工具/产品/解决方案是数据科学家洞察数据的利器。 KDNuggets网站 对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的 匿名原始数据 。
通过主成分析(PCA)法进行降维分析
对所有的工具同时进行关系分析，常规来说，PCA通过对大样本数据统计性质(eg, 协方差)的分析，试图用主要特征来解释关系。
分析结果：
当前分析的目标：通过一些主成分来分析95种工具之间的关系。最终决定以PCA的特征值来决定主成分的数目，这里选用了两种规则：一种是以特征值大于1的特征值数量来选择主成分数量;一种是画陡坡图(scree plot)，通过95个特征值你会发现一个拐点的特征值。
特征点点陡坡图显示在第13和第14特征点时出现拐点，因此，这里选择的13个主成分来解释它们之间的关系，见下图。
工具分类
下面列出根据主成分析得出的13类工具(投票数大于20)：
大数据生态(Hadoop、Spark)和开源项目：Hadoop, HBase, Hive, Mahout, MLlib, Other Hadoop/HDFS-based tools, Pig, Scala, Spark, SQL on Hadoop tools
微软数据科学家工具：Microsoft Azure ML, Microsoft Power BI, Microsoft SQL Server, Revolution Analytics
基于Python的机器学习：Dataiku, H2O (0xdata), Python, scikit-learn, Theano, Vowpal Wabbit
SAS公司产品：JMP, SAS Base, SAS Enterprise Miner
MATLAB、R语言等统计工具：Gnu Octave, MATLAB, Orange, R, RapidMiner, Rattle, Weka
IBM公司产品：IBM Cognos, IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Statistics, IBM Watson Analytics
Linux工具和SQLang：Actian, C/C++, Perl, SQLang, Unix shell/awk/gawk
深度学习：Caffe, Pylearn2
商务智能软件：Pentaho and QlikView
数据分析平台：Datameer and Zementis
Excel和Word统计工具：XLSTAT for Excel
其它：Other Deep Learning tools, Other free analytics/data mining tools, Other Hadoop/HDF-based tools, Other paid analytics/data mining/data science software, Other programming languages
数据可视化：C4.5/C5.0/See5, Miner3D, Oracle Data Miner
总结
数据科学家在选择大数据、数据挖掘和数据分析工具时，更倾向于有一定生态基础的工具，这样各个工具间可以相互支持。
为了提高在大数据项目中成功的机会，选择正确的工具是非常重要的。没有一个孤立的工具能够做所有的数据分析，职业的数据专家趋向于使用不止一种相关的工具(分析中发现，数据专家平均使用5种数据分析工具)。你可以根据使用相关工具的数据专家来决定自己的选择。
另外一个观点是，要选择大厂的产品，比如，IBM、微软和SAS，大品牌的产品更丰富，可以使得你的产品更容易扩展。
本文转自d1net（转载）
