助你事半功倍的資料科學工具大集合
無論您在工地搬磚(作者並無瞧不起建築工人之意)，還是在財富500強的企業中工作，擁有一套合適的工具是必不可少的。如今，各個企業為了能夠順暢地“構建出自己的商業大廈”，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，為了能夠在數字全球化的環境中保持競爭力，各大公司都將注意力投向瞭如何建立一套完備的資料分析策略。因此，他們需要運用各種資料科學工具，通過各種途徑，來對運營中的企業資料實現分類、切片(slicing)和切塊(dicing)。可以說，一套周詳且實用的資料策略，既能協助您的企業實現更快的關鍵業務決策，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，採用哪種合適的工具。一般而言，建立一個健全的資料科學堆疊(
幸運的是，那些提供面向資料解決方案的開發者們，一直致力於根據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、更人性化地為各種型別的企業提供資料分析服務。
下面，我們將向您介紹一些能夠幫助您對資料進行收集、儲存、分析、視覺化、以及用於機器學習的各種頂級資料科學工具。
1.資料收集工具
收集有質量的資料，並將其轉化為適合於多種分析的形式，是每一種資料策略在制定之初的基本要求。合適的資料收集工具，不但能夠幫助您減少由資料本身所產生的錯誤和重複，而且能夠確保具備更高的精確度，以及各種資料來源的完整性。
業界常見的資料收集工具有如下五種：
2.資料分析工具
在資料中尋找內在的意義，並獲取其隱藏的價值，是所有資料分析工作的核心。良好的工具使您能夠更容易地理解資料，並從中領悟真正的含義，進而可以幫助您做出那些能夠“改變遊戲規則”的業務決策，甚至會影響到企業的整體收入、競爭力、創新意識、客戶體驗、以及運營效率。
下面是五種業界領先的資料分析工具和平臺：
3.資料倉庫工具
資料倉庫能夠以儲存庫的形式，對多種來源的資料進行合併與整合，通過標準化以方便資料被進一步地使用。資料倉庫可以讓您以實時或批量的方式，查詢與自己業務相關的各種精準資料。那些執行在全球最大的雲基礎設施上的解決方案，如亞馬遜的Athena和S3，能夠幫助您實現隨時隨地儲存、和檢索任意數量級的資料。您不再需要擁有專門的分析系統，便可進行復雜的資料分析。
下面是五種頂級的資料倉庫工具：
4.資料視覺化工具
視覺化分析工具能夠識別出資料的不同模型和趨勢，並能幫助終端使用者理解和消化那些複雜的概念。它們能夠以圖表、圖形和對映圖的形式，讓您更容易地訪問、理解、以及視覺化地共享自己的資料。
如下五種是業界高效能的資料視覺化工具：
5.機器學習工具
機器學習的宗旨是通過解析資料、從中學習、進而實現業務預測。如今市面上的機器學習工具都能夠使用多種演算法來表示、評估和優化各種資料，進而準確地解析出各種泛化(generalizations)和異常(anomalies)。
下面是業界普遍認為的五種最好的機器學習工具：
啟用資料分析計劃
任何現代化資料分析策略的成功，都取決於對所有資料的完全訪問。像亞馬遜S3這樣完備的資料解決方案勢必能夠簡化、並加速我們從任何資料來源中，將大量的資料載入到雲端資料倉庫、或基於雲的儲存服務那裡。而一旦資料被載入倉庫，您就可以根據自己所開發的任意機器學習模型，加深對於海量資料背後知識解讀，進而更好地為客戶提供服務、或開展商業創新。
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