2018数据分析数据科学以及机器学习领域顶级工具的排名与趋势

Posted 2021-04-27 书圈

2018数据分析、数据科学以及机器学习领域顶级工具的排名与趋势

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Python 侵占 R，

RapidMiner激增，

SQL相对稳定，

Tensorflow排名上升且拉动了Keras，

Hadoop下降，

数据科学平台开始进入整合阶段...

在第19届KDnuggets软件年度调查活动中，超过2300名选民参与了投票环节，比2017年少了一些，可能是因为只有一家供应商（RapidMiner）在KDnuggets投票中进行了非常活跃的投票活动。平均而言，参与者大约选择了7种不同的工具，因此只选择了一种工具的选票就凸显出来。 本文排除了大约260个这样的”单票（lone votes）”（主要来自RapidMiner），因为即使他们可以代表使用该工具的用户，他们的经历也非常不典型，并且会导致结果的不一致。为了更好地进行比较，本文还从2016年和2017年的数据中删除了这些单票（2017年约为11％，2016年为12％）。因此，本文所涉及的多数工具的投票比例将会略高于在2017年报道过的比例。本文已排除了”单票”现象，并根据2052名参与者的数据所进行了初步分析，更详细的关联分析和匿名数据分析即将发布。

图1  KDnuggets分析/数据科学领域2018年软件调查：2018年主要工具排名及其在2016 - 2017年度民意调查中的使用率（share of usage）（注：为了便于对比分析，重新计算了2016年，2017年投票的结果以排除”单票（"lone" votes）”）

表1 排名数据

在表1中，2018 % share 是使用该工具的选民的百分比，% change是与2017年软件调查相比百分比的变化，绿色和红色突出显示10％或更多的变化。每名受访者的平均工具投票数量为7.0，略高于2017年投票中的6.75（不包括单一工具投票）。与2017年软件投票相比，出现了一个新的软件是Keras。 Knime掉出前11名，可能是因为今年他们的用户没有参与投票活动。

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Python侵占R（Python eats away at R）

截至2017年，Python已经拥有超过50％的使用率，并将其使用率提高到66％，而自从我们的调查完成之后，R的使用率开始下降，并下降到了50％以下。

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RapidMiner使用率激增                           

在过去的几轮调查中，RapidMiner是最重要的数据科学平台，它的使用率从2017年的33％大幅增加到50％左右。这其中哪个部分是由于用户增长导致的，哪个部分是由于供应商推广导致的？我问过RapidMiner做了什么来鼓励他们的用户，RapidMiner创始人兼总裁Ingo Mierswa的如是回应：“与许多供应商一样，RapidMiner通过多种渠道向用户推广KDnuggets调查，其中包括向过去12个月内使用过我们产品的用户发送了几封电子邮件，之前我们做过同样的推广，但今年的情况有所不同。首先，今年我们得到了更好的回应，超过400位用户亲自回复我们的电子邮件，因为我们的帮助，他们感到非常高兴，但更重要的是，我们看到过去一年每月活跃的RapidMiner用户增长了300％ ，所以我们比以前更多地向用户发送电子邮件，我们很高兴有这样一个忠诚的用户社区。”需要指出的是，我注意到RapidMiner不是KDnuggets上的当前广告商。

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SQL相对稳定                                           

SQL，包括Spark SQL，SQL to Hadoop工具在内，SQL在最近的3次调查中仍然占有约40％的使用率。 所以，如果你是一位有抱负的数据科学家，学习SQL--它可能会在很长一段时间内很有用。

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主要趋势                                                

在调查中，使用率超过2％的唯一新条目是Spark SQL，拥有11.7％的使用率。下表列出了2018年使用率增长20％或以上，并且至少达到3％的工具。

表2 使用率增加最多的数据分析/数据科学/ ML工具

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数据科学平台开始进入整合阶段

我们注意到2017年有56个工具在2017年拥有2％或更高的使用率，但在2018年只有19个工具的（仅约三分之一）使用率有所增加，而有37份工具的使用率下降。 这与最近的收购（Datawatch收购Angoss，Minitab收购Salford）均表明数据科学平台的整合即将展开。

表3 使用率下降幅度最明显的主要数据分析/数据科学工具

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深度学习工具                               

使用深度学习工具的选民比例保持稳定，为33％，2017年为32％，2016年为18％。谷歌Tensorflow是迄今为止最主要的平台，但Keras的出现使其成为了Tensorflow上非常受欢迎的封装。

