Python数据分析软件能够帮助用户一键管理编程中的数据包以及代码信息，帮助用户大大地提高了代码编程的办公效率。只需在平台上选择相应的编程模板，就能快速对编程项目整理排序。
背景介绍
数据安全脆弱
人工智能数据的获取有安全合规要求，需用户授权允许采集和训练，若滥用或通过非合法手段获取，易产生法务风险。
数据质量难保障
训练数据的质量严重影响算法有效性，作坊企业缺乏人员管理和质检手段，数据质量参差不齐，数据质量难以得到有效保障。
数据处理效率低
自有团队难以快速扩张，外部小型代理商管理混乱，整体缺乏科学的项目管理流程，数据处理效率明显不足。
投入成本高
自建数据采集、标注团队模式过重，且需要一套完整的工具和流程支撑，人力、技术和工具投入成本过高。
使用方法
Anaconda3安装方法：
下载完成后，得到一个shell脚本文件，执行该文件(文件名可能因为版本不同有所差异)：
进入安装程序，提示输入“ENTER”继续：
Please, press ENTER to continue
>>> ENTER
按回车后，进入用户协议阅读，你不会真的去读的对吧，再按回车，一直按，按到出现如下提示，输入yes并回车：
Please answer 'yes' or 'no':'
>>>yes
接着提示安装位置，按回车默认即可，进入安装。安装完毕后，提示是否需要加入环境变量，输入yes并回车。安装完成，可能还会提示你安装Microsoft VSCode，不想用就输入no然后就结束安装。
如何确定自己安装没毛病?
输入python命令，出现anaconda的标识，如下图，随后exit()退出命令行：
python命令行
检查conda命令，例如查看conda版本：
conda --version
若提示命令不存在：
conda ：未找到指令
则可能是环境变量没有正确加载，将命令source ~/.bashrc写入到文件.bash_profile中，再执行source ~/.bash_profile即可。
最后，升级全部软件包，以避免可能出现的问题：
conda upgrade --all
使用
除安装即有的默认环境外，有时我们需要根据不同的项目使用不同的python版本。原生python如何切换版本?改环境变量、改软连接，略麻烦。而使用Anaconda就能很方便得管理各种python环境。
例如，现在需要一个新的名为“test”的python3.5环境，使用如下：
创建虚拟环境
输入如下命令，输入y开始下载：
conda create -n test python=3.5
离线断网情况下，新建环境可加参数进行离线安装：
conda create -n test python=3.5 --offline
切换虚拟环境
source activate test
也可查看当前全部虚拟环境，选择自己需要的环境进行切换，比如年纪大了忘了自己建的环境名是什么的时候：
conda env list
独立安装第三方包
进行第2步，正确切换到新环境后，进行第三方包的安装，可以使用python的pip命令：
pip install pandas
或者Anaconda的conda工具：
conda install pandas
卸载第三方包
pip uninstall pandas
查看当前环境包信息
conda list
导入导出环境
Anaconda支持导入导出以方便迁移，还是老规矩，先进入你要操作的环境，例如test
导出环境信息到文件，文件名自己取：
conda env export > environment.yaml
导入环境信息，即根据配置文件创建一个新环境：
conda env create -f environment.yaml
切回默认环境
source activate
删除环境
conda remove -n test --all
回退至原生python
安装结束后，打开电脑的CMD命令行(使用WIN徽标键+R， 然后输入CMD，点击OK)，
在其中输入 python，如果返回的信息为下图中的2，并且提示符为下图中的3，则安装顺利完成。
安装步骤
1.从本站下载安装包
2.鼠标双击打开exe文件
3.点击next进行安装即可
小编点评
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