數(shù)據(jù)科學融合了多門學科并且建立在這些學科的理論和技術之上，包括數(shù)學、概率模型、統(tǒng)計學、機器學習、數(shù)據(jù)倉庫、可視化等。在實際應用中，數(shù)據(jù)科學包括數(shù)據(jù)的收集、清洗、分析、可視化以及數(shù)據(jù)應用整個迭代過程，最終幫助組織制定正確的發(fā)展決策數(shù)據(jù)科學的從業(yè)者稱為數(shù)據(jù)科學家。數(shù)據(jù)科學家有其獨特的基本思路與常用工具，秦隴紀全面梳理數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家使用的工具包，包括開源的技術平臺相關工具、挖掘分析處理工具、其它常見工具等幾百種，幾十個大類，部分網(wǎng)址，歡迎大家積極傳播！

數(shù)據(jù)科學家是有著開闊視野的復合型人才，他們既有堅實的數(shù)據(jù)科學基礎，如數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機學等，又具備廣泛的業(yè)務知識和經(jīng)驗數(shù)據(jù)科學家通過精深的技術和專業(yè)知識在某些科學學科領域解決復雜的數(shù)據(jù)問題，從而制定出適合不同決策人員的大數(shù)據(jù)計劃和策略。數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家使用的工具在網(wǎng)上的MOOC有提供，比如2016年2月1日約翰-霍普金斯大學Coursera數(shù)據(jù)科學專業(yè)化課程等網(wǎng)絡課程。數(shù)據(jù)科學家的常用工具與基本思路，并對數(shù)據(jù)、相關問題和數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學家使用的工具做了綜合概述。

數(shù)據(jù)科學家和大數(shù)據(jù)技術人員的工具包：A.大數(shù)據(jù)技術平臺相關2015最佳工具，B.常見的數(shù)據(jù)挖掘分析處理工具。

A.大數(shù)據(jù)技術平臺相關2015最佳工具

InfoWorld在分布式數(shù)據(jù)處理、流式數(shù)據(jù)分析、機器學習以及大規(guī)模數(shù)據(jù)分析領域精選出了2015年的開源工具獲獎者，下面我們來簡單介紹下這些獲獎的技術工具。

1. Spark

在Apache的大數(shù)據(jù)項目中，Spark是最火的一個，特別是像IBM這樣的重量級貢獻者的深入?yún)⑴c，使得Spark的發(fā)展和進步速度飛快。與Spark產(chǎn)生最甜蜜的火花點仍然是在機器學習領域。去年以來DataFrames API取代SchemaRDD API，類似于R和Pandas的發(fā)現(xiàn)，使數(shù)據(jù)訪問比原始RDD接口更簡單。Spark的新發(fā)展中也有新的為建立可重復的機器學習的工作流程，可擴展和可優(yōu)化的支持各種存儲格式，更簡單的接口來訪問機器學習算法，改進的集群資源的監(jiān)控和任務跟蹤。spark-packages.org網(wǎng)站上有超過100個第三方貢獻的鏈接庫擴展，增加了許多有用的功能。

2. Storm

Storm是Apache項目中的一個分布式計算框架項目，主要應用于流式數(shù)據(jù)實時處理領域。他基于低延時交互模式理念，以應對復雜的事件處理需求。和Spark不同，Storm可以進行單點隨機處理，而不僅僅是微批量任務，并且對內(nèi)存的需求更低。在我的經(jīng)驗中，他對于流式數(shù)據(jù)處理更有優(yōu)勢，特別是當兩個數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)快速傳輸過程中，需要對數(shù)據(jù)進行快速處理的場景。Spark掩蓋了很多Storm的光芒，但其實Spark在很多流失數(shù)據(jù)處理的應用場景中并不適合。Storm經(jīng)常和Apache Kafka一起配合使用。

3. H2O

H2O是一種分布式的內(nèi)存處理引擎用于機器學習，它擁有一個令人印象深刻的數(shù)組的算法。早期版本僅僅支持R語言，3.0版本開始支持Python和Java語言，同時它也可以作為Spark在后端的執(zhí)行引擎。使用H2O的最佳方式是把它作為R環(huán)境的一個大內(nèi)存擴展，R環(huán)境并不直接作用于大的數(shù)據(jù)集，而是通過擴展通訊協(xié)議例如REST API與H2O集群通訊，H2O來處理大量的數(shù)據(jù)工作。幾個有用的R擴展包，如ddply已經(jīng)被打包，允許你在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，打破本地機器上內(nèi)存容量的限制。你可以在EC2上運行H2O，或者Hadoop集群/YARN集群，或者Docker容器。用蘇打水（Spark+ H2O）你可以訪問在集群上并行的訪問Spark RDDS，在數(shù)據(jù)幀被Spark處理后。再傳遞給一個H2O的機器學習算法。

