文本信息，但需要额外的内存空间。
5. 枚举型变量（enum）：用于定义一组相关的常量，可以提高代码可读性，但不能存储其他类型的值。
6. 指针变量（指向其他类型的变量）：用于存储变量的内存地址，可以提高程序的灵活性和效率，但需要注意指针的使用和安全性。
每种变量类型都有其特定的优缺点，根据具体需求选择合适的变量类型可以提高程序的效率和可读性。
C语言优点：
1、简洁紧凑、灵活方便;2、运算符丰富;3、数据类型丰富;4、表达方式灵活实用;5、允许直接访问物理地址，对硬件进行操作;6、生成目标代码质量高，程序执行效率高;7、可移植性好;8、表达力强
C语言能直接访问硬件的物理地址，能进行位(bit)操作。兼有高级语言和低级语言的许多优点。它既可用来编写系统软件，又可用来开发应用软件，已成为一种通用程序设计语言。
另外C语言具有强大的图形功能，支持多种显示器和驱动器。且计算功能、逻辑判断功能强大。
C语言缺点：
1、 C语言的缺点主要表现在数据的封装性上，这一点使得C在数据的安全性上有很大缺陷，这也是C和C++的一大区别。
2、 C语言的语法限制不太严格，对变量的类型约束不严格，影响程序的安全性，对数组下标越界不作检查等。从应用的角度，C语言比其他高级语言较难掌握。也就是说，对用C语言的人，要求对程序设计更熟练一些。
大数据时代，统计学还有用吗？
统计学能与大数据联系上吗？
已上提问是统计学基本概念不清楚：有的学者认为大数据时代统计学过时了；实际上：这是一种错误学说，就是一个大呼悠。所为的大数据就是数据流大一点而已，从数据扩展到信息，并没有超出统计学描述的范围；也就是互联网、计算机、苹果手机，小朋友手机摇啊摇，小姑娘们聊啊聊，帅哥键盘敲啊敲，这些数据、信息、资料、图片向白云一样飘啊飘，飘到空间瞬间形成庞大的几十万亿的数据云。最后这些数据流我们用计算机通过统计学专家学者加已整理、分析；这就对统计学家提出了新的挑战。
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的[_a***_]综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
大数据时代统计学当然有用了。
近年来包括大数据类编程语言，总体呈现出一种上升趋势，大数据学习是离不开数学和逻辑，基础的只能说大数据时代让统计学作用更多了。
最早提出大数据时代来到的是全球知名咨询公司，麦肯锡大数据，在物理学生物学，环境生态学等领域以及军事金融通信等行业，早已已有10日，却因为今年的互联网和信息行业发展而引起人们关注。
到此，以上就是小编对于数据类编程语言有哪些优点的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据类编程语言有哪些优点的2点解答对大家有用。
