认识达内从这里开始

随着互联网的不断发展，数据分析成为企业精准运营的主要技术依据之一，而今天我们就一起来了解一下，做好数据分析都需要掌握哪些工具。

1、GreatExpectataions/Superconductive:GreatExpectations是专门用于测试数据系统以及创建测试文件的专用工具。GreatExpectations也可以用于数据分析。Greataexpectations是高度可热插入和可扩展的，并且完全开源。但是，它并不是一个管道执行框架或数据可视化工具。

2、Databand：Databand是一个数据化运维(DataOps)解决方案，它专门用于监控产品管道和检测工作流代码、数据或系统层面的事件，同时它还可以帮助工程师对问题进行根本原因分析(rootcausenalysis,RCA)。但针对管道协调、数据质量测试或者数据版本控制，Databand不能作为一个单点解决方案。

3、Dolt/Liquidata：Dolt是一个基于Git版本控制的SQL数据库，因此你可以像使用Git一样对Dolt进行提交、克隆、拉取、分支和合并等操作。Dolt是专门用于数据共享的工具，但Dolt不能专门用于某种特定的数据操作，如特征储存或数据转移。Dolt是可用于这些数据操作的一种通用数据库。

4、Bayes：Bayes是一个可视化的具有探索性的数据分析工具。它会指导你进行建议的可视化操作，并通过基于交互式叙述的报告轻松实现具有可解释性的共享。Bayes不是一个商业化的智能面板，也不是面向程序员的基于代码的笔记本。

5、Hex：Hex是一个具有计算能力的笔记本平台，它专门用于数据共享。用户可以连接到数据，进行分析，然后轻松地构建一个具有完全交互能力的应用程序，并且组织中的所有人都可以使用这种完全的交互。但是Hex并不能作为一个机器学习工程平台或制图工具来使用。

6、SisuData：Sisu是一个主动分析平台，非常适合快速浏览复杂的企业数据并帮助数据分析师解释关键业务指标为何在变化。Sisu可以在几秒钟内测试数十亿个假设，并引导用户找到影响程度大的变化因子。但Sisu既不能作为预测工具或模型构建工具，也不能作为描述性面板。

7、Ascend：Ascend专门用于使用更少的代码来构建、运行和优化云数据管道。Ascend将数据连接到它的代码，从而通过自动维护、数据摘要分析、沿袭跟踪、成本优化等方式来建立声明性的数据管道。Ascend不是一个通用的Spark解决方案，而是位于上层的数据工程平台。

8、Dataform：Dataform擅长于帮助你管理数据仓库中的数百个数据集。Dafaform帮助团队将原始数据转化为一组定义明确、可通过测试且可归档化的数据集以进行分析。Dataform不能作为提取工具使用。

9、DataKitchen：DataKitchen是一个DataOps流程工具，非常适合将连续部署、可观察性、测试和环境管理带入复杂的数据科学及分析领域。DataKitchen能够自动执行分析创建和部署工作流、管道执行、代码和数据测试、以及管道监视和维护。但DataKitchen不是数据科学、ETL或专用的排版工具。

10、Snorkel：Snorkel是一个用于以编程方式构建训练数据建库的平台。在Snorkel中，用户可以直接编写标记函数，而无需手动标记数据。Snorkel不能用于无监督学习，它是一个人机回圈(human-in-the-loop)平台，致力于从根本上加速用户将其领域知识注入机器学习(MachineLeaningb，ML)模型的过程。

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