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法律研究C++ 数据分析常用工具
数据分析是指处理数据以提取有用信息，从而支持机器做出决策的过程。数据处理包括数据清洗、重塑和检查。
数据分析需要强大的计算能力，因为要处理的数据量非常庞大。因此，存在专门用于数据分析的工具。
一些流行的数据分析工具包括：
R 语言
R 语言是最佳且最广泛使用的数据分析工具之一，适用于所有主要平台，如 Windows、macOS 和 Unix。它在数据建模和统计学中得到了广泛应用。由于拥有庞大的数据分析库支持，因此可以使用 R 轻松地操作和表示大型数据集。R 中提供了 11,556 个软件包，可以简化数据科学家的工作。
Python
Python 也是列表中的一种编程语言，它是一种多用途且用途广泛的编程语言。由于其庞大的库和易于理解的特性，它得到了广泛的应用。对于需要兼具机器学习和数据分析功能的工具的用户来说，它很常见，因为它有一套庞大的支持这两者的软件包。
Tableau Public
这是一款免费的数据可视化工具，可以创建可视化图表、地图和仪表板等。它可以轻松连接到数据源以提取可视化数据，并且还支持与客户端或社交媒体共享可视化结果。它能够处理大数据，并以更佳的方式可视化数据。
SAS
SAS 是一种编程语言兼环境，用于数据处理。它用于分析大型数据集并对其进行管理。它是一种高效的社交媒体营销工具。
Microsoft Excel
它是一个简单易用的基本分析工具。数据科学家将其用作一级工具。它是预览数据集和向数据添加筛选器的重要工具。它还具有许多高级商业分析功能，可以帮助用户进行建模。
Apache Spark
Apache Spark 是一种可扩展的数据处理工具，用于处理 Hadoop 数据集群。它是一种帮助数据科学并用于机器学习模型开发的工具，因为它支持分类、回归、聚类和过滤等技术，有助于从数据集中学习。
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