选择数据编程语言时，可以考虑以下几个关键因素：
数据类型和处理需求
Python：适用于各种数据类型和处理需求，特别是数据清洗、分析、可视化和机器学习。拥有丰富的数据处理库如NumPy、Pandas、SciPy和Scikit-learn。
R语言：专为数据分析和统计建模设计，拥有丰富的统计分析包和可视化工具，如ggplot2和dplyr，适合处理大规模数据集和复杂的统计分析任务。
SQL：用于管理和查询关系型数据库，适用于处理大量结构化数据，可以进行数据提取、过滤、聚合和连接等操作。
Java：通用编程语言，适用于处理大规模数据和构建分布式系统，具有强大的并发性和可扩展性。
Scala：结合了面向对象和函数式编程，与Apache Spark等大数据处理框架无缝集成，提供高性能的数据处理能力。
MATLAB：专门用于科学计算和数据分析，具有丰富的数学和统计函数，适用于处理复杂的数值计算和模拟。
性能要求
Python：虽然性能不如一些编译语言，但因其丰富的库和工具，在数据处理任务中表现优秀，尤其是对于中小规模数据集。
R语言：在统计分析和数据可视化方面性能较高，适合处理大规模数据集和复杂的统计分析任务。
Java：性能优越，适合处理大规模数据和分布式计算任务。
Scala：与Apache Spark等大数据处理框架配合使用，性能极高，适合处理大规模数据集。
Julia：高性能编程语言，专为科学计算和数据分析设计，适用于处理大规模数据和复杂的数值计算。
个人偏好和团队技能
Python：易学易用，拥有广泛的社区支持和丰富的教学资源，适合初学者和快速原型开发。
R语言：在统计学和数据科学领域非常流行，社区活跃，有大量的开源包可供使用，适合专注于统计分析和可视化的任务。
SQL：简单易学的标准语言，适合数据库和SQL相关的任务，不需要额外的编程技能。
Java：在大型企业系统中广泛应用，适合有Java背景的团队。
Scala：需要一定的Java知识，但语言简洁高效，适合与大数据处理框架配合使用。
MATLAB：适合需要高性能计算和复杂数值计算的场景，但需要购买许可证。
建议
初学者或快速原型开发：Python和R语言是很好的选择，因为它们易学易用，并且拥有丰富的数据处理和可视化工具。
大规模数据处理和分布式计算：Java和Scala更适合，因为它们具有强大的性能和可扩展性，能够处理大规模数据集。
统计分析和数据可视化：R语言是首选，它拥有丰富的统计分析和可视化库，适合进行复杂的统计分析任务。
数据库操作：SQL是标准语言，适用于管理和查询关系型数据库。
根据具体的需求和背景，选择最适合的编程语言可以提高数据处理的效率和效果。