4. Apex

Apex是一個企業(yè)級的大數(shù)據(jù)動態(tài)處理平臺，即能夠支持即時的流式數(shù)據(jù)處理，也可以支持批量數(shù)據(jù)處理。它可以是一個YARN的原生程序，能夠支持大規(guī)模、可擴展、支持容錯方法的流式數(shù)據(jù)處理引擎。它原生的支持一般事件處理并保證數(shù)據(jù)一致性（精確一次處理、最少一次、最多一次）。以前DataTorrent公司開發(fā)的基于Apex的商業(yè)處理軟件，其代碼、文檔及架構設計顯示，Apex在支持DevOps方面能夠把應用開發(fā)清楚的分離，用戶代碼通常不需要知道他在一個流媒體處理集群中運行。Malhar是一個相關項目，提供超過300種常用的實現(xiàn)共同的業(yè)務邏輯的應用程序模板。Malhar的鏈接庫可以顯著的減少開發(fā)Apex應用程序的時間，并且提供了連接各種存儲、文件系統(tǒng)、消息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫的連接器和驅(qū)動程序。并且可以進行擴展或定制，以滿足個人業(yè)務的要求。所有的malhar組件都是Apache許可下使用。

5. Druid

Druid在今年二月轉(zhuǎn)為了商業(yè)友好的Apache許可證，是一個基于“事件流的混合引擎，能夠滿足OLAP解決方案。最初他主要應用于廣告市場的在線數(shù)據(jù)處理領域，德魯伊可以讓用戶基于時間序列數(shù)據(jù)做任意和互動的分析。一些關鍵的功能包括低延遲事件處理，快速聚合，近似和精確的計算。Druid的核心是一個使用專門的節(jié)點來處理每個部分的問題自定義的數(shù)據(jù)存儲。實時分析基于實時管理（JVM）節(jié)點來處理，最終數(shù)據(jù)會存儲在歷史節(jié)點中負責老的數(shù)據(jù)。代理節(jié)點直接查詢實時和歷史節(jié)點，給用戶一個完整的事件信息。測試表明50萬事件數(shù)據(jù)能夠在一秒內(nèi)處理完成，并且每秒處理能力可以達到100萬的峰值，Druid作為在線廣告處理、網(wǎng)絡流量和其他的活動流的理想實時處理平臺。

6. Flink

Flink的核心是一個事件流數(shù)據(jù)流引擎。雖然表面上類似Spark，實際上Flink是采用不同的內(nèi)存中處理方法的。首先，F(xiàn)link從設計開始就作為一個流處理器。批處理只是一個具有開始和結束狀態(tài)的流式處理的特殊情況，F(xiàn)link提供了API來應對不同的應用場景，無論是API（批處理）和數(shù)據(jù)流API。MapReduce的世界的開發(fā)者們在面對DataSet處理API時應該有賓至如歸的感覺，并且將應用程序移植到Flink非常容易。在許多方面，F(xiàn)link和Spark一樣，其的簡潔性和一致性使他廣受歡迎。像Spark一樣，F(xiàn)link是用Scala寫的。

7. Elasticsearch

Elasticsearch是基于Apache Lucene搜索分布式文件服務器。它的核心，Elasticsearch基于JSON格式的近乎實時的構建了數(shù)據(jù)索引，能夠?qū)崿F(xiàn)快速全文檢索功能。結合開源Kibana BI顯示工具，您可以創(chuàng)建令人印象深刻的數(shù)據(jù)可視化界面。Elasticsearch易于設置和擴展，他能夠自動根據(jù)需要使用新的硬件來進行分片。他的查詢語法和SQL不太一樣，但它也是大家很熟悉的JSON。大多數(shù)用戶不會在那個級別進行數(shù)據(jù)交互。開發(fā)人員可以使用原生JSON-over-HTTP接口或常用的幾個開發(fā)語言進行交互，包括Ruby，Python，PHP，Perl，Java，JavaScript等。

