每個數據科學家都需要知道的 5 大分析工具

當你問一個人哪五件事是他們不能沒有的時候，他們通常會用食物、汽車和互聯網來回答。 當你問數據科學家同樣的問題時，他們會給你簡要介紹他們的前五種分析工具，這些工具使工作和生活更易於管理。 讓我們更詳細地看一下這些分析工具是什麼以及它們的作用：

1. 蟒蛇

Python 是一種流行的通用編程語言，它易於學習，代碼行數少於其他語言，非常易讀，並且是開源的。 它擁有完善且不斷擴展的開源數學和數據分析工俱生態系統，使其成為“未來工具”稱號的有力競爭者。 它速度極快，並帶有大量統計數據。 它是大量程序員所熟悉的語言之一，可以從 IT 的角度順利進入分析領域。

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如果一個人想從編程背景進入分析領域，這是一項學習技能。 它最近才在分析領域的專業人士中流行起來，因此職位空缺較少，但如果一個人想從編程背景進入分析領域，這絕對是一種學習技能。 Python 使編碼和調試更容易，因為它具有更好的語法，從而縮短了學習曲線。

優點

• Python 的簡單語法使其易於學習。 許多程序員已經熟悉 Python，他們發現學習 Python 進行分析比學習 R 等新語言更容易。
• Python 是一種完全免費的編程語言。
• Python 的統計庫一直在快速擴展，使其成為目前相當通用的工具。

缺點

• Python 最近剛剛從編程語言轉變為分析工具。 因此，它缺乏 R 和 SAS 的多功能性。
• Python 在分析領域正迅速獲得關注。 隨著越來越多的 IT 程序員轉向分析，Python 的受歡迎程度只會越來越高。 Python 無疑是一個值得學習的工具。

2. 數據科學家的 Excel

微軟Excel 是一個電子表格程序，包含在 Microsoft Office 生產力軟件套件中。 在我們生活的某個階段，無論是在學校還是在大學，我們都用它來製作列表和表格。 然而，Excel 的功能遠不止於此。 Excel 具有廣泛的功能，包括對數據進行排序和操作以及以圖形和圖表的形式呈現數據。 它可以執行廣泛的算術運算，包括與統計、工程和金融相關的運算。 它還允許您使用 VBA（Visual Basic for Application）進行編程。

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由於其無處不在的可用性，Excel 是最容易學習和使用的數據工具之一。 沒有多少計算機沒有安裝 MS Office（包括高級版和免費版），並且還安裝了 MS Excel。 Excel 最顯著的優勢是它允許用戶更改 GUI（圖形用戶界面）並進行合理級別的數據可視化（不過沒有太複雜）。 雖然它可以管理少量數據，但它並非旨在處理大量數據或執行預測建模等任務。

儘管如此，它仍然是可用的最廣泛使用的數據處理工具之一，它將使每個有抱負的數據科學家受益。 它還為想要涉足數據研究的非技術用戶提供了一個非常用戶友好的界面。

優點

• Excel是一個大家都熟悉的程序。 即使他們沒有任何額外的分析軟件，大多數用戶的計算機上都安裝了 Excel。
• Excel 是一個用戶友好的程序。 用戶界面簡單易用。
• Excel 有很多可視化的可能性。

缺點

• Excel 不是為複雜的統計分析而設計的。 可以藉助附加組件在 Excel 中執行簡單的預測建模技術（例如聚類和回歸），但機器學習等更複雜的方法則不行。
• Excel 可以管理超過 16000 列和 100 萬行。 另一方面，即使處理 100,000 行和 1000 列也是非常痛苦的。
• 例如，如果您對這麼多數據執行透視，Excel 會變慢並且可能會崩潰。

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3. SAS

SAS 是由 SAS Institute 開發的用於高級分析、預測建模、商業智能和數據管理的軟件套件。 儘管 SAS 以難以使用和理解而著稱，但與許多競爭對手不同，它可以處理廣泛的數據管理和分析工作。 它非常適合高級用戶，它是世界上最可靠、最快速的分析軟件套件之一，也是最適合複雜分析的軟件套件之一。

儘管它的定價和許可是一個痛點，但許多大中型企業仍然將它用於它提供的絕對處理能力。 儘管缺乏可視化，但它仍然是對海量數據集進行複雜數據分析的首選工具。

優點

• SAS 是一個強大的工具，可以處理從小到大的數據集，可用於從簡單的切片和骰子分析到復雜的多變量分析的所有內容。
• SAS 提供了很多在線幫助。

缺點

• 這是一件昂貴的設備。 SAS 許可證（包括非 GUI 版本）可能與僱用數據科學家一樣昂貴，甚至更多。
• 可視化是有限的。

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4.R

R ，一種用於統計計算和圖形的計算機語言和軟件環境，是 SAS 最強大的競爭對手。 由於其開源狀態，它擁有強大的粉絲。 它是一個出色的工具，可以執行任何類型的統計分析。 沒有什麼比開源和免費試用軟件更能讓極客們開心的了。 R 允許用戶根據自己的分析需求定制軟件，它帶有一個強大的包生態系統，使使用它變得更加容易。

自成立以來，它變得越來越強大，現在它擁有一個充滿活力的用戶社區，他們互相幫助。 對於任何沒有以分析為核心但仍使用數據的組織來說，R 是必經之路。 它是進行可重複和高質量分析的最佳軟件。 儘管存在安全性和內存管理缺陷，但它仍然是一個非常好的分析工具。

優點

• R 是一種靈活的語言。 一些用戶認為它現在比 SAS 更加靈活。 R 用戶很少需要使用任何其他軟件。
• R 是免費的，因為它是開源的。
• R 可以很好地與大數據世界中流行的開源技術配合使用。

缺點

• R 的學習曲線非常嚴峻。 這是一個很難掌握的工具。
• 儘管 Internet 上有很多信息，但其組織方式不如 SAS 資料等。

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5.SQL

SQL（結構化查詢語言）是一種特殊用途的編程語言，用於連接和管理數據庫，特別是在 RDBMS（關係數據庫管理系統）或 RDSMS（關係數據庫系統管理系統）中。 它易於理解和應用，但已被用於解決各種困難情況。

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雖然它不是統計分析的最佳工具，但它是數據處理的最佳工具之一，並且可以處理大數據集。 數據操作仍然佔用了項目大約一半的時間，而 SQL 正好適合它。它可以輕鬆地與非結構化數據交互和讀取，並且它適用於新舊數據庫。

優點

• SQL 速度快如閃電，可以處理任何大小的數據集。
• 由於 SQL 用於分析之外的許多地方，因此大多數用戶已經熟悉它。
• SQL 是一種易於掌握的語言。

缺點

• SQL 非常適合切片和切塊，但不適用於統計分析。 因此，應用範圍非常有限。

在數據操作方面，很少有工具可以與 SQL 的速度和易用性相媲美。 對於數據科學家來說，SQL 是一種非常流行的附加工具。 它可以很好地與 SAS、R、Python 和其他編程語言配合使用。

所以你有它！ 這是任何數據科學家都應該擁有的五種工具。 你認識幾個？ 有多少人還沒有進入你的名單？