助你事半功倍的數(shù)據(jù)科學工具大集合
譯文【51CTO.com快譯】無論您在工地搬磚(作者并無瞧不起建筑工人之意)，還是在財富500強的企業(yè)中工作，擁有一套合適的工具是必不可少的。如今，各個企業(yè)為了能夠順暢地“構建出自己的商業(yè)大廈”，他們需要通過各種不同的工具，來達到事半功倍的效果。
同時，為了能夠在數(shù)字全球化的環(huán)境中保持競爭力，各大公司都將注意力投向了如何建立一套完備的數(shù)據(jù)分析策略。因此，他們需要運用各種數(shù)據(jù)科學工具，通過各種途徑，來對運營中的企業(yè)數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類、切片(slicing)和切塊(dicing)。可以說，一套周詳且實用的數(shù)據(jù)策略，既能協(xié)助您的企業(yè)實現(xiàn)更快的關鍵業(yè)務決策，又能達到更準確的結果預測。
但是擺在我們面前的難題往往是：如何判斷在哪些應用場景中，采用哪種合適的工具。一般而言，建立一個健全的數(shù)據(jù)科學堆棧(data science stack)不但能夠滿足現(xiàn)代化數(shù)據(jù)分析的***期望目標，而且能夠為本企業(yè)的數(shù)據(jù)處理、與分析人員補足各種現(xiàn)有專業(yè)知識的短板。
幸運的是，那些提供面向數(shù)據(jù)解決方案的開發(fā)者們，一直致力于根據(jù)不斷增長和變化的分析需求，通過對工具各項功能的提升，使之能夠更快、更深入、更人性化地為各種類型的企業(yè)提供數(shù)據(jù)分析服務。
下面，我們將向您介紹一些能夠幫助您對數(shù)據(jù)進行收集、存儲、分析、可視化、以及用于機器學習的各種***數(shù)據(jù)科學工具。
1.數(shù)據(jù)收集工具
收集有質量的數(shù)據(jù)，并將其轉化為適合于多種分析的形式，是每一種數(shù)據(jù)策略在制定之初的基本要求。合適的數(shù)據(jù)收集工具，不但能夠幫助您減少由數(shù)據(jù)本身所產(chǎn)生的錯誤和重復，而且能夠確保具備更高的精確度，以及各種數(shù)據(jù)來源的完整性。
業(yè)界常見的數(shù)據(jù)收集工具有如下五種：
2.數(shù)據(jù)分析工具
在數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的意義，并獲取其隱藏的價值，是所有數(shù)據(jù)分析工作的核心。良好的工具使您能夠更容易地理解數(shù)據(jù)，并從中領悟真正的含義，進而可以幫助您做出那些能夠“改變游戲規(guī)則”的業(yè)務決策，甚至會影響到企業(yè)的整體收入、競爭力、創(chuàng)新意識、客戶體驗、以及運營效率。
下面是五種業(yè)界領先的數(shù)據(jù)分析工具和平臺：
3.數(shù)據(jù)倉庫工具
數(shù)據(jù)倉庫能夠以存儲庫的形式，對多種來源的數(shù)據(jù)進行合并與整合，通過標準化以方便數(shù)據(jù)被進一步地使用。數(shù)據(jù)倉庫可以讓您以實時或批量的方式，查詢與自己業(yè)務相關的各種精準數(shù)據(jù)。那些運行在全球***的云基礎設施上的解決方案，如亞馬遜的Athena和S3，能夠幫助您實現(xiàn)隨時隨地存儲、和檢索任意數(shù)量級的數(shù)據(jù)。您不再需要擁有專門的分析系統(tǒng)，便可進行復雜的數(shù)據(jù)分析。
下面是五種***的數(shù)據(jù)倉庫工具：
4.數(shù)據(jù)可視化工具
可視化分析工具能夠識別出數(shù)據(jù)的不同模型和趨勢，并能幫助最終用戶理解和消化那些復雜的概念。它們能夠以圖表、圖形和映射圖的形式，讓您更容易地訪問、理解、以及可視化地共享自己的數(shù)據(jù)。
如下五種是業(yè)界高性能的數(shù)據(jù)可視化工具：
5.機器學習工具
機器學習的宗旨是通過解析數(shù)據(jù)、從中學習、進而實現(xiàn)業(yè)務預測。如今市面上的機器學習工具都能夠使用多種算法來表示、評估和優(yōu)化各種數(shù)據(jù)，進而準確地解析出各種泛化(generalizations)和異常(anomalies)。
下面是業(yè)界普遍認為的五種***的機器學習工具：
啟用數(shù)據(jù)分析計劃
任何現(xiàn)代化數(shù)據(jù)分析策略的成功，都取決于對所有數(shù)據(jù)的完全訪問。像亞馬遜S3這樣完備的數(shù)據(jù)解決方案勢必能夠簡化、并加速我們從任何數(shù)據(jù)源中，將大量的數(shù)據(jù)加載到云端數(shù)據(jù)倉庫、或基于云的存儲服務那里。而一旦數(shù)據(jù)被載入倉庫，您就可以根據(jù)自己所開發(fā)的任意機器學習模型，加深對于海量數(shù)據(jù)背后知識解讀，進而更好地為客戶提供服務、或開展商業(yè)創(chuàng)新。
原文標題：Top Data Science Tools，作者：Garrett Alley
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