8. SlamData

如果你正在尋找一個用戶友好的工具，能理解最新流行的NoSQL數(shù)據(jù)的可視化工具，那么你應該看一看SlamData。SlamData允許您用熟悉的SQL語法來進行JSON數(shù)據(jù)的嵌套查詢，不需要轉(zhuǎn)換或語法改造。該技術的主要特點之一是它的連接器。從MongoDB，HBase，Cassandra和Apache的Spark，SlamData同大多數(shù)業(yè)界標準的外部數(shù)據(jù)源可以方便的進行整合，并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。你可能會問：“我不會有更好的數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫工具嗎？請認清這是在NoSQL領域。

9. Drill

Drill是一種用于大型數(shù)據(jù)集的交互分析的分布式系統(tǒng)，由谷歌的Dremel催生。Drill專為嵌套數(shù)據(jù)的低延遲分析設計，它有一個明確的設計目標，靈活的擴展到10000臺服務器來處理查詢記錄數(shù)據(jù)，并支持兆級別的數(shù)據(jù)記錄。嵌套的數(shù)據(jù)可以從各種數(shù)據(jù)源獲得的（如HDFS，HBase，Amazon S3，和Blobs）和多種格式（包括JSON，Avro，和buffers），你不需要在讀取時指定一個模式（“讀時模式”）。Drill使用ANSI 2003 SQL的查詢語言為基礎，所以數(shù)據(jù)工程師是沒有學習壓力的，它允許你連接查詢數(shù)據(jù)并跨多個數(shù)據(jù)源（例如，連接HBase表和在HDFS中的日志）。最后，Drill提供了基于ODBC和JDBC接口以和你所喜歡的BI工具對接。

10. HBASE

HBase在今年的里程碑達到1.X版本并持續(xù)改善。像其他的非關系型的分布式數(shù)據(jù)存儲一樣，HBase的查詢結果反饋非常迅速，因此擅長的是經(jīng)常用于后臺搜索引擎，如易趣網(wǎng)，博科和雅虎等網(wǎng)站。作為一個穩(wěn)定的、成熟的軟件產(chǎn)品，HBase新鮮的功能并不是經(jīng)常出現(xiàn)，但這種穩(wěn)定性往往是企業(yè)最關心的。最近的改進包括增加區(qū)域服務器改進高可用性，滾動升級支持，和YARN的兼容性提升。在他的特性更新方面包括掃描器更新，保證提高性能，使用HBase作為流媒體應用像Storm和Spark持久存儲的能力。HBase也可以通過Phoenix項目來支持SQL查詢，其SQL兼容性在穩(wěn)步提高。Phoenix最近增加了一個Spark連接器，添加了自定義函數(shù)的功能。

11. Hive

隨著Hive過去多年的發(fā)展，逐步成熟，今年發(fā)布了1.0正式版本，它用于基于SQL的數(shù)據(jù)倉庫領域。目前基金會主要集中在提升性能、可擴展性和SQL兼容性。最新的1.2版本顯著的提升了ACID語意兼容性、跨數(shù)據(jù)中心復制，以及以成本為基礎的優(yōu)化器。Hive1.2也帶來了改進的SQL的兼容性，使組織利用它更容易的把從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉庫通過ETL工具進行轉(zhuǎn)移。在規(guī)劃中講主要改進：以內(nèi)存緩存為核心的速度改進 LLAP，Spark的機器學習庫的集成，提高SQL的前嵌套子查詢、中間類型支持等。

12. Kylin

Kylin是eBay開發(fā)的用于處理非常大量數(shù)據(jù)的OLAP分析系統(tǒng)，他使用標準的SQL語法，和很多數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品很像。Kylin使用Hive和MR來構建立方體，Hive用作預鏈接，MR用作預聚合，HDFS用來儲存構建立方體時的中間文件，HBase用來存儲立方體，HBase的coprocessor（協(xié)處理器）用來響應查詢。像大多數(shù)其他的分析應用一樣，Kylin支持多種訪問方法，包括JDBC，ODBC API進行編程訪問以及REST API接口。

