Wprowadzenie do bezpłatnych narzędzi analizy danych
Każdy nie jest dobry w programowaniu, ale będzie bardzo zainteresowany analizą danych, a także dobry w tym. Ilu z was uważało, że byłoby bardzo łatwo, gdyby istniały narzędzia bez kodowania do analizy danych? Ta strona jest dla was napisana. Dane nie zawsze muszą być odczytywane i zapisywane w języku programowania. Istnieją narzędzia do eksploracji i wizualizacji, które nie wymagają kodowania. Począwszy od odwiecznego Excela po nowy Qlikview, narzędzia są nieograniczone. Rzućmy okiem na bezpłatne narzędzia do analizy danych.
Narzędzia analizy danych
Poniżej znajdują się różne narzędzia analizy danych.
1. Excel
Excel wciąż przyciąga ludzi do analizy danych i tak, jest nadal niezbędny jako narzędzie analityczne. Istnieje wiele bezpłatnych samouczków online, które uczą o Excelu i VBA, dzięki którym można opanować program Excel. Wszystkie funkcje, takie jak eksploracja danych, podsumowywanie danych i wizualizacja danych za pomocą różnych narzędzi graficznych są wykonywane w programie Excel.
Jest bardzo łatwy do opanowania i opanowania. Excel jest nadal podstawowym narzędziem w nauce o danych i analizach. Znajomość programu Excel pomoże ci w karierze naukowej. Chociaż Microsoft Excel nie jest darmowy, istnieją podobne narzędzia, takie jak arkusze kalkulacyjne, otwarte biura i inne na rynku, które zapewniają te same funkcje, co program Excel. Jedną niewielką wadą programu Excel jest to, że nie można go używać do bardzo dużych zestawów danych.
2. Tableau
- Tableau to bezpłatne narzędzie do wizualizacji danych od prostych danych do złożonych danych. Jest to rodzaj interaktywny i możemy sugerować etykiety, narzędzia, rozmiar kolumny i prawie wszystko, co możemy dostosować. Interfejs przeciągnij i upuść jest bardzo pomocny w tym oprogramowaniu, a obliczeń można również dokonać w Tableau. Każdy, kto nie ma pojęcia o analizie, może zobaczyć i zrozumieć dane z platformy Tableau.
- Pulpity nawigacyjne i arkusze są tworzone w Tableau do analizy danych i wizualizacji. Tableau pomaga zobaczyć dane z innej perspektywy za pośrednictwem pulpitów nawigacyjnych. Można łatwo wejść w świat nauki o danych za pośrednictwem Tableau. Tableau integruje się również z językiem programowania Python i R.
3. Trifacta
Trifacta to narzędzie typu open source do przenoszenia danych, które ułatwia przygotowanie danych do analizy danych. Trifacta pomaga przekształcać, eksplorować i analizować dane od surowego formatu danych do czystego, uporządkowanego formatu. Wykorzystuje techniki uczenia maszynowego, aby pomóc użytkownikom w analizie i eksploracji danych. Inną nazwą Trifacta jest Data Wrangler, co wyraźnie pokazuje, że jest najbardziej przydatny w czyszczeniu danych.
Został opracowany w 2012 roku przez Joe Hellerstein, Jeffrey Heer i Sean Kandel. Trifacta współpracuje z chmurą i współpracuje z AWS. Zdobył nagrodę za wdrożenie uczenia maszynowego od AWS. Trifacta pomaga pracować z dużymi zestawami danych, w przeciwieństwie do programu Excel. Ponadto sugestie dotyczące edycji tekstu są niesamowite w Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner to narzędzie integracyjne do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i innych technik analizy danych. Przepływ pracy nazywany jest procesami, a wynik jednego procesu staje się wkładem innych. Można to rozszerzyć za pomocą języków programowania lub własnych wtyczek. Niektóre wersje RapidMiner są bezpłatne.
