人類產生的資料量已經達到前所未有的水平，每天創造了近2.5萬億位元組的資料。隨著物聯網和移動技術的進步，資料已成為大多數組織的核心利益。但是，比起簡單地收集，更重要的是正確分析和解釋資料以挖掘其中的價值。
大多數企業從各種**收集資料，每個資料流提供的訊號理想地匯集在一起形成有用的見解。但是，能否充分利用資料取決於是否有合適的工具來清理、準備、合併並正確分析。
以下介紹七個資料分析師必備的python工具：
pandas
pandas是乙個開源的，bsd許可的庫，為python程式語言提供高效能，易於使用的資料結構和資料分析工具。python長期以來一直非常適合資料整理和準備，但對於資料分析和建模則不那麼重要。pandas有助於填補這一空白，使您能夠在python中執行整個資料分析工作流程，而無需切換到更像域特定的語言，如r.
結合優秀的ipython工具包和其他庫，在python中進行資料分析的環境在效能，生產力和協作能力方面表現出色。
pulp
線性規劃是一種優化，其中在給定一些約束的情況下應該最大化目標函式。pulp是乙個用python編寫的線性程式設計建模器。pulp可以生成lp檔案並使用高度優化的解算器，glpk，coin clp / cbc，cplex和gurobi來解決這些線性問題。
matplotlib
matplotlib
是乙個python 2d繪相簿，可以生成各種硬拷貝格式和跨平台互動式環境的出版物質量資料。matplotlib可用於python指令碼，python和ipython shell，web應用程式伺服器和六個圖形使用者介面工具包。
matplotlib
試圖讓簡單的事情變得容易和艱難。您只需幾行**即可生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯誤圖，散點圖等。
對於簡單的繪圖，pyplot介面提供類似matlab的介面，特別是與ipython結合使用時。對於高階使用者，您可以通過物件導向的介面或通過matlab使用者熟悉的一組函式完全控制線型，字型屬性，軸屬性等。
scikit-learn
scikit-learn
是一種簡單有效的資料探勘和資料分析工具。它的優點在於它可供所有人使用，並可在各種環境中重複使用。它建立在numpy，scipy和mathplotlib之上。scikit也是乙個商業上可用的開源軟體 - bsd許可證。scikit-learn具有以下功能：
spark
spark
由乙個驅動程式組成，該程式執行使用者的主要功能並在集群上執行各種並行操作。spark提供的主要抽象是彈性分布式資料集（rdd），它是跨群集節點分割槽的元素集合，可以並行操作。rdd是通過從hadoop檔案系統（或任何其他hadoop支援的檔案系統）中的檔案或驅動程式中的現有scala集合開始並對其進行轉換來建立的。使用者還可以要求spark 在記憶體中保留 rdd，允許它在並行操作中有效地重用。最後，rdd會自動從節點故障中恢復。
spark中的第二個抽象是可以在並行操作中使用的共享變數。預設情況下，當spark並行執行乙個函式作為不同節點上的一組任務時，它會將函式中使用的每個變數的副本傳送給每個任務。有時，變數需要跨任務共享，或者在任務和驅動程式之間共享。spark支援兩種型別的共享變數：廣播變數，可用於快取所有節點的記憶體中的值; 累加器，它們是僅「新增」到的變數，例如計數器和總和。
ipython
ipython是一種用於多種程式語言的互動式計算的命令shell，最初是為python程式語言開發的，它提供增強的內省，富**，附加shell語法，選項卡完成和豐富的歷史記錄。ipython提供以下功能：
graphlab create
graphlab create
是乙個由c ++引擎支援的python庫，用於快速構建大規模，高效能的資料產品。
以下是graphlab create的一些功能：
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