原文：
www.kdnuggets.com/2019/05/new-poll-software-analytics-data-science-machine-learning.html
评论 KDnuggets 第 20 次年度软件投票正在进行中
在过去 12 个月中，您使用了什么软件进行分析、数据挖掘、数据科学、机器学习项目？
以下是投票结果：
我们尽量包括了最受欢迎的工具和平台，同时保持选择总数在 100 个以内。
选择项分为 4 个部分，每个部分的条目按字母顺序排列。
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数据科学/机器学习工具、平台和框架
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编程和数据语言（包括 R 和 Python）
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深度学习平台/框架
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大数据平台
将这些不同类型的工具和平台结合在一次投票中有些混乱，但这允许进行有趣的关联分析，例如开源数据科学/机器学习生态系统的 6 个组成部分。
这是第 20 次 KDnuggets 投票，过去的几次投票受到了一些供应商过度投票的影响。供应商可以邀请用户投票，但不允许设置机器人投票或直接链接仅投票给一个工具。
为了减少过度和机器人投票，本次投票要求进行电子邮件验证（*）。
不规则投票将从最终结果中删除，我们将在投票后发布匿名化的投票日志，以便任何人都可以分析它们。
我们希望我们对本次投票的分析、趋势和结果对您有所帮助，就像过去一样。
以下是过去 KDnuggets 的分析、数据挖掘、数据科学软件投票结果：
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分析、数据科学、机器学习软件投票中的新领导者、趋势和惊喜，2017
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R，Python 争夺顶级分析、数据科学软件 - 软件投票结果，2016
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R 领先 RapidMiner，Python 紧随其后，大数据工具增长，Spark 点燃，2015
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RapidMiner 继续领先，2014
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RapidMiner 和 R 争夺第一名，2013
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KDnuggets 2012 年调查：使用的分析、数据挖掘、大数据软件
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KDnuggets 2011 年调查：使用的数据挖掘/分析工具
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KDnuggets 2010 年调查：使用的数据挖掘/分析工具
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KDnuggets 2009 年调查：使用的数据挖掘工具
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KDnuggets 2008 年调查：使用的数据挖掘软件
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KDnuggets 2007 年调查：数据挖掘/分析软件工具
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