數(shù)據(jù)和分析為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了燃料，而企業(yè)充分發(fā)揮這些燃料的唯一途徑是，為其統(tǒng)計(jì)學(xué)家、數(shù)據(jù)專(zhuān)家和企業(yè)分析專(zhuān)家提供正確的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，從而為企業(yè)提供寶貴的洞察力。

無(wú)論是用于直接統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模還是可視化，數(shù)據(jù)科學(xué)工具對(duì)于建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)文化都至關(guān)重要。

最近我們采訪了各個(gè)行業(yè)中經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)家，詢問(wèn)他們最常使用的工具。下面是我們從中精心挑選的5個(gè)工具。

1. Python

與用于創(chuàng)建自定義算法的編程方法不同，Python不是一種獨(dú)特的軟件，但它是很多數(shù)據(jù)科學(xué)家的首選。在最近數(shù)據(jù)科學(xué)網(wǎng)站KDnuggets對(duì)2052名用戶進(jìn)行的分析/數(shù)據(jù)科學(xué)軟件調(diào)查中，Python被65.6%的受訪者列為首選工具。

Cindicator公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Alexander Osipenko表示：我們將Python用于數(shù)據(jù)科學(xué)和后端，這為我們提供了快速開(kāi)發(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署。對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，同樣重要的是確保部署工具的安全性。

Katie Malone最初是一名粒子物理學(xué)家，現(xiàn)在她是Civis Analystic公司的數(shù)據(jù)科學(xué)研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人之一，她指出，Python是她作為物理學(xué)家首選的數(shù)據(jù)科學(xué)工具，而現(xiàn)在她在商業(yè)世界也在繼續(xù)使用它。對(duì)于她而言，最吸引她的是圍繞Python強(qiáng)大的開(kāi)源生態(tài)系統(tǒng)，這使她能夠利用各種數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)來(lái)幫助她解決特定的分析問(wèn)題。

她表示：這個(gè)社區(qū)擁有非常充滿活力的開(kāi)源人群，他們使用Python來(lái)解決有趣的數(shù)據(jù)科學(xué)問(wèn)題。

Wovenware公司創(chuàng)新總監(jiān)兼首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Leslie De Jesus對(duì)此表示贊同，她非常依賴Python庫(kù)。

我們使用 Python庫(kù)(包括Scrapy)用于網(wǎng)絡(luò)抓取，并能夠從互聯(lián)網(wǎng)上提取數(shù)據(jù)并將其上傳到數(shù)據(jù)框架進(jìn)行分析，De Jesus說(shuō)。 同時(shí)，我們使用Pandas和NumPy Python庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和矩陣操作。這些都有助于我們更快創(chuàng)建代碼，而NumPy還允許復(fù)雜的廣播功能。

Tiger Analytics公司數(shù)據(jù)科學(xué)和創(chuàng)新主管Niranjan Krishnan解釋說(shuō)，Python的用例非常多。

Krishnan說(shuō)：我們已經(jīng)成功部署Python數(shù)據(jù)科學(xué)模型，用于優(yōu)化直接面向客戶的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和人壽保險(xiǎn)承保，以及改善在線廣告的實(shí)時(shí)定價(jià)。

這里的缺點(diǎn)是，Python是基于代碼，這里需要高水平的編程和分析技能。

他指出：而Knime和Alteryx是優(yōu)秀的菜單驅(qū)動(dòng)的低代碼替代品，也可供一般數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)分析師使用。

2. R

與Python類(lèi)似，R是很多數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)業(yè)人員喜愛(ài)的另一種編程語(yǔ)言，它更加簡(jiǎn)單且更專(zhuān)注于數(shù)據(jù)科學(xué)。在KDnuggets調(diào)查中，R排名第三，48.5%的受訪者將其列為首選數(shù)據(jù)科學(xué)工具之一。

Civis Analytics公司的Malone表示，R具有非常復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)功能，這是她的團(tuán)隊(duì)成員除Python之外的常用選擇。

她指出：這取決于具體情況，我們有多種需求，所以這兩個(gè)我們都喜歡。從統(tǒng)計(jì)和定量社會(huì)科學(xué)方面來(lái)看，R更多一些。

