Anacondaは多くのパッケージを一括で入れるためサイズが大きくなり,何が入っているかブラックボックス化しがちです.必要なパッケージをその都度入れ,コンパクトに管理できるMinicondaをお勧めします.MinicondaではPythonとcondaがインストールされ,condaを用いてパッケージの管理を含むすべての管理ができます.また,現在有効な環境の設定をYAML形式で書き出すことができ,これを用いると,同じ環境の再構築が容易にできます.他のマシンへの環境の移植に役立ちます(こちらを参考にさせていただきました.もちろんこれらはAnacondaでもできますが.

Minicondaのインストール

こちらのサイトからMinicondaをダウンロードし,ダブルクリックにて,デフォルトのままインストールします.MinicondaではAnacondaとは異なり,Anaconda Promptが作成されません.よって,最初にMiniconda Promptを作ります.
適当なフォルダに適当な名前(例えば,Miniconda3.bat)でMiniconda用のバッチファイルを作ります.中身は次のようなものです.こちらが参考になります.

@echo off
set MINICONDA=C:\Users\username\Miniconda3\Scripts;C:\Users\username\Miniconda3
set PATH=%MINICONDA%;%PATH%
conda info -e
cd c:\dat

%MINICONDA%はMinicondaをインストールしたときのconda.exeやバッチファイルが存在するフォルダで,この2つのフォルダにpathを通します.ちなみに,%MINICONDA%の2つの環境変数を分けて設定するとなぜか一つしかPATHに反映されないという不思議な現象が起こりました.そのため,%MINICONDA%に2つのPATHを含めました.cdの行はMiniconda Promptを立ち上げたときのフォルダを指定しています.
次にデスクトップで右クリックの新規作成→ショートカットでショートカットを作成し,リンク先を以下のようにcmd.exe /k バッチファイルのフルパスとします.

cmd.exe /k C:\usr\local\bin\Miniconda3.bat

この/kを付けないと,ショートカット実行後すぐ閉じてしまいますので,/kが必須です.

パッケージのインストール

最初にcondaとパッケージのアップデートをしておきます.

$ conda update conda
$ conda update --all

次に必要なパッケージをインストールしていきます.例えば以下のようになります.

$ conda install jupyter notebook pandas matplotlib bokeh netcdf4 pyproj scipy scikit-learn

仮想環境を構築する

プロジェクトによって使用するパッケージが異なり,依存関係から最新バージョンではないパッケージを使用したり,古いPythonが必要になることもあります.このようにそれぞれのプロジェクト毎に専用の環境を準備する必要がある場合は仮想環境を構築します.これ以外にも仮想環境を用意して新しいパッケージがうまく動作するか確認する等,他の環境を汚さずに実験ができます.
仮想環境はcondaで簡単に構築することができます.Pythone3.6を採用してmyenv環境を作るには次のようにします.

$ conda create -n myenv python=3.6

現在存在する環境はconda info -eで確認できます.

$ conda info -e
# conda environments:
#
base                  *  C:\Users\username\Miniconda3
myenv                    C:\Users\usename\Miniconda3\envs\myenv

*が付いているbaseが現在のアクティブな環境です.myenvをアクティブにするにはactivate myenvとします.conda info -eで確認すると,*がmyenvに移動していることが分かります.

$ activate myenv
$ conda info -e
# conda environments:
#
base                     C:\Users\jsasa\Miniconda3
myenv                 *  C:\Users\jsasa\Miniconda3\envs\myenv

ディアクティベイトするにはdeactivateと引数なしで実行します.

$ deactivate

仮想環境を削除するにはbase環境において,conda remove -n 仮想環境名 --allとします.

$ conda remove -n myenv --all

環境設定の書き込みと環境の再構築

環境設定をファイルに書き込んでおくと,他のマシンで同じ環境を再構築することが簡単にできるようになります.書き出す環境をActivateする必要はないようです.conda env export -n 環境名を実行します.

$ conda env export -n myenv >myenv.yaml

myenv.yamlはカレントディレクトリにできます(今の場合はC:\dat).
このmyenv.yamlを使って別のマシンで環境を再構築するには

$ conda env create -f myenv.yaml

とします.なお,仮想環境を作っただけで何もインストールしていない状態で,yamlに書き出し,環境の再構築をテストしてみたところ,うまくいきませんでした.仮想環境に何かしらインストールした上でyamlに書き出せば問題ありませんでした.