Wprowadzenie do narzędzi analizy danych

Było wiele globalnych otwarć ze względu na rosnące zapotrzebowanie rynku i znaczenie analizy danych. Najpopularniejszym, przyjaznym dla użytkownika i zorientowanym na wydajność narzędziem do analizy typu open source jest utrudnienie dla krótkiej listy. Istnieje wiele narzędzi, które wymagają niewielkiego kodowania i mogą dawać lepsze wyniki niż wersje płatne, takich jak - programowanie R w eksploracji danych i publicznych tabelach, programowanie Python w wizualizacji danych. Poniżej znajduje się lista najlepszych narzędzi do analizy danych w oparciu o popularność, nauczanie i wyniki, zarówno open source, jak i płatne.

Najlepsze narzędzie do analizy danych

W tym artykule wyjaśnimy najlepsze narzędzie do analizy danych

1. Programowanie R.

Co jeśli powiem, że Projekt R, projekt GNU, został opublikowany w R? Jest to napisane głównie w C i Fortran. I wiele modułów zostało opracowanych tylko w R. Jest to darmowy język i oprogramowanie do obliczeń statystycznych i programowania grafiki. R jest wiodącym w branży narzędziem analitycznym, powszechnie stosowanym w modelowaniu danych i statystyce. Możesz łatwo manipulować i prezentować swoje informacje na różne sposoby. SAS pod wieloma względami przekroczył pojemność danych, wydajność i wyniki. R kompiluje i działa na wielu platformach, w tym na -macOS, Windows i Linux. t ma opcję nawigowania po paczkach według kategorii 11.556 paczek. R oferuje również przyrządy do automatycznej instalacji wszystkich pakietów, które mogą być dobrze złożone z dużą ilością informacji zgodnie z potrzebami użytkownika.

2. Tableau Public

Tableau Public oferuje bezpłatne oprogramowanie, które łączy dowolne źródło informacji, w tym hurtownię danych korporacyjnych, informacje internetowe lub Microsoft Excel, generuje wyświetlacze informacji, pulpity nawigacyjne, mapy itp., Które są obecne w Internecie w czasie rzeczywistym. Może być komunikowany z klientem lub za pośrednictwem mediów społecznościowych. Dostęp do pliku można pobrać w różnych formatach Potrzebujemy bardzo dobrych źródeł danych, jeśli chcesz zobaczyć potęgę tableau. Wielkie możliwości Tableau sprawiają, że informacje są niezbędne i lepsze niż jakiekolwiek inne oprogramowanie do wizualizacji danych na rynku może być analizowane i wizualizowane.

3. Python

Python jest zorientowanym obiektowo, przyjaznym dla użytkownika językiem o otwartym kodzie źródłowym, który można czytać, pisać, utrzymywać i udostępniać za darmo. Guido van Rossum stworzył go na początku lat 80. XX wieku, obsługując zarówno funkcjonalne, jak i ustrukturyzowane techniki programowania. Python jest prosty do zrozumienia, ponieważ JavaScript, Ruby i PHP są bardzo porównywalne. Python ma również bardzo ładne biblioteki do uczenia maszynowego, np. Keras, TensorFlow, Theano i Scikitlearn. Jak wszyscy wiemy, że Python jest ważną funkcją, ponieważ może on łączyć się na dowolnej platformie, takiej jak MongoDB, JSON, SQL Server i wiele innych. Możemy również powiedzieć, że Python może również obsługiwać tekst danych w bardzo świetny sposób. Python jest dość prosty, więc łatwo go poznać i do tego potrzebujemy unikalnej składni. Programiści mogą znacznie łatwiej niż w innych językach czytać i tłumaczyć kod Pythona.

4. SAS

SAS oznacza System Analizy Statystycznej. Został stworzony przez SAS Institute w 1966 r. I dalej rozwijany w latach 80. i 90. XX wieku. Jest środowiskiem programistycznym i językiem do zarządzania danymi oraz liderem analitycznym. SAS jest łatwo dostępny, łatwy w zarządzaniu, a informacje ze wszystkich źródeł mogą być analizowane. W 2011 r. SAS wprowadził na rynek szeroką gamę produktów do analizy danych klientów i wiele modułów SAS, powszechnie stosowanych do profilowania klientów i przyszłych możliwości, dla sieci, mediów społecznościowych i analiz marketingowych. Może także przewidywać, zarządzać i optymalizować ich zachowanie. Wykorzystuje pamięć i przetwarzanie rozproszone do szybkiej analizy ogromnych baz danych. Ponadto ten instrument pomaga modelować informacje predykcyjne.

5. Apache Spark

Apache został stworzony w 2009 roku przez University of California, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark to szybki mechanizm przetwarzania danych, który uruchamia aplikacje 100 razy szybciej w pamięci i 10 razy szybciej na dysku w klastrach Hadoop. Spark opiera się na analizie danych, a jego pomysł ułatwia analizę danych. Spark słynie również z rozwoju rurociągów informacyjnych i modeli maszyn. Spark ma także bibliotekę - MLlib, która dostarcza szereg obrabiarek do powtarzających się metod w dziedzinie informatyki, takich jak regresja, stopniowanie, tworzenie klastrów, filtracja kooperacyjna itp. Fundacja Apache Software Foundation uruchomiła Spark, aby przyspieszyć proces obliczeniowy oprogramowania Hadoop.