深度学习工具排名是：

• Tensorflow, 29.9%

• Keras, 22.2%

• PyTorch, 6.4%

• Theano, 4.9%

• Other Deep Learning Tools, 4.9%

• DeepLearning4J, 3.4%

• Microsoft Cognitive Toolkit (Prev. CNTK), 3.0%

• Apache MXnet, 1.5%

• Caffe, 1.5%

• Caffe2, 1.2%

• TFLearn, 1.1%

• Torch, 1.0%

• Lasagne, 0.3%

  
  

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大数据工具：Hadoop Drops

2018年，约33％的人使用Hadoop或Spark等大数据工具 - 与2017年大致相同，但Hadoop使用率显着下降约30％。

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编程语言                           

Python似乎不仅超越了R，还超越了其他大多数语言，除了SQL，Java和C / C ++之外，它们保持在大致相同的水平。自从我们开展这项调查以来，R的排名已经开始下降。其他语言也有所下降，以下是按受欢迎程度排序的主要编程语言。

• Python，65.6％（2017年为59.0％），上升11％

• R，48.5％（56.6％），下跌14％

• SQL，39.6％（39.2％），1％以上

• Java，15.1％（15.5％），下跌3％

• Unix，shell / awk / gawk，9.2％（10.8％），15％下降

• 其他编程和数据语言，6.9％（7.6％），-9％下降

• C / C ++，6.8％，（7.1％），下跌3％

• 斯卡拉，5.9％，（8.3％），29％下降

• Perl，1.0％（1.9％），下降46％

• 朱莉娅0.7％（1.2％），下降45％

• Lisp，0.3％（为0.4％），下跌25％

• Clojure，0.2％（0.3％），-38％下跌

• F，＃0.1％（为0.5％），下跌-73％

近3年各地区的参与情况如下：

• 欧洲：37.5％

• 美国/加拿大：36.6％

• 亚洲：11.7％

• 拉丁美洲：6.6％

• 非洲/中东：4.5％

• 澳大利亚/新西兰：3.1％

与2017年相比，主要变化是来自欧洲的参与率升高（从35.5％上升），而来自美国/加拿大的参与率则从41.5％下降。

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调查详细结果            

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历届民调原文

历届数据分析，数据挖掘，数据科学软件的KDnuggets民意调查的结果及其原文链接如下：

• New Leader, Trends, and Surprises in Analytics, Data Science, Machine Learning Software Poll, 2017

• R, Python Duel As Top Analytics, Data Science software, 2016

•  R leads RapidMiner, Python catches up, Big Data tools grow, Spark ignites, 2015

•   RapidMiner Continues To Lead, 2014

• RapidMiner and R vie for first place, 2013

•   KDnuggets 2012 Poll: Analytics, Data mining, Big Data software used

•  KDnuggets 2011 Poll: Data Mining/Analytic Tools Used

• KDnuggets 2010 Poll: Data Mining / Analytic Tools Used

•  KDnuggets 2009 Poll: Data Mining Tools Used

•  KDnuggets 2008 Poll: Data Mining Software Used

•  KDnuggets 2007 Poll: Data Mining/Analytics Software Tools

文后评论与留言

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Jean-Francois Puget，@JFPuget：我有点失望，最新的@kdnuggets民意调查不包括使用XGBoost或其他梯度增强机器。这是一个真正趋势的缺失。#MachineLearning

Miyuru，WSO2流处理器 WSO2流处理器是目前全球许多企业使用的开源，可扩展，功能丰富的流处理平台。 它可以从Kafka，HTTP请求，消息代理获取数据，并且可以使用“Streaming SQL”语言查询数据流。 只用两台商品服务器，它具有高可用性，并且可以处理100K + TPS吞吐量。 它可以在Kafka之上扩展到数百万TPS。 WSO2流处理器是使用Siddhi库构建的，该库执行流处理和复杂事件处理。 请参阅https://wso2.com/analytics，https://github.com/wso2/siddhi

Naveen Goud Bobburi，RStudio是我日常使用的，也不在列表中。

      备   注    

    1.本文原作者为Gregory Piatetsky，原文标题《Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis》，原文URLhttps://www.kdnuggets.com/2018/05/poll-tools-analytics-data-science-machine-learning-results.html。

  2.由王雨晴、朝乐门负责翻译、校对、编辑和发布。

  3.欢迎提出补充和纠正。

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