13. CDAP

CDAP（Cask Data Access Platform）是一個在Hadoop之上運行的框架，抽象了建造和運行大數(shù)據(jù)應用的復雜性。CDAP圍繞兩個核心概念：數(shù)據(jù)和應用程序。CDAP數(shù)據(jù)集是數(shù)據(jù)的邏輯展現(xiàn)，無論底層存儲層是什么樣的；CDAP提供實時數(shù)據(jù)流處理能力。應用程序使用CDAP服務來處理諸如分布式事務和服務發(fā)現(xiàn)等應用場景，避免程序開發(fā)者淹沒在Hadoop的底層細節(jié)中。CDAP自帶的數(shù)據(jù)攝取框架和一些預置的應用和一些通用的“包”，例如ETL和網(wǎng)站分析，支持測試，調(diào)試和安全等。和大多數(shù)原商業(yè)（閉源）項目開源一樣，CDAP具有良好的文檔，教程，和例子。

14. Ranger

安全一直是Hadoop的一個痛處。它不是說（像是經(jīng)常報道）Hadoop是“不安全”或“不安全”。事實是，Hadoop有很多的安全功能，雖然這些安全功能都不太強大。我的意思是，每一個組件都有它自己的身份驗證和授權實施，這與其他的平臺沒有集成。2015年5月，Hortonworks收購XA /安全，隨后經(jīng)過了改名后，我們有了Ranger。Ranger使得許多Hadoop的關鍵部件處在一個保護傘下，它允許你設置一個“策略”，把你的Hadoop安全綁定到到您現(xiàn)有的ACL基于活動目錄的身份驗證和授權體系下。Ranger給你一個地方管理Hadoop的訪問控制，通過一個漂亮的頁面來做管理、審計、加密。

15. Mesos

Mesos提供了高效、跨分布式應用程序和框架的資源隔離和共享，支持Hadoop、 MPI、Hypertable、Spark等。Mesos是Apache孵化器中的一個開源項目，使用ZooKeeper實現(xiàn)容錯復制，使用Linux Containers來隔離任務，支持多種資源計劃分配（內(nèi)存和CPU）。提供Java、Python和C++ APIs來開發(fā)新的并行應用程序，提供基于Web的用戶界面來提查看集群狀態(tài)。Mesos應用程序（框架）為群集資源協(xié)調(diào)兩級調(diào)度機制，所以寫一個Mesos應用程序?qū)Τ绦騿T來說感覺不像是熟悉的體驗。雖然Mesos是新的項目，成長卻很快。

16. NiFi

Apache NiFi 0.2.0 發(fā)布了，該項目目前還處于 Apache 基金會的孵化階段。Apache NiFi 是一個易于使用、功能強大而且可靠的數(shù)據(jù)處理和分發(fā)系統(tǒng)。Apache NiFi 是為數(shù)據(jù)流設計。它支持高度可配置的指示圖的數(shù)據(jù)路由、轉(zhuǎn)換和系統(tǒng)中介邏輯。Apache NiFi是由美國過國家安全局(NSA)貢獻給Apache基金會的開源項目，其設計目標是自動化系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)流。基于其工作流式的編程理念，NiFi非常易于使用，強大，可靠及高可配置。兩個最重要的特性是其強大的用戶界面及良好的數(shù)據(jù)回溯工具。NiFi的用戶界面允許用戶在瀏覽器中直觀的理解并與數(shù)據(jù)流舉行交互，更快速和安全的進行迭代。其數(shù)據(jù)回溯特性允許用戶查看一個對象如何在系統(tǒng)間流轉(zhuǎn)，回放以及可視化關鍵步驟之前之后發(fā)生的情況，包括大量復雜的圖式轉(zhuǎn)換，fork，join及其他操作等。另外，NiFi使用基于組件的擴展模型以為復雜的數(shù)據(jù)流快速增加功能，開箱即用的組件中處理文件系統(tǒng)的包括FTP，SFTP及HTTP等，同樣也支持HDFS。NiFi獲得來來自業(yè)界的一致好評，包括Hortonworks CEO，Leverage CTO及Prescient Edge首席系統(tǒng)架構師等。

17. Kafka

在大數(shù)據(jù)領域，Kafka已經(jīng)成為分布式發(fā)布訂閱消息的事實標準。它的設計允許代理支持成千上萬的客戶在信息吞吐量告訴處理時，同時通過分布式提交日志保持耐久性。Kafka是通過在HDFS系統(tǒng)上保存單個日志文件，由于HDFS是一個分布式的存儲系統(tǒng)，使數(shù)據(jù)的冗余拷貝，因此Kafka自身也是受到良好保護的。當消費者想讀消息時，Kafka在中央日志中查找其偏移量并發(fā)送它們。因為消息沒有被立即刪除，增加消費者或重發(fā)歷史信息不產(chǎn)生額外消耗。Kafka已經(jīng)為能夠每秒發(fā)送2百萬個消息。盡管Kafka的版本號是sub-1.0，但是其實Kafka是一個成熟、穩(wěn)定的產(chǎn)品，使用在一些世界上最大的集群中。

