1科學計算類，如符號運算和數(shù)值計算

Matlab是美國MathWorks公司生產(chǎn)的商業(yè)數(shù)學軟件，由于有大量工具箱和豐富的幫助文檔，強大的Simulink模擬模塊可以幫助解決許多專業(yè)問題，包括在今后的學習或工作中繼續(xù)研究和使用。

但是面對功能強大、種類繁在安裝時不好取舍，也容易造成體積龐大而臃腫。除Matlab軟件之外其他專業(yè)軟件還有Mathematica、Maple、MathCAD等軟件。同時沃爾夫勒姆公司開發(fā)的wol網(wǎng)站可以快速地實現(xiàn)繪圖、極限求解、求導、積分、矩陣和向量計算以及概率和統(tǒng)計相關計算等功能，除此之外作為計算知識引擎，可以根據(jù)用戶所提出的各種問題給出答案，而非像百度、Google等搜索引擎根據(jù)用戶的相關搜索而返回網(wǎng)頁鏈接等信息。該網(wǎng)站使用十分便利，并不需要特意去安裝軟件，只需一個可以訪問互聯(lián)網(wǎng)的終端設備，通過瀏覽器即可使用。采用移動端開源軟件SageMath取得了良好效果。但是由于Matlab、Mathe? matica、Maple、MathCAD等軟件需要付費，可以選Octave、Scilab 等免費軟件替代，并且安裝體積較小。其中Octave是GNU項目下的開源科學計算軟件，Scilab軟件是由法國國家信息、自動化研究院開發(fā)的開源軟件。Octave其編程風格類似于Matlab軟件，熟悉Matlab的用戶學習Octave語言非常容易。與此同時來自麻省理工學院開發(fā)的Julia語言儼然成為科學計算領域一顆冉冉升起的新星，集眾家之所長，并且擁有高性能。Julia可望成為科學和工程計算的新一代主流編程語言。

2 統(tǒng)計類軟件

在大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計分析類軟件有功能強大的SAS，它在諸多學科被廣泛應用，被譽為統(tǒng)計分析領域的標準軟件。但是其編程語法不容易入門，而且其體積龐大。目前， 免費開源的R、Python 等語言也越來越受到重視，體積小巧，程序簡潔易讀以及來自世界各地開發(fā)者貢獻的功能包來滿足使用者的需求。并且結合RStudio、Sublime、PyCharm、Jupyter等優(yōu)秀的 IDE進行高效的學習和深入研究。SPSS具有友好的圖形菜單用戶界面，使用非常方便，容易掌握。也可以通過編程滿足個性化要求，實現(xiàn)更多自己需要的功能。類似的也有EViews、Stata、Weka等軟件，其中EViews和Stata對于計量經(jīng)濟學等相關方向結合較為緊密，而Weka更側重于數(shù)據(jù)挖掘方向，較為方便地實現(xiàn)數(shù)據(jù)預處理、回歸、聚類和分類、實現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則和數(shù)據(jù)可視化等。質(zhì)量管理統(tǒng)計軟件Minitab，對于質(zhì)量改進以及試驗設計等方面有需求的可以了解學習該軟件。在社會科學領域，尤其是結構方程模型中經(jīng)常使用Amos 或者Mplus軟件。

3 數(shù)據(jù)挖掘類軟件

信息時代數(shù)據(jù)的爆炸增長對數(shù)據(jù)挖掘提出了更高的要求， 其中Python 語言以其高效、免費、易學易用等特點受到了極大的關注，它是一種解釋型、面向?qū)ο?、動態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設計語言。結合Anaconda 環(huán)境管理軟件，使得Python 語言更加容易安裝和配置。使用Jupyter、Visual Studio Code 、PyCharm 等優(yōu)秀的IDE，以及豐富的工具包資源，可以實現(xiàn)Web開發(fā)、科學計算、統(tǒng)計與分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等諸多功能。同時免費的R 語言和Weka 等軟件也有類似的功能和廣泛的用戶群。同時商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘軟件SPSS Modeler 也有不俗的表現(xiàn)。

4 可視化類軟件

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)可視化的應用越來越廣泛， 為了便于將數(shù)據(jù)分析的結果更加直觀地呈現(xiàn)出來，并進行人機交互，幫助用戶更加容易地查看和了解信息，從而快速、準確的做出決策，這些都對數(shù)據(jù)可視化提出了迫切的需求。其中Tableau、PowerBI等商業(yè)智能軟件在此領域有著廣泛的用武之地。通過用戶的組合和修改，可以實現(xiàn)諸多的可視化效果。同時D3.js以及來自百度公司的ECharts，都是利用JavaScript實現(xiàn)的開源可視化庫，可進行高度個性化定制。在R語言中使用 ggplot2等軟件包，Python語言結合 matplotlib等軟件包在可視化方面也有廣泛的應用。除此之外，在R語言和Python語言中還有更多的可視化相關軟件包值得嘗試。

5 優(yōu)化類軟件

解決運籌學中的優(yōu)化類問題時，Lingo軟件相比Matlab軟件體積更加小巧，在求解線性、非線性和整數(shù)最優(yōu)化模型時更快，更有效率，并且Lingo軟件的建模語言，可簡便的求解大規(guī)模優(yōu)化問題。同時Matlab除了自己本身的優(yōu)化工具箱外，還可以結合Cplex、YAMLIP實現(xiàn)求解優(yōu)化問題等。使用Julia進行優(yōu)化模型求解的研究與日俱增。

6 論文排版軟件

科技論文寫作時，在編寫數(shù)學公式時可使用Microsoft word 軟件結合MathType 進行數(shù)學公式撰寫。但是在科學研究領域，如發(fā)表論文，撰寫報告等有時需要使用LaTeX軟件進行排版與寫作，與Microsoftword軟件所見即所得不同的是LaTeX的設計思想是所見即所思。掌握LaTeX需要花費一點時間熟悉其寫作方式，但是使用LaTeX寫出的數(shù)學論文非常美觀。而且ShareLaTeX、Overleaf等網(wǎng)站（目前 ShareLaTeX、Overleaf兩個網(wǎng)站已經(jīng)合并）支持在線寫作 LaTeX文檔。也有另一個可進行高效寫作的標記語言Markdown，通過簡單易用的語法就可以使文本擁有一定的格式，讓用戶專注于寫作。最驚喜的是可以實現(xiàn)LaTeX數(shù)學公式的效果。支持Markdown語法的編輯軟件有Typora、MarkdownPad等，它們相比LaTeX的相關軟件更加小巧，也易于安裝和配置。R、Python語言結合相關IDE也支持Markdown語法，如使用RMarkdown包可以撰寫和發(fā)布精美的文檔或報告。在論文寫作或報告中，也有使用Origin、SigmaPlot軟件進行科學繪圖。動態(tài)數(shù)學軟件GeoGebra在制作各類數(shù)學動畫方面十分方便。

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