昨天提到了 Python，那就不能不介紹資料科學中相當重要、可以說是 Python 懶人包的 Anaconda（https://www.anaconda.com/），除了把 Python 本身整理完成外，還打包了 Python 常用的資料分析、機器學習、視覺化的套件。只要在同一個版本的版次下，處理分析結果是相同的，故可以在不同的平台與環境上彼此使用。Anaconda 內含的重要套件包含：
Numpy ➫ Python 做多維陣列（矩陣）運算時的必備套件
Pandas ➫ 讓 Python 有超越 Excel 作業的功能
Matplotlib ➫ Python 的基本視覺化工具，能畫出主要模式的圖表
Seaborn ➫ 知名的視覺化工具套件，類似 Matplotlib
Scikit-Learn ➫ Python 機器學習工具主要的部分
Notebook (Jupyter notebook) ➫ Python 的開發工具

利用現有整理好的工具，寫程式的成分稍微減低一些，資料數量如果是幾十萬筆的等級，用 Excel 處理就相對沒這麼容易，適合使用 Python。幾百到幾千 mega 大小的資料，要考慮我們的硬體記憶體是否能夠運作，不然要往雲的資料處理平台（如 Amazon 付費使用的 aws、Microsoft 免費的 Azure、Google 免費的 Google Cloud）環境考慮，雲平台（一大堆電腦）的功能都蠻完整的，圖形介面處理都相當友善，資料放到雲上就是對全世界公開，不適合公開的需要去識別化或不放敏感資料等處理。

Anaconda（https://www.anaconda.com/) 在產品（Product）欄位點選個人版本，並根據自己電腦的系統工作環境來下載，目前（2020/10）Python 版本是 3.8，早期的作業環境是 32 位元，也要考量安裝後是不是會佔太多空間。安裝完成後預設瀏覽器是 Chrome，打開 Jupyter 對照自己系統的作業系統，並在合適的路徑新增「Python」的資料夾，jupyter 介面中 Files 就會連動到我們設定的資料夾，並在右側點選 New ➫ Python 3，就能跑到可以輸入程式碼分析資料的介面了。前面提到的雲服務，Google Colaboratory 也提供類似 Jupyter 的環境，能夠做同樣的事情～Python 官網也有提供語法文件的整理讓我們初學者參考，如果有不懂的可以到官網上閱讀（https://www.python.org/doc/）。Anaconda（https://www.anaconda.com/）在產品（Product）欄位點選個人版本，並根據自己電腦的系統工作環境來下載，目前（2020/10）Python 版本是 3.8，早期的作業環境是 32 位元，也要考量安裝後是不是會佔太多空間。安裝完成後預設瀏覽器是 Chrome，打開 Jupyter 對照自己系統的作業系統，並在合適的路徑新增「Python」的資料夾，jupyter 介面中 Files 就會連動到我們設定的資料夾，並在右側點選 New ➫ Python 3，就能跑到可以輸入程式碼分析資料的介面了。前面提到的雲服務，Google Colaboratory 也提供類似 Jupyter 的環境，能夠做同樣的事情～Python 官網也有提供語法文件的整理讓我們初學者參考，如果有不懂的可以到官網上閱讀（https://www.python.org/doc/）。Anaconda（https://www.anaconda.com/）在產品（Product）欄位點選個人版本，並根據自己電腦的系統工作環境來下載，目前（2020/10）Python 版本是 3.8，早期的作業環境是 32 位元，也要考量安裝後是不是會佔太多空間。安裝完成後預設瀏覽器是 Chrome，打開 Jupyter 對照自己系統的作業系統，並在合適的路徑新增「Python」的資料夾，jupyter 介面中 Files 就會連動到我們設定的資料夾，並在右側點選 New ➫ Python 3，就能跑到可以輸入程式碼分析資料的介面了。前面提到的雲服務，Google Colaboratory 也提供類似 Jupyter 的環境，能夠做同樣的事情～Python 官網也有提供語法文件的整理讓我們初學者參考，如果有不懂的可以到官網上閱讀（https://www.python.org/doc/）。Anaconda（https://www.anaconda.com/）在產品（Product）欄位點選個人版本，並根據自己電腦的系統工作環境來下載，目前（2020/10）Python 版本是 3.8，早期的作業環境是 32 位元，也要考量安裝後是不是會佔太多空間。安裝完成後預設瀏覽器是 Chrome，打開 Jupyter 對照自己系統的作業系統，並在合適的路徑新增「Python」的資料夾，jupyter 介面中 Files 就會連動到我們設定的資料夾，並在右側點選 New ➫ Python 3，就能跑到可以輸入程式碼分析資料的介面了。前面提到的雲服務，Google Colaboratory 也提供類似 Jupyter 的環境，能夠做同樣的事情～Python 官網也有提供語法文件的整理讓我們初學者參考，如果有不懂的可以到官網上閱讀（https://www.python.org/doc/）。