tableau：資料視覺化分析工具，下載地址：https://community.tableau.com/welcome    或者使用免費版：https://public.tableau.com/zh-cn/s/

DPS：資料分析工具，比spss，lingo更加容易（傻逼的）的工具    換句話說，如果可以用，他可以替代matlab，spss，lingo，以及程式程式碼類似python，c，c艹（當然，是不考慮超精度情況下）如果要考慮精度，請放棄。

資料來源庫：kaggle，kesci平臺（如果運氣好，直接抄程式碼吧！）

程式設計：使用python          kaggle，kesci平臺。（特指kesci，送2核8G主機）

工具庫：     python:                 圖論網格演算法：networkx     教程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33616557

                                                神經網路：keras  教程：

                                                遺傳演算法：geatpy  教程：https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/82014986

                                                線性問題：sklearn 教程：https://scikit-learn.org/stable/documentation.html  或者 pupl 

                                                計量模型庫:stats,pdels  教程：https://www.statsmodels.org/stable/index.html

                                                微積分：scipy   教程：https://www.scipy.org/about.html

                                                畫圖包：Basemap 教程：https://matplotlib.org/basemap/

最為推崇：tableau DPS兩個軟體。可惜DPS需要破解或者購買。

關於演算法教程：

                        常用演算法：https://blog.csdn.net/golden1314521/article/list/4       

                             或者   https://blog.csdn.net/tianguiyuyu/article/category/7692032

                        如果使用機器學習：https://morvanzhou.github.io/