Вступ до безкоштовних інструментів аналізу даних
Усі не дуже добре в програмуванні, але будуть дуже зацікавлені в аналізі даних, а також добре в ньому. Скільки з вас думали, що було б дуже просто, якби були якісь інструменти без кодування, щоб зробити аналіз даних? Ну, ця сторінка написана для вас, хлопці. Дані завжди не потрібно читати та записувати через мову програмування. Існують інструменти дослідження та візуалізації, які не потребують кодування. Від вікового Excel до нового Qlikview інструменти нескінченні. Давайте подивимось на безкоштовні інструменти аналізу даних.
Інструменти аналізу даних
Нижче наведено різні інструменти аналізу даних.
1. Excel
Excel все ще приваблює людей для аналізу даних, і так, він незамінний як інструмент аналітики. Існує безліч безкоштовних онлайн-підручників, які навчають про Excel та VBA, за допомогою яких можна освоїти відмінник. Усі функції, такі як вивчення даних, узагальнення даних та візуалізація даних за допомогою різних графічних інструментів, виконуються у відмінній формі.
Навчитися та засвоїти успіхи дуже просто. Excel як і раніше є основним інструментом в галузі даних та аналітики. Знання excel допоможе вам у вашій кар’єрі з інформатикою. Хоча Microsoft Excel не є безкоштовним, на ринку є подібні інструменти, такі як електронні таблиці, відкриті офіси та інші, які надають ті самі функції, що і excel. Невеликим недоліком excel є те, що його не можна використовувати для дуже великих наборів даних.
2. Табле
- Tableau - це безкоштовний інструмент візуалізації даних від простих даних до складних даних. Це свого роду інтерактивний, і ми можемо запропонувати мітки, інструменти, розмір стовпця і майже все, що ми можемо налаштувати. Інтерфейс перетягування дуже корисний у цьому програмному забезпеченні, і розрахунки можна зробити також у Tableau. Кожен, хто не має уявлення про аналітику, може бачити та розуміти дані з платформи Tableau.
- Інформаційні панелі та робочі таблиці створюються в Tableau для аналізу даних та візуалізації. Tableau допомагає бачити дані з іншої точки зору через свої інформаційні панелі. Можна легко увійти у світ науки про дані через Табау. Також Tableau інтегрується з мовою програмування Python та R.
3. Трифакта
Trifacta - це інструмент з відкритим кодом для керування даними, який полегшує підготовку даних для аналізу даних. Trifacta допомагає перетворити, вивчити та проаналізувати дані з необробленого формату даних у чистий, впорядкований формат. Він використовує методи машинного навчання, щоб допомогти користувачам в аналізі та дослідженні даних. Інша назва Trifacta - це Data Wrangler, що дає зрозуміти, що він є найбільш корисним для очищення даних.
Він був розроблений у 2012 році Джо Геллерстейн, Джефрі Хер та Шоном Канделем. Trifacta працює з хмарою та співпрацює з AWS. Він отримав нагороду за розгортання машинного навчання від AWS. Trifacta допомагає вам працювати з великими наборами даних, на відміну від Excel. Також пропозиції щодо редагування тексту неймовірні в Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner - це інтеграційний інструмент для підготовки даних, машинного навчання, глибокого навчання та інших методів аналізу даних. Робочий процес називається процесами, а вихід одного процесу стає входом інших. Це можна розширити за допомогою мов програмування або власних плагінів. Деякі версії RapidMiner безкоштовні.
До продуктів RapidMiner належать програма RapidMiner Studio, автомодель RapidMiner, RapidMiner Turbo Prep, сервер RapidMiner і RapidMiner Radoop. Ми можемо перевіряти дані, завантажуючи дані в RapidMiner і робити обчислення або сортувати дані всередині інструменту. RapidMiner призначений в основному для непрограмістів. RapidMiner також допомагає в очищенні даних та підготовці графіків.
5. Талент
Talend - це інструмент з відкритим кодом для інтеграції даних за допомогою хмари. Talend допомагає імпортувати дані та переміщувати їх до сховища даних якомога швидше. Talend має єдину платформу. Також громада Таленду є потужною, що ви ніколи не дізнаєтесь, що людина з іншого боку походить з якого походження.
Платформи Talend, підприємство Talend і Talend Open Studio допомагають майже у всьому, що стосується даних, про які ви не можете шукати інший інструмент, коли ви починаєте працювати з Talend. Серед трьох найбільш популярