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數據和分析為數字化轉型提供了燃料，而企業充分發揮這些燃料的唯一途徑是，為其統計學家、數據專家和企業分析專家提供正確的數據科學工具，從而為企業提供寶貴的洞察力。
無論是用於直接統計分析、機器學習建模還是可視化，數據科學工具對於建設數據驅動的企業文化都至關重要。
最近我們採訪了各個行業中經驗豐富的數據科學家，詢問他們最常使用的工具。下面是我們從中精心挑選的3個工具。
1. Python
與用於創建自定義算法的編程方法不同，Python不是一種獨特的軟件，但它是很多數據科學家的首選。在最近數據科學網站KDnuggets對2052名用戶進行的分析/數據科學軟件調查中，Python被65.6%的受訪者列為首選工具。
Cindicator公司首席數據科學家Alexander Osipenko表示：「我們將Python用於數據科學和後端，這為我們提供了快速開發和機器學習模型部署。對於我們來說，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家，現在她是Civis Analystic公司的數據科學研究團隊的負責人之一，她指出，Python是她作為物理學家首選的數據科學工具，而現在她在商業世界也在繼續使用它。對於她而言，最吸引她的是圍繞Python強大的開源生態系統，這使她能夠利用各種數據科學庫來幫助她解決特定的分析問題。
她表示：「這個社區擁有非常充滿活力的開源人群，他們使用Python來解決有趣的數據科學問題。」
Wovenware公司創新總監兼首席數據科學家Leslie De Jesus對此表示讚同，她非常依賴Python庫。
「我們使用 Python庫(包括Scrapy)用於網路抓取，並能夠從互聯網上提取數據並將其上傳到數據框架進行分析，」De Jesus說。 「同時，我們使用Pandas和NumPy Python庫進行數據分析和矩陣操作。這些都有助於我們更快創建代碼，而NumPy還允許複雜的廣播功能。」
Tiger Analytics公司數據科學和創新主管Niranjan Krishnan解釋說，Python的用例非常多。
Krishnan說：「我們已經成功部署Python數據科學模型，用於優化直接面向客戶的行銷活動和人壽保險承保，以及改善在線廣告的實時定價。」
這里的缺點是，Python是基於代碼，這里需要高水平的編程和分析技能。
他指出：「而Knime和Alteryx是優秀的菜單驅動的低代碼替代品，也可供一般數據科學家和業務分析師使用。」
2. R
與Python類似，R是很多數據科學專業人員喜愛的另一種編程語言，它更加簡單且更專注於數據科學。在KDnuggets調查中，R排名第三，48.5%的受訪者將其列為首選數據科學工具之一。
Civis Analytics公司的Malone表示，R具有非常複雜的機器學習和統計功能，這是她的團隊成員除Python之外的常用選擇。
她指出：「這取決於具體情況，我們有多種需求，所以這兩個我們都喜歡。從統計和定量社會科學方面來看，R更多一些。」
根據Untapt公司首席數據科學家Jon Krohn的說法，R是他的首選數據探索工具。
他指出：「我可以快速查看平均值、中位數和四分位數等摘要統計數據;快速創建不同的圖表;以及創建測試數據集，這些可輕鬆地共享並導出位CSV格式。」
3. Jupyter Notebook
從數據可視化和數據通信來看，很多數據科學團隊的數據科學工具列表中還會有Jupyter Notebook。
HackerRank公司數據科學副總裁SofusMacskássy表示：「Jupyter Notebook支持R和Python，對數據訪問和可視化提供強大庫支持。該工具還使團隊能夠輕鬆導出工作簿用於演示，它正成為數據科學領域的標準。」
對於Anexinet公司數字和分析服務高級副總裁Michael Golub而言，Jupyter的另一個好處是，可靈活使用最受歡迎的數據科學庫。Golub解釋說Jupyter是他團隊最喜歡的協作開發環境。
Golub稱：「Jupyter Notebook是我們協作數據科學項目工作的首選工具，在涉及需要教育的時候，它也非常有用。」
此外，Untapt公司的Krohn稱，Jupyter Notebook是交互式構建原型模型的絕佳工具。
他表示：「在Untapt，我們利用Jupyter Notebook來編寫原型代碼，也用於列印數據表、摘要指標和圖表。」
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