18.OpenTSDB

opentsdb是建立在時間序列基礎上的HBase數(shù)據(jù)庫。它是專為分析從應用程序，移動設備，網(wǎng)絡設備，和其他硬件設備收集的數(shù)據(jù)。它自定義HBase架構用于存儲時間序列數(shù)據(jù)，被設計為支持快速聚合和最小的存儲空間需求。通過使用HBase作為底層存儲層，opentsdb很好的支持分布與系統(tǒng)可靠性的特點。用戶不與HBase的直接互動；而數(shù)據(jù)寫入系統(tǒng)是通過時間序列的守護進程（TSD）來管理，它可以方便的擴展用于需要高速處理數(shù)據(jù)量的應用場景。有一些預制連接器將數(shù)據(jù)發(fā)布到opentsdb，并且支持從Ruby，Python以及其他語言的客戶端讀取數(shù)據(jù)。opentsdb并不擅長交互式圖形處理，但可以和第三方工具集成。如果你已經(jīng)在使用HBase和想要一個簡單的方法來存儲事件數(shù)據(jù)，opentsdb也許正好適合你。

19. Jupyter

大家最喜歡的筆記應用程序都走了。jupyter是“IPython”剝離出來成為一個獨立的軟件包的語言無關的部分。雖然jupyter本身是用Python寫的，該系統(tǒng)是模塊化的?，F(xiàn)在你可以有一個和iPython一樣的界面，在筆記本電腦中方便共享代碼，使得文檔和數(shù)據(jù)可視化。至少已經(jīng)支持50個語言的內(nèi)核，包括Lisp，R，F(xiàn) #，Perl，Ruby，Scala等。事實上即使IPython本身也只是一個jupyter Python模塊。通過REPL（讀，評價，打印循環(huán)）語言內(nèi)核通信是通過協(xié)議，類似于nrepl或Slime。很高興看到這樣一個有用的軟件，得到了顯著的非營利組織資助，以進一步發(fā)展，如并行執(zhí)行和多用戶筆記本應用。

20. Zeppelin

Zeppelin是一個Apache的孵化項目. 一個基于web的筆記本，支持交互式數(shù)據(jù)分析。你可以用SQL、Scala等做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的、交互、協(xié)作的文檔。(類似于ipython notebook，可以直接在瀏覽器中寫代碼、筆記并共享)。一些基本的圖表已經(jīng)包含在Zeppelin中?？梢暬⒉恢幌抻赟parkSQL查詢，后端的任何語言的輸出都可以被識別并可視化。 Zeppelin 提供了一個 URL 用來僅僅展示結果，那個頁面不包括 Zeppelin 的菜單和按鈕。這樣，你可以輕易地將其作為一個iframe集成到你的網(wǎng)站。Zeppelin還不成熟。我想把一個演示，但找不到一個簡單的方法來禁用“Shell”作為一個執(zhí)行選項（在其他事情）。然而，它已經(jīng)看起來的視覺效果比IPython筆記本應用更好，Apache Zeppelin (孵化中) 是 Apache2 許可軟件。提供100%的開源。

B.常見的數(shù)據(jù)挖掘分析處理工具

1、Dynelle Abeyta整理的數(shù)據(jù)科學家5種工具(2015-09-29)：

dedup——dedup是一個Python庫，使用機器學習快速的對結構化數(shù)據(jù)進行重復數(shù)據(jù)刪除和實體解析。數(shù)據(jù)科學家發(fā)現(xiàn)他們經(jīng)常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)集往往更加復雜。無論你是去對多個數(shù)據(jù)源進行匯總，還是簡單的數(shù)據(jù)收集，開始你都需要對重復數(shù)據(jù)的刪除做一個有意義的分析。如你所想，有取之不盡的方法可以用來合并數(shù)據(jù)和用之不竭的規(guī)則來定義你數(shù)據(jù)的等價意義。有相同地址的兩家餐館是屬于一個公司么？名和姓都相同的兩條記錄就是同一個人么？你很幸運，dedup可以讓你轉(zhuǎn)危為安！基于創(chuàng)新的計算機科學研究，dedup使用機器學習（更確切地說，應該是主動學習）去學習，通過合并人類的反饋對兩個可能的模棱兩可的記錄進行研究，并尋找究竟是什么構成了兩者的“相似”。更方便的是，它有一個圖形用戶界面（GUI），任何人都可以使用它。

