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开始处理数据，还无法在数据分析方面进行大量投资，那也没问题。Apache Drill 为一个人或一个小团队提供了可用的资源。简而言之，它使大数据分析更容易实现。

5. ParaView
ParaView 是为分析海量数据集而开发的，甚至可以在超级计算机上使用。但这并不意味着你不能在普通的工作场所笔记本电脑上使用它。Paraview 可以帮助你使用定性或定量技术分析数据，然后通过可视化从另一个角度看待数据。如果你需要准备数据，然后以一种人们容易理解的方式显示数据，那么这尤其有用。

而且，如果您需要一些指导才能开始使用并 阿根廷电话号码数据 熟悉该工具， 可以免费在线教程 帮助您了解情况。ParaView 官方网站还包括社区支持部分。

6. Plotly Python 开源图形库
有时，如果人们可以与数据交互，数据项目就会最有效。如果您正想将数据转换为交互式图表，那么这个图表库就是理想之选。

它提供了多种样式供您选择，从条形图到热图。该网站将图表类型分为几类。例如，财务图表在显示年终报告时效果很好。



另外，Plotly 还提供地理地图。您可能会发现其中之一与数据科学项目相符，该项目显示了您的企业在过去一年中在哪些社区获得了最多的新客户，或者发现该地图特别适合显示经常出差的销售团队成员所走的路线。

7. Jamovi
Jamovi 网站称，该工具旨在缩小研究人员和统计学家之间的差距。它就像一个功能齐全的电子表格一样工作，这意味着开始使用它时不需要经历很长的学习过程。

此外，如果您的统计学能力还不够强，也没关系——让 Jamovi 成为您的入门工具。还有一套分析工具可帮助您在完成下载和安装产品后立即开始探索。

帮助您的数据科学项目取得优异成绩的工具
拥有必要的工具对于帮助您的数据科学项目取得成功而不是失败至关重要。这七个开源选项足以让您入门，它们可能会突出利用公司信息的新方法和实用方法。