Produkty RapidMiner obejmują RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server i RapidMiner Radoop. Możemy sprawdzać dane, ładując dane do RapidMiner i wykonując obliczenia lub sortując dane w narzędziu. RapidMiner jest przeznaczony głównie dla nie-programistów. RapidMiner pomaga również w czyszczeniu danych i przygotowywaniu wykresów.
5. Talend
Talend to narzędzie typu open source do integracji danych za pomocą chmury. Talend pomaga importować dane i przenosić je do hurtowni danych tak szybko, jak to możliwe. Talend ma ujednoliconą platformę. Ponadto społeczność Talend jest potężna i nigdy nie dowiesz się, że osoba po drugiej stronie pochodzi z którego tła.
Platformy Talend, Talend Enterprise i Talend Open Studio pomagają w prawie wszystkim związanym z danymi, których możesz nie szukać innego narzędzia po rozpoczęciu pracy z Talend. Wśród trzech najczęściej używanych jest Talend Open Studio. Współpraca i zarządzanie Talend są godne pochwały, podobnie jak ich integracja danych.
6. Qlikview
Qlikview jest zalecany jako najlepsze narzędzie do wizualizacji danych. Jest szybszy, łatwy i wyjątkowy z natury. W QlikView istnieje społeczność, która ma fora dyskusyjne, blogi i bibliotekę. Społeczność pomaga rozwiązać większość twoich zapytań. Pokazuje związek między danymi przy użyciu różnych kolorów. Qlikview pomaga użytkownikom podejmować właściwe decyzje na podstawie różnych podejść do wizualizacji danych.
Jeśli interesuje Cię projektowanie układu, Qlikview to Twoja droga. Dobrze jest mieć wiedzę na temat modelowania danych i podstaw SQL, aby być biegłym w Qlikview.
7. Pomarańczowy
Pomarańczowy zestaw narzędzi można wykorzystać jako prostą wizualizację danych do skomplikowanych algorytmów uczenia maszynowego, pod warunkiem, że jest to oprogramowanie typu open source. Można go również używać z biblioteką Python. To jest jak płótno, w którym użytkownik umieszcza widżety i tworzony jest przepływ pracy. Wszystkie funkcje danych są wykonywane w kanwie widżetów. Użytkownicy mogą eksplorować różne techniki wizualizacji dostępne w narzędziu.
Istnieje wiele dodatków do narzędzia Orange, ponieważ jest ono również używane w algorytmie uczenia maszynowego. W tym narzędziu można również eksplorować dane.
8. H2O
H2O pomaga znaleźć wzorce danych. Jego zastosowania dotyczą głównie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, ale zapewnia naprawdę dobry wgląd w dane. H2O ma wbudowaną funkcję odgadywania struktury przychodzącego zestawu danych.
Istnieją również inne narzędzia, takie jak OpenRefine do sortowania i filtrowania danych, tabele syntezy do wykresów i wizualizacji, Microsoft Power BI do wizualizacji danych i przenoszenia danych, pulpity nawigacyjne Google do tworzenia raportów, wykresy do analizy statystycznej, Gephi do wizualizacji statystycznej i narzędzia są liczne .
Wniosek
Analizę danych można łatwo wykonać przy odrobinie praktyki. Wszystkie narzędzia nie pomogą jednakowo. Dobrze jest wybrać jedno narzędzie i zostać mistrzem w tym narzędziu. Zrozumienie danych jest niezbędne, aby wiedzieć, gdzie naprawdę jesteśmy pod względem analizy danych. Programowanie nie jest tak naprawdę ważne w wizualizacji i analizie danych. Ale niektóre narzędzia przybliżają Cię do programowania.
Polecany artykuł
Jest to przewodnik po bezpłatnych narzędziach do analizy danych. Tutaj szczegółowo omawiamy różne narzędzia analizy danych. Możesz także przejrzeć nasze inne sugerowane artykuły, aby dowiedzieć się więcej -
- Badanie narzędzi analizy danych
- Narzędzia do nauki danych
- Narzędzia sztucznej inteligencji
- Narzędzia hurtowni danych
- QlikView Alternatywy
- Wykresy QlikView
- Funkcje QlikView