Excel, SPSS, Tableau等收集分析大量的用戶(hù)數(shù)據(jù)，如用戶(hù)的消費(fèi)習(xí)慣、喜好、預(yù)算等等，更好地了解客戶(hù)的需求，為他們提供個(gè)性化的旅行方案。

如Python的Scikit-Learn，R的caret等。這些工具幫助我司構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)用戶(hù)可能感興趣的旅游地點(diǎn)或者活動(dòng)，提高我司的服務(wù)質(zhì)量。

如ArcGIS, QGIS等。這些軟件幫助我司進(jìn)行地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)分析，熱門(mén)旅游景點(diǎn)的分布，交通路線(xiàn)規(guī)劃等。

在這個(gè)領(lǐng)域利用到大量的工程數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化。因此學(xué)習(xí)使用些專(zhuān)業(yè)的工程軟件，如AutoCAD, MATLAB等使用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)工程的成本和進(jìn)度，以提高項(xiàng)目的效率和質(zhì)量。

律師工作涉及到大量的法律文書(shū)和案例研究。因此，他們掌握些文本處理和自然語(yǔ)言處理的技術(shù)，如Python的NLTK庫(kù)，Stanford NLP等。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)某些案件的共性，有助于律師做出更好的決策。

在互動(dòng)傳媒領(lǐng)域經(jīng)常處理大量用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)。因此掌握像Hadoop這樣的大數(shù)據(jù)處理工具，以及像TensorFlow這樣的深度學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí)如何使用些交互式的數(shù)據(jù)可視化工具，如Djs，Tableau等，來(lái)幫助我司更好地理解數(shù)據(jù)和向他人展示數(shù)據(jù)。