根據(jù)Untapt公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Jon Krohn的說(shuō)法，R是他的首選數(shù)據(jù)探索工具。

他指出：我可以快速查看平均值、中位數(shù)和四分位數(shù)等摘要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù);快速創(chuàng)建不同的圖表;以及創(chuàng)建測(cè)試數(shù)據(jù)集，這些可輕松地共享并導(dǎo)出位CSV格式。

3. Jupyter Notebook

從數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)通信來(lái)看，很多數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具列表中還會(huì)有Jupyter Notebook。

HackerRank公司數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁SofusMacskássy表示：Jupyter Notebook支持R和Python，對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和可視化提供強(qiáng)大庫(kù)支持。該工具還使團(tuán)隊(duì)能夠輕松導(dǎo)出工作簿用于演示，它正成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)。

對(duì)于Anexinet公司數(shù)字和分析服務(wù)高級(jí)副總裁Michael Golub而言，Jupyter的另一個(gè)好處是，可靈活使用最受歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)庫(kù)。Golub解釋說(shuō)Jupyter是他團(tuán)隊(duì)最喜歡的協(xié)作開(kāi)發(fā)環(huán)境。

Golub稱：Jupyter Notebook是我們協(xié)作數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目工作的首選工具，在涉及需要教育的時(shí)候，它也非常有用。

此外，Untapt公司的Krohn稱，Jupyter Notebook是交互式構(gòu)建原型模型的絕佳工具。

他表示：在Untapt，我們利用Jupyter Notebook來(lái)編寫(xiě)原型代碼，也用于打印數(shù)據(jù)表、摘要指標(biāo)和圖表。

4. Tableau

在硬數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)和更多以業(yè)務(wù)為中心的分析人員之間，Tableau可提供良好的橋梁。

Entersoft Security公司的SEO高級(jí)主管Pooja Pandey表示：對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)科學(xué)新手來(lái)說(shuō)，這是很棒的工具。這是一個(gè)快速儀表板工具，可提供可視化洞察力和分析數(shù)據(jù)，它有著非常短的學(xué)習(xí)曲線。

Tableau的可視化和報(bào)告功能的速度可為各種用戶提供洞察力。

QuotesAdvisor.com首席執(zhí)行官Sophie Miles表示：它可以很快部署、易于學(xué)習(xí)且非常直觀。通過(guò)Tableau，該公司的不同部門(mén)可根據(jù)需要制定詳盡的報(bào)告。

Miles解釋稱，由于該儀表板非常靈活，因此對(duì)數(shù)據(jù)組合的臨時(shí)請(qǐng)求數(shù)量有所減少。因此，QuotesAdvisor.com的效率提高了95%。她說(shuō)道：現(xiàn)在人們花更多的時(shí)間來(lái)思考問(wèn)題，而不是生成報(bào)告。

5. Keras

根據(jù)日立Vantara公司首席技術(shù)官辦公室首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Wei Lin表示，他最常用的數(shù)據(jù)科學(xué)工具是Python、R和Keras。他使用Python和R用于上述所有原因，而利用Keras的深度學(xué)習(xí)功能。

Lin稱：Keras是使用Python編寫(xiě)的開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)，以快速通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。并且，它能夠運(yùn)行在TensorFlow、微軟Cognitive Toolkit或Thea。

Kera的優(yōu)勢(shì)在于高維模式匹配。

他表示：例如，圖像和自然語(yǔ)言處理以及支持完善的深度學(xué)習(xí)分析模型，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和短期記憶。

根據(jù)Cindicator公司的Osipenko表示，Keras的最大吸引點(diǎn)在于它可幫助節(jié)省大量時(shí)間。

他指出：我們添加新工具的主要標(biāo)準(zhǔn)是，它是否能讓你作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作變得更輕松。這里的例子就是Keras，這個(gè)開(kāi)源高級(jí)包裝器，可大大加快開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程。任何在TensorFlow編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人都會(huì)明白我在說(shuō)什么。即使Keras不完美，但它可以改變這個(gè)開(kāi)發(fā)流程，讓你的代碼對(duì)其他開(kāi)發(fā)人員更具可讀性。”成都加米谷大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，小班教學(xué)，免費(fèi)試聽(tīng)。

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