每个数据科学家都需要知道的 5 大分析工具

当你问一个人哪五件事是他们不能没有的时候，他们通常会用食物、汽车和互联网来回答。 当你问数据科学家同样的问题时，他们会给你简要介绍他们的前五种分析工具，这些工具使工作和生活更易于管理。 让我们更详细地看一下这些分析工具是什么以及它们的作用：

1. 蟒蛇

Python 是一种流行的通用编程语言，它易于学习，代码行数少于其他语言，非常易读，并且是开源的。 它拥有完善且不断扩展的开源数学和数据分析工具生态系统，使其成为“未来工具”称号的有力竞争者。 它速度极快，并带有大量统计数据。 它是大量程序员所熟悉的语言之一，可以从 IT 的角度顺利进入分析领域。

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如果一个人想从编程背景进入分析领域，这是一项学习技能。 它最近才在分析领域的专业人士中流行起来，因此职位空缺较少，但如果一个人想从编程背景进入分析领域，这绝对是一种学习技能。 Python 使编码和调试更容易，因为它具有更好的语法，从而缩短了学习曲线。

优点

• Python 的简单语法使其易于学习。 许多程序员已经熟悉 Python，他们发现学习 Python 进行分析比学习 R 等新语言更容易。
• Python 是一种完全免费的编程语言。
• Python 的统计库一直在快速扩展，使其成为目前相当通用的工具。

缺点

• Python 最近刚刚从编程语言转变为分析工具。 因此，它缺乏 R 和 SAS 的多功能性。
• Python 在分析领域正迅速获得关注。 随着越来越多的 IT 程序员转向分析，Python 的受欢迎程度只会越来越高。 Python 无疑是一个值得学习的工具。

2. 数据科学家的 Excel

微软Excel 是一个电子表格程序，包含在 Microsoft Office 生产力软件套件中。 在我们生活的某个阶段，无论是在学校还是在大学，我们都用它来制作列表和表格。 然而，Excel 的功能远不止于此。 Excel 具有广泛的功能，包括对数据进行排序和操作以及以图形和图表的形式呈现数据。 它可以执行广泛的算术运算，包括与统计、工程和金融相关的运算。 它还允许您使用 VBA（Visual Basic for Application）进行编程。

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由于其无处不在的可用性，Excel 是最容易学习和使用的数据工具之一。 没有多少计算机没有安装 MS Office（包括高级版和免费版），并且还安装了 MS Excel。 Excel 最显着的优势是它允许用户更改 GUI（图形用户界面）并进行合理级别的数据可视化（不过没有太复杂）。 虽然它可以管理少量数据，但它并非旨在处理大量数据或执行预测建模等任务。

尽管如此，它仍然是可用的最广泛使用的数据处理工具之一，它将使每个有抱负的数据科学家受益。 它还为想要涉足数据研究的非技术用户提供了一个非常用户友好的界面。

优点

• Excel是一个大家都熟悉的程序。 即使他们没有任何额外的分析软件，大多数用户的计算机上都安装了 Excel。
• Excel 是一个用户友好的程序。 用户界面简单易用。
• Excel 有很多可视化的可能性。

缺点

• Excel 不是为复杂的统计分析而设计的。 可以借助附加组件在 Excel 中执行简单的预测建模技术（例如聚类和回归），但机器学习等更复杂的方法则不行。
• Excel 可以管理超过 16000 列和 100 万行。 另一方面，即使处理 100,000 行和 1000 列也是非常痛苦的。
• 例如，如果您对这么多数据执行透视，Excel 会变慢并且可能会崩溃。

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3. SAS

SAS 是由 SAS Institute 开发的用于高级分析、预测建模、商业智能和数据管理的软件套件。 尽管 SAS 以难以使用和理解而著称，但与许多竞争对手不同，它可以处理广泛的数据管理和分析工作。 它非常适合高级用户，它是世界上最可靠、最快速的分析软件套件之一，也是最适合复杂分析的软件套件之一。

尽管它的定价和许可是一个痛点，但许多大中型企业仍然将它用于它提供的绝对处理能力。 尽管缺乏可视化，但它仍然是对海量数据集进行复杂数据分析的首选工具。

优点

• SAS 是一个强大的工具，可以处理从小到大的数据集，可用于从简单的切片和骰子分析到复杂的多变量分析的所有内容。
• SAS 提供了很多在线帮助。

缺点

• 这是一件昂贵的设备。 SAS 许可证（包括非 GUI 版本）可能与雇用数据科学家一样昂贵，甚至更多。
• 可视化是有限的。

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4.R

R ，一种用于统计计算和图形的计算机语言和软件环境，是 SAS 最强大的竞争对手。 由于其开源状态，它拥有强大的粉丝。 它是一个出色的工具，可以执行任何类型的统计分析。 没有什么比开源和免费试用软件更能让极客们开心的了。 R 允许用户根据自己的分析需求定制软件，它带有一个强大的包生态系统，使使用它变得更加容易。

自成立以来，它变得越来越强大，现在它拥有一个充满活力的用户社区，他们互相帮助。 对于任何没有以分析为核心但仍使用数据的组织来说，R 是必经之路。 它是进行可重复和高质量分析的最佳软件。 尽管存在安全性和内存管理缺陷，但它仍然是一个非常好的分析工具。

优点

• R 是一种灵活的语言。 一些用户认为它现在比 SAS 更加灵活。 R 用户很少需要使用任何其他软件。
• R 是免费的，因为它是开源的。
• R 可以很好地与大数据世界中流行的开源技术配合使用。

缺点

• R 的学习曲线非常严峻。 这是一个很难掌握的工具。
• 尽管 Internet 上有很多信息，但其组织方式不如 SAS 资料等。

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5.SQL

SQL（结构化查询语言）是一种特殊用途的编程语言，用于连接和管理数据库，特别是在 RDBMS（关系数据库管理系统）或 RDSMS（关系数据库系统管理系统）中。 它易于理解和应用，但已被用于解决各种困难情况。

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虽然它不是统计分析的最佳工具，但它是数据处理的最佳工具之一，并且可以处理大数据集。 数据操作仍然占用了项目大约一半的时间，而 SQL 正好适合它。它可以轻松地与非结构化数据交互和读取，并且它适用于新旧数据库。

优点

• SQL 速度快如闪电，可以处理任何大小的数据集。
• 由于 SQL 用于分析之外的许多地方，因此大多数用户已经熟悉它。
• SQL 是一种易于掌握的语言。

缺点

• SQL 非常适合切片和切块，但不适用于统计分析。 因此，应用范围非常有限。

在数据操作方面，很少有工具可以与 SQL 的速度和易用性相媲美。 对于数据科学家来说，SQL 是一种非常流行的附加工具。 它可以很好地与 SAS、R、Python 和其他编程语言配合使用。

所以你有它！ 这是任何数据科学家都应该拥有的五种工具。 你认识几个？ 有多少人还没有进入你的名单？