Theano——Theano是一個Python庫，你可以有效地定義、優(yōu)化以及評估包含多維數(shù)組的數(shù)學表達式。Theano的特點：

· 和Numpy緊密結合——在Theano編譯的函數(shù)中使用numpy.ndaaray。

· GPU的透明使用——在執(zhí)行密集型數(shù)據(jù)計算時，相比于CPU，速度提升了140倍。（使用float32進行測試）

· 速度和穩(wěn)定性優(yōu)化——對log(1+x)得到正確的答案，即使x真的很小。

· C語言代碼動態(tài)生成——加速評估表達式。

· 廣泛的單元測試和自我驗證——發(fā)現(xiàn)和診斷不同種類的錯誤。

StarCluster——StarCluster已經(jīng)開始在Amazon的EC2云服務器中設計虛擬機創(chuàng)建、配置和管理集群的自動和簡化程序。StarCluster允許所有人在面向分布式和并行計算的應用和系統(tǒng)的云服務器中輕松的創(chuàng)建一個集群計算環(huán)境。這允許你在無限制的數(shù)據(jù)上做交互程序。（貢獻者Alessandro Gagliardi,Galvanize數(shù)據(jù)科學指導者。）

graph-tool——在python網(wǎng)絡和圖形分析庫與日俱增的情況下，圖形工具給了不少希望。盡管像NetworkX和Gephi這樣的工具在不斷成長的工具中仍然還有它們的一席之地，但是對于那些想要做大圖像高級分析的人來說——無論是社會網(wǎng)絡、道路網(wǎng)絡、還是生物網(wǎng)絡——這兩者往往會顯得力不從心。NetworkX一直是用于網(wǎng)絡分析的最流行的Python工具，因為它有著豐富的API并且使用的門檻很低，但是一旦你開始處理更大的圖形，純python實現(xiàn)的弊端才真正開始凸顯。而Gephi是一個極好的交互式可視化和開發(fā)新圖像的圖形化工具，但是有一個麻煩的腳本接口，使得它很難使用編程方式去控制。圖形工具嘗試從它前輩中吸取經(jīng)驗教訓并給數(shù)據(jù)科學家最好的結果。它使用C++實現(xiàn)(可并行執(zhí)行)并用Python來武裝，綁定了一個易于使用的API，同時獲得了超快的速度，而且不影響使用性。

Plotly——Plotly是一個面向R，Python，MATLAB，JavaScript和Excel的交互式圖形庫。Plotly也是一個用于分析和分享數(shù)據(jù)和圖像的平臺。Plotly是如何與眾不同的呢？與Google Docs和GitHub一樣，你可以協(xié)調(diào)和控制你的數(shù)據(jù)；可以將文件設置成公有的、私有的、秘密文件或是分享的。如果你使用plotly的免費公共云，脫機Plotly，或是現(xiàn)場部署，下面的選項很多都是可以獲得的。在你的工作流中可以使用Plotly，這里有三種可用方式：

為數(shù)據(jù)科學家整合其它工具。Plotly的R，Python和MATLAB的API可以讓你做交互、更新儀表面板和圖像。Plotly整合了IPython Notebooks，NetworkX，Shiny，ggplot2，matplotlib，pandas，reporting tools和數(shù)據(jù)庫。例如，下面的圖是使用ggplot2制作的，然后嵌入到這個博客中。將鼠標懸停后看看數(shù)據(jù)變化，然后單擊拖動放大。

創(chuàng)建交互式地圖。Plotly的圖形庫建立在D3.js之上。對于地理數(shù)據(jù)，Plotly支持分級統(tǒng)計圖、散點圖、氣泡圖、分塊圖和線圖。你可以制作類似下面這樣的地圖，像R和Python一樣把它們嵌入到博客，應用程序和儀表板。

建立全方位的可視化。你可以為使用Plotly滿足任意的可視化需求：地圖、2D、3D以及流圖。點擊并移動你的鼠標來旋轉(zhuǎn)這個圖，懸停并觀察數(shù)據(jù)變化，或切換放大。

