数据分析编程语言主要有三种：Python、R和SAS。
1. Python：Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁清晰，特色之一是其强制用空白符（white space）作为语句缩进。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的数据分析库有Pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib等。
2. R：R是一种用于统计计算和图形表示的编程语言。它的全称是“Research Programming Language”。R语言的设计哲学是“读者优先”，它鼓励使用者通过阅读文档来学习如何使用语言，而不是通过编译原理或解释原理。R语言在统计分析、图形绘制和数据处理方面表现出色。R语言的包管理器RStudio提供了许多实用的数据分析工具，如ggplot2、dplyr、readr、tidyr等。
3. SAS：SAS（Statistical Analysis System）是一款商业统计分析软件，由美国北卡罗来纳州立大学开发。SAS广泛应用于金融、保险、电信、生物医学等领域的数据挖掘和分析。SAS的主要功能包括数据管理、统计分析、绘图和报告等。SAS的编程语言称为SAS语言，它是一种结构化查询语言（SQL）风格的编程语言。SAS还提供了一些内置的统计分析函数，如PROC GLM、PROC TABLE等。
总之，这三种编程语言各有特点，Python适用于快速开发和原型设计，R擅长统计分析和可视化，而SAS则在商业领域有广泛的应用。根据具体需求选择合适的编程语言对于数据分析项目的成功至关重要。
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