原文：
www.kdnuggets.com/2017/05/poll-analytics-data-science-machine-learning-software-leaders.html/2
% 单独使用 是仅使用该工具的投票者的百分比，仅显示那些拥有 5% 或更多投票的工具。例如，11.4% 的 RapidMiner 用户仅使用 RapidMiner。
| 你在过去 12 个月内用于实际项目的分析、数据大数据、数据挖掘、数据科学软件有哪些？ [2881 票] |
|---|
| 工具（票数） | 
2017 年用户 % 
2016 年用户 %
2015 年用户 % |
| Python (1516) | |
|---|---|
| R 语言 (1502) | |
| SQL 语言 (1006) | |
| RapidMiner (946)，单独使用 13.6% | |
| Excel (810) | |
| Spark (654) | |
| Anaconda (629) | na |
| Tensorflow (581) | na |
| scikit-learn (561) | |
| Tableau (560) | |
| KNIME (551) | |
| Hadoop: 开源工具 (431) | |
| Java (399) | |
| Microsoft SQL Server (334) | |
| SQL on Hadoop 工具 (298) | |
| Microsoft Power BI (295) | |
| Weka (281) | |
| Unix shell/awk/gawk (278) | |
| Keras (274) | na na |
| PyCharm (260) | na na |
| Dataiku (235)，单独占 12.8% | |
| Hadoop: 商业工具 (218) | na na |
| Scala (214) | |
| MATLAB (214) | |
| SAS Base (204) | |
| 其他编程和数据语言 (196) | |
| IBM SPSS Statistics (196) | |
| Microsoft Azure 机器学习 (184) | |
| IBM SPSS Modeler (182) | |
| C/C++ (181) | |
| H2O.ai (179) | |
| Theano (167) | |
| SAS Enterprise Miner (162) | |
| Alteryx (152) | |
| Other free analytics/data mining tools (139) | |
| Other Deep Learning Tools (138) | |
| MLlib (130) | |
| Microsoft R Server (125) | na na |
| IBM Watson / Watson Analytics (125) | |
| QlikView (121) | |
| Orange (115), 6.1% alone | |
| Microsoft CNTK (98) | na |
| Caffe (89) | |
| IBM DSX (87), 6.9% alone | na na |
| PyTorch (86) | na na |
| Rattle (74) | |
| TIBCO Spotfire (72) | |
| Teradata (69) | na na |
| Gnu Octave (69) | |
| Other paid analytics/data mining/data science software (66) | |
| Microsoft other ML/Data Science tools (64) | na |
| DL4J (62) | |
| IBM Cognos (61) | |
| DataRobot (54), 9.3% alone | na |
| JMP (53) | |
| Pentaho (52) | |
| mxnet (51) | na |
| Oracle Adv. Analytics (51), 11.8% alone | |
| Amazon Machine Learning (49) | |
| Perl (49) | |
| Minitab (42) | na na |
| DataScience.com (40), 10.0% alone | na na |
| Mathematica (40) | |
| C4.5/C5.0/See5 (36) | |
| Torch (34) | |
| SAP HANA (34) | na |
| Stata (33) | |
| Julia (32) | |
| MicroStrategy (32) | |
| Vowpal Wabbit (32) | |
| SAP BusinessObjects Predictive Analytics (31), 单独占 6.5% | |
| Angoss (29), 单独占 34.5% | |
| BigML (29) | |
| Lasagne (27) | na na |
| XLMiner (19) | na |
| Domino Data Labs (18), 单独占 11.1% | na na |
| F# (16), 单独占 12.5% | |
| Quest (前身为 Statistica/ Dell/ StatSoft) (13), 单独占 7.7% | |
| Lisp (11), 单独占 9.1% | |
| BayesiaLab (11) | |
| Salford SPM/CART/RF/MARS/TreeNet (11) | |
| Clojure (8) | |
| RapidInsight/Veera (7) | |
| FICO (6) | |
| Ontotext GraphDB (6) | |
| Ayasdi (5) | |
| Lavastorm (5) | |
| Turi (前身为 Dato/GraphLab) (5) | |
| Alpine Data Labs (4) | |
| Birst (3) | |
| Skytree (3) | |
| Actian (3) | |
| Sisense (2) | |
评论
公正公平
与许多其他“评价”网站不同，这确实是查看特定软件/编程语言在数据科学社区中的定位的好方法。例如，我曾见过一些网站，明确看到人们对某个工具给出了 10/10 的评分，但后来发现他们是为该编辑器工作的（这不是很合理吗？）。
在我看来，实际上并不存在任何“负面”偏见，因为他们并没有要求意见、评分或类似的东西。投票只是询问我们是否使用了某个特定的工具。事实上，我是从 Ingo 发来的特定 RapidMiner 邮件中被重定向到这里的，那封邮件完全没有任何指示性，而且很好。我只是陈述了我使用过 RapidMiner 的事实，但也提到我还使用过列表中的其他工具，如 Hadoop 和 Qlik（为了说明我的观点）。（如果你想把这称为投票的额外推销，那就随便吧 ;））。
一些投票数量也很有趣——但更重要的是，我要感谢 Gregory 举办这个调查，因为它让我们可以通过对比年度调查来观察行业的演变。
JP，供应商请求
我也收到了来自 RapidMiner 的邮件，要求完成调查。另一个评论建议这是“一个公平的要求”，但只有在所有供应商都这样做时才算公平。某些“供应商”甚至根本做不到这一点，这对他们没有帮助。
作为这项调查的注册投票者，我会接受后续调查，询问是谁联系我填写调查。
只是一个说明，公司鼓励用户投票不一定是负面的。这可能只是表明他们与社区紧密联系，并且对他们的产品感到自豪。这些都是好事。
以下是之前 KDnuggets 关于分析、数据挖掘、数据科学软件的调查结果：
-
R 和 Python 争夺最佳分析、数据科学软件，2016
-
R 领先于 RapidMiner，Python 紧追其后，大数据工具增长，Spark 点燃，2015
-
RapidMiner 继续领先，2014
-
RapidMiner 和 R 争夺第一名，2013
-
KDnuggets 2012 调查：使用的分析、数据挖掘、大数据软件
-
KDnuggets 2011 调查：使用的数据挖掘/分析工具
-
KDnuggets 2010 调查：使用的数据挖掘/分析工具
-
KDnuggets 2009 调查：使用的数据挖掘工具
-
KDnuggets 2008 调查：使用的数据挖掘软件
-
KDnuggets 2007 调查：数据挖掘/分析软件工具
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