数据可视化分析工具的现状，主要体现在这些数据分析师常用的工具里

1、数据可视化分析工具的现状——R

R 经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算，可能会在 CRAN 上找到它――你知道，CRAN 叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘，没有什么比得过 ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用 SparkR 绑定，在 R 上运行 Spark。

2、数据可视化分析工具的现状——Scala

Scala 是最轻松的语言，因为大家都欣赏其类型系统。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式，目前它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展，常常采用一种大规模分布式方式来处理(比如Twitter和LinkedIn)。它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。

3、数据可视化分析工具的现状——Python

Python 在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而，如果你有一个需要 NLP 处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的 NTLK、使用 GenSim 的主题建模，或者超快、准确的 spaCy。同样，说到神经网络，Python 同样游刃有余，有 Theano 和 Tensorflow;随后还有面向机器学习的 scikit-learn，以及面向数据分析的 NumPy 和 Pandas。

4、数据可视化分析工具的现状——Java

Java 可能很适合你的大数据项目。想一想 Hadoop MapReduce，它用 Java 编写。HDFS 呢?也用 Java 来编写。连 Storm、Kafka 和 Spark 都可以在 JVM 上运行(使用 Clojure 和 Scala)，这意味着 Java 是这些项目中的“一等公民”。另外还有像 Google Cloud Dataflow(现在是 Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持 Java。

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