2、6種開源數(shù)據(jù)挖掘工具：百分之八十的數(shù)據(jù)是非結構化的，需要一個程序和方法來從中提取有用信息，并且將其轉(zhuǎn)換為可理解、可用的結構化形式。數(shù)據(jù)挖掘過程中有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、機器學習，以及其他技術等來提取數(shù)據(jù)。以下為您推薦六款開源大數(shù)據(jù)挖掘工具：

1）WEKA——WEKA原生的非Java版本主要是為了分析農(nóng)業(yè)領域數(shù)據(jù)而開發(fā)的。該工具基于Java版本，是非常復雜的，并且應用在許多不同的應用中，包括數(shù)據(jù)分析以及預測建模的可視化和算法。與 RapidMiner 相比優(yōu)勢在于，它在 GNU 通用公共許可證下是免費的，因為用戶可以按照自己的喜好選擇自定義。WEKA 支持多種標準數(shù)據(jù)挖掘任務，包括數(shù)據(jù)預處理、收集、分類、回歸分析、可視化和特征選取。添加序列建模后，WEKA 將會變得更強大，但目前不包括在內(nèi)。

2）RapidMiner——該工具是用Java語言編寫的，通過基于模板的框架提供先進的分析技術。該款工具最大的好處就是，用戶無需寫任何代碼。它是作為一個服務提供，而不是一款本地軟件。值得一提的是，該工具在數(shù)據(jù)挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了數(shù)據(jù)挖掘，RapidMiner 還提供如數(shù)據(jù)預處理和可視化、預測分析和統(tǒng)計建模、評估和部署等功能。更厲害的是它還提供來自WEKA(一種智能分析環(huán)境)和R腳本的學習方案、模型和算法。RapidMiner分布在AGPL開源許可下，可以從 SourceForge上下載。SourceForge是一個開發(fā)者進行開發(fā)管理的集中式場所，大量開源項目在此落戶，其中就包括維基百科使用的 MediaWiki。

3）NLTK——當涉及到語言處理任務，沒有什么可以打敗NLTK。NLTK提供了一個語言處理工具，包括數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、數(shù)據(jù)抓取、情感分析等各種語言處理任務。而您需要做的只是安裝NLTK，然后將一個包拖拽到您最喜愛的任務中，您就可以去做其他事了。因為它是用Python語言編寫的，你可以在上面建立應用，還可以自定義它的小任務。

4）Orange——Python之所以受歡迎，是因為它簡單易學并且功能強大。如果你是一個Python開發(fā)者，當涉及到需要找一個工作用的工具時，那么沒有比Orange更合適的了。它是一個基于Python語言，功能強大的開源工具，并且對初學者和專家級的大神均適用。此外，你肯定會愛上這個工具的可視化編程和 Python 腳本。它不僅有機器學習的組件，還附加有生物信息和文本挖掘，可以說是充滿了數(shù)據(jù)分析的各種功能。

5）KNIME——數(shù)據(jù)處理主要有三個部分：提取、轉(zhuǎn)換和加載。而這三者KNIME都可以做到。KNIME為您提供了一個圖形化的用戶界面，以便對數(shù)據(jù)節(jié)點進行處理。它是一個開源的數(shù)據(jù)分析、報告和綜合平臺，同時還通過其模塊化數(shù)據(jù)的流水型概念，集成了各種機器學習的組件和數(shù)據(jù)挖掘，并引起了商業(yè)智能和財務數(shù)據(jù)分析的注意。KNIME是基于Eclipse，用Java編寫的，并且易于擴展和補充插件。其附加功能可隨時添加，并且其大量的數(shù)據(jù)集成模塊已包含在核心版本中。

6）R-Programming——如果我告訴你R項目，一個GNU項目，是由R(R-programming簡稱，以下統(tǒng)稱R)自身編寫的，你會怎么想?它主要是由C語言和FORTRAN語言編寫的，并且很多模塊都是由R編寫的，這是一款針對編程語言和軟件環(huán)境進行統(tǒng)計計算和制圖的免費軟件。R語言被廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘，以及開發(fā)統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析中。近年來，易用性和可擴展性也大大提高了 R 的知名度。除了數(shù)據(jù)，它還提供統(tǒng)計和制圖技術，包括線性和非線性建模，經(jīng)典的統(tǒng)計測試，時間序列分析、分類、收集等等。

