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基于数据分析目前良好的发展前景，各界也出现了许多好用的功能种类丰富的数据分析工具。列举其中的一些（本系列教程将聚焦于Python，讲解如何使用Python完成全链条的数据分析过程）：

一、Python

官网：https://www.python.org/
速查表：http://showmeai.tech/article-detail/98
图解Python教程：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1yg411c7Nw

Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，广泛应用于IT互联网各个领域，而近年的大数据与人工智能，机器学习/深度学习，整个生态最活跃支持度最高的编程语言也是Python。

下方是 Python速查表主要内容：

二、SQL

速查表：http://showmeai.tech/article-detail/99
B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Pu41117ku

结构化查询语言（Structured Query Language）简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。下方是速查表主要内容：

三、R

官网：https://www.r-project.org/

R非常适用于统计和数据建模，快捷方便、易于上手。R可以在UNIX、Windows和Mac OS等各种平台上编译和运行，还提供了根据用户要求自动安装所有软件包的工具。下方是数据分析常用R库：

方向	R库
数据处理		lubridata，dplyr，ply，reshape2，string，formatR，mcmc
统计	方差分析	aov anova
	密度分析	density
	假设检验	t.test，prop.test，anova，aov
	线性混合模型	lme
机器学习		nnet，rpart，gbm，kernlab，mboost，randomForest，tree，party，lars，boost，e1071，BayesTree，gafit，arules
聚类分析	基于划分的方法	kmeans，pam，park，clara
	基于层次的方法	hclust，pvclust，agnes，diana
	基于模型的方法	mclust
	基于密度的方法	dbscan
分类	决策树	rpart，ctree
	随机森林	forest，randomForest
	回归	Logistic，Poisson，glm，predict，residuals