數(shù)據(jù)分析SDK有很多，以下是一些常見(jiàn)的：

1. Apache Kafka：一個(gè)分布式流處理平臺(tái)，用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)和分析。
2. Apache Spark：一個(gè)開(kāi)源的大數(shù)據(jù)處理框架，提供了快速、通用的數(shù)據(jù)計(jì)算引擎。
3. Hadoop：一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
4. TensorFlow：一個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了豐富的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和工具。
5. PyTorch：一個(gè)開(kāi)源的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，提供了靈活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和工具。
6. Dask：一個(gè)高性能的并行計(jì)算庫(kù)，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的計(jì)算。
7. Pandas：一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作功能。
8. Matplotlib：一個(gè)用于繪制圖表的Python庫(kù)，支持多種數(shù)據(jù)可視化方法。
9. Seaborn：一個(gè)用于創(chuàng)建高質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)圖形的Python庫(kù)，支持多種數(shù)據(jù)可視化方法。
10. Scikit-learn：一個(gè)用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的Python庫(kù)，提供了豐富的算法和工具。