3、數(shù)據(jù)分析語言3種工具：隨著數(shù)據(jù)科學分析工具的發(fā)展，一方面成功解決了數(shù)據(jù)科學中的算法失效、超大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化等一系列挑戰(zhàn)；另一方面各具特點和優(yōu)缺點。例如Mahout具有優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)處理能力，不僅處理數(shù)據(jù)量大且速度快，但可視化能力差。接下來選取R語言、RapidMiner、Mahout三種主流的數(shù)據(jù)科學分析工具，對其概述并以表格的形式對三者的主要特點進行了比較分析，工具基本情況如下。

1）R語言用于統(tǒng)計計算和作圖的編程語言和環(huán)境，采用命令行工作方式，在GNU協(xié)議下免費發(fā)行，其源代碼可供自由下載和使用。R網(wǎng)站CRAN上提供了大量的第三方程序包，內(nèi)容涵蓋了經(jīng)濟學、社會學、統(tǒng)計學、生物信息學等諸多方面，這也是為什么越來越多的各行各業(yè)的人員喜愛R的一個重要原因。針對傳統(tǒng)分析軟件的擴展性差以及Hadoop的分析功能薄弱的弱勢，研究人員致力于將R語言和Hadoop的集成。R作為開源的統(tǒng)計分析軟件，通過R與Hadoop的深度集成，把數(shù)據(jù)計算推向并行處理，使Hadoop獲得強大的深度分析能力。

2）RapidMiner原名Yale，是一種用于數(shù)據(jù)挖掘、機器學習以及商業(yè)預測分析的開源計算環(huán)境。其既可以使用簡單的腳本語言進行大規(guī)模進程操作，也可以通過JavaAPI或GUI模式進行操作。因為其具備GUI特性，所以對于數(shù)據(jù)挖掘的初學者比較容易入門。RapidMiner6具有友好而強大的工具箱，提供快而穩(wěn)定的分析，可以在短時間內(nèi)設計好一個原型，使得數(shù)據(jù)挖掘過程中的關鍵決策盡可能早地實現(xiàn)。幫助減少客戶流失、進行情感分析、預測性維護以及市場直銷等。

3）ApacheMahout起源于2008年，其主要目標是構建一個可伸縮的機器學習算法的資源庫，它提供了一些經(jīng)典的機器學習算法，旨在幫助開發(fā)人員更加方便快捷地創(chuàng)建智能應用程序。目前，Mahout的項目包括頻繁子項挖掘、分類、聚類、推薦引擎（協(xié)同過濾）。

4、數(shù)據(jù)挖掘5種工具分別為：Intelligent Miner、SAS Enterpreise Miner 、SPSS Clementine、馬克威分析系統(tǒng)、GDM，下面將作部分介紹。

1）Intelligent Miner綜述：IBM的Exterprise Miner簡單易用，是理解數(shù)據(jù)挖掘的好的開始。能處理大。數(shù)據(jù)量的挖掘，功能一般，可能僅滿足要求．沒有數(shù)據(jù)探索功能。與其他軟件接口差，只能用DB2，連接DB2以外的數(shù)據(jù)庫時，如Oracle, SAS, SPSS需 要安裝DataJoiner作為中間軟件。難以發(fā)布。結果美觀，但同樣不好理解。

2）SAS Enterprise Miner綜述：SAS完仝以統(tǒng)計理論為基礎，功能強大，有完備的數(shù)據(jù)探索功能。但難以掌握，要求是高級統(tǒng)計分析專業(yè)人員．結果難以理解。價格也極其昂貴，而且是租賃模式?；緝?nèi)容：支持SAS統(tǒng)計模塊，使之具有杰出的力量和影響，它還通過大量數(shù)據(jù)挖掘算法增強了那些模塊。SAS使用它的SEMMA方法學以提供一個能支持包括關聯(lián)、聚類、決策樹、神經(jīng)元網(wǎng)絡和統(tǒng)計回歸在內(nèi)的廣闊范圍的模型數(shù)據(jù)挖掘工具。

3）SPSS（Statistical Product and Service Solutions）綜述：“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案”軟件。最初軟件全稱為“社會科學統(tǒng)計軟件包”。但是隨著SPSS產(chǎn)品服務領域的擴大和服務深度的增加，SPSS公司已于2000年正式將英文全稱更改為“統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案”。用作多個領域和行業(yè)，是世界上應用最廣泛的專業(yè)統(tǒng)計軟件。

來源：數(shù)據(jù)精簡DataSimp