6. Excel

Excel to program Microsoft, który jest częścią pakietu oprogramowania, który opracował Microsoft Office. Excel jest podstawowym i popularnym narzędziem analitycznym powszechnie stosowanym w prawie każdej branży. Excel jest niezbędny, gdy wymagana jest analiza wewnętrznych informacji klienta. Analizuje skomplikowane zadanie podsumowywania informacji za pomocą podglądu tabel przestawnych w celu filtrowania informacji zgodnie z wymaganiami klienta. Excel ma zaawansowaną opcję analizy biznesowej, która pomaga w modelowaniu wstępnie utworzonych opcji, takich jak automatyczne wykrywanie relacji, miary DAX i grupowanie czasu. Excel jest ogólnie używany do obliczania komórek, przestawiania tabel i tworzenia wykresów dla wielu instrumentów. Na przykład możesz utworzyć miesięczny budżet dla programu Excel, śledzić wydatki biznesowe lub sortować i organizować duże ilości danych za pomocą tabeli Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner to silna platforma do nauki danych osadzonych stworzona przez tę samą firmę, która wykonuje projekcyjne i inne zaawansowane analizy bez żadnego programowania, takie jak eksploracja danych, analiza tekstu, szkolenie maszyn i analiza wizualna. W tym Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase itp., RapidMiner może być również wykorzystywany do tworzenia dowolnych informacji źródłowych, w tym Access. Instrument jest bardzo silny, że można generować analizy oparte na rzeczywistych środowiskach konwersji informacji, na przykład: w przypadku analizy predykcyjnej można zarządzać formatami i zestawami informacji.

8. KNIME

KNIME Zespół inżynierów oprogramowania z Constance University opracował w styczniu 2004 r. Platforma przepływu pracy typu open source do budowy i wykonywania przetwarzania informacji. KNIME wykorzystuje węzły do ​​tworzenia wykresów odwzorowujących przepływ informacji od wejścia do wyjścia. Dzięki swojej idei modułowego potoku KNIME jest wiodącym wiodącym narzędziem open source do raportowania i wbudowanym narzędziem analitycznym do oceny i modelowania informacji za pomocą programowania wizualnego, integracji różnych elementów eksploracji danych i uczenia maszynowego. Każdy węzeł wykonuje jedno zadanie przepływu pracy. W następującym przypadku użytkownik czyta określone informacje za pomocą węzła Czytnik plików. Pierwsze 1000 wierszy jest następnie filtrowanych za pomocą węzła Filtr wierszy. Następnie można obliczyć statystyki podsumowujące za pomocą węzła statystycznego, a wyniki są kończone przez program CSV Writer na dysku twardym użytkowników.

9. QlikView

QlikView ma wiele charakterystycznych cech, takich jak opatentowana technologia i przetwarzanie pamięci, które mogą szybko wykonać wynik dla klientów końcowych i przechowywać informacje w samym dokumencie. Powiązanie danych jest automatycznie zachowywane w QlikView i można skompresować prawie 10% z początkowego woluminu. Kolorowa wizualizacja połączenia informacyjnego - dla powiązanych informacji i informacji niezwiązanych z konkretnym kolorem. Jako narzędzie BI do automatycznej obsługi, QlikView jest zwykle łatwy do zebrania, bez konieczności posiadania unikalnych umiejętności analizy danych lub programowania dla większości klientów firmy. Jest często stosowany w działach marketingu, kadr i sprzedaży, a także w pulpitach menedżerskich do monitorowania ogólnych transakcji firmy na najwyższym szczeblu zarządzania. Większość organizacji zapewnia użytkownikom firmy szkolenie przed uzyskaniem dostępu do oprogramowania, przy czym nie są wymagane żadne unikalne umiejętności.

10. Splunk

Jego pierwsza wersja, w większości doceniona przez użytkowników, została wydana w 2004 roku. Stopniowo stała się popularna wśród firm i zaczęła kupować licencje firmowe. Splunk to technologia oprogramowania służąca do monitorowania, wyszukiwania, analizy i przeglądania informacji wytwarzanych przez komputer w czasie rzeczywistym. Może śledzić i odczytywać różne pliki dziennika oraz zapisywać informacje o indeksatorach jako wystąpienia. Za pomocą tych narzędzi można wyświetlać informacje o różnych typach pulpitów nawigacyjnych. Splunk pobiera wszystkie dzienniki tekstowe i oferuje łatwy sposób przeszukiwania ich, użytkownik może wyszukiwać wszelkiego rodzaju informacje, przeprowadzać różnego rodzaju interesujące statystyki i przesyłać je w różnych formatach.

11. IBM SPSS Modeler

Platformą predykcyjną Big Data Analytics jest IBM SPSS Modeler. Zapewnia modele predykcyjne i dostarcza ludzi, organizacji, systemów i firmy. Zawiera szereg wyrafinowanych metod analitycznych i algorytmów. IT Dowiedz się szybciej i rozwiąż problemy, analizując ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane dane SPSS Modeler nie tylko eksploruje twoje informacje. Jest najsilniejszy, gdy jest stosowany do odkrywania silnych wzorców w ciągłych procesach biznesowych, a następnie do wykorzystania ich poprzez wdrażanie modeli biznesowych w celu lepszego przewidywania wyborów i osiągania optymalnych wyników.

Wniosek :

Chociaż narzędzia wspomniane w powyższym artykule ułatwiają ocenę, dane, które podajesz i analizujesz, są tak samo przydatne, jak są. Poświęć trochę czasu na nauczenie się nowych sztuczek, podejmij wyzwanie i pozwól tym instrumentom ulepszyć i uzupełnić już istniejące umiejętności logiczne i rozumowania.

Polecam artykuły:

To był przewodnik po narzędziach do analizy danych. Tutaj omawiamy najlepsze przyjazne dla użytkownika i zorientowane na wydajność narzędzia analizy danych. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -

  1. Co to jest MongoDB
  2. Co to jest SAS
  3. Co to jest MySQL
  4. Operatorzy SAS
  5. Wykresy QlikView
  6. Funkcje QlikView

Kategoria:

Big Data