2019软件调查：Python独占鳌头，R与RapidMiner紧随其后
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第20届KDnuggets年度软件调查吸引了超过1800人参与投票。每位参与者平均选择了6.1个不同的工具，因此那些仅投一票的参与者会对调查结果带来偏差。KDnuggets排除了大约180个这样的「独好」投票(其中有2/3来自于一个供应商)，因为即使他们代表了该工具的合法用户，其经历也不能代表2019年数据科学家们的日常工作。
排除「独好」投票者后，以下是基于剩余参与者的初步分析。更多详细分析和匿名数据将在以后公布。
最受欢迎的分析、数据科学、机器学习软件
图 1：KDnuggests 分析/数据科学2019 年软件调查：2019 年最受欢迎工具，以及它们相对于2017-2018 年的排名变化。
有趣的是，2019年前11款最受欢迎的工具（每个工具的使用率至少为20%）与2018年完全重合。
表1：KDnuggests 2019 年软件调查最受欢迎的分析/数据科学/机器学习软件
在这里，「201N % share」一栏是指在201N年使用该工具的用户百分比。
每个投票者的平均使用工具数量是6.7个，与2018年的7.0个和2017年的6.75个的数据非常一致。
以下是根据连续三年最受欢迎工具的变化趋势得出的一些观察结果：
Python依然最受欢迎，与2018年python的使用率（2019年使用率65.8%vs 2018年使用率65.6%）几乎相同。
RapidMiner用户使用率保持在51%左右，这既反映了其庞大的用户群，也显示了其为激励用户参与调查发起的成功的推广。值得注意的是，RapidMiner并不是KdNuggets目前的广告商。
R语言市场份额已连续两年呈下降趋势，但今年下降幅度比去年要小。有些用户提出RStudio也应该被纳入调查范围，因此KdNuggets将在下一年的调查中加入RStudio。
深度学习平台Tensorflow，尤其是Keras的使用率每年都在增加，这反映了深度学习在各领域得到更多应用。
SQL使用率保持稳定，连续多年保持着30%以上的使用率。因此，如果你是一位有雄心壮志的数据科学家，在学习TensorFlow的同时也学习SQL吧，它在很长一段时间里都会有用。
趋势
2019年有一些新的数据科学软件也加入了调查，其中8个软件获得了至少25票。
· XGBoost, 12.7%
· Javascript, 6.8%
· Apache Kafka, 6.0%
· Google Bigquery, 5.2%
· LightGBM, 3.1%
· fastai library, 2.4%
· Apache Storm 1.9%
· CatBoost, 1.8%
下表中列举了参与2018年KDnuggets调查的，2019年使用率增长达20%以上，且获得至少25票的工具。
表2：使用率增幅较大的主要分析/数据科学/机器学习工具
持续整合？
2018 年使用率达到2%及以上的48个工具中，有14个（小于 1/3）工具在2019年使用率有所上升，其余34个均下降。在2018年间也出现了这种趋势，表明数据科学平台与机器学习平台的整合正在进行过程中。
2018 年使用率至少 2% 的工具，今年下降了 25% 甚至更多，详见下表。
表 3：使用率跌幅最大的主要分析／数据科学工具
一些工具使用率下跌的原因可能是供应商推广活动做的不到位，导致参与KDnuggets调查的人数不多。有些下跌则是由于平台的普及率下降，国际商业机器公司也可能是如此。
深度学习工具
该调查中使用深度学习工具的投票者所占份额从2018年的33%和2017年的32%一跃而至49.8%。
TensorFlow 仍然是深度学习领域中的主导平台，Keras作为构建在TensorFlow框架上极受欢迎的包装器也在迅速发展。PyTorch占据份额也得到了极大的增长。其他大部分的深度学习工具（除了MXnet）使用率都有不同程度的下降。
表4：主要深度学习工具排名
大数据工具
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2019年，约37%的用户使用大数据工具，2018年约为33%。ApacheSpark使用率持续领先于Hodoop，流式大数据平台如ApacheStorm、Flink和wso2流处理器开始兴起。下表显示了相关细节，na代表着软件在2018年没有被纳入调查中。
编程语言
Python和R持续占据主导地位。今年新加入调查的是Javascript，占据相当可观的6.8%的份额。Julia的份额也有所上升，但其他大多编程语言的份额都减少了。
以下是按热门度排序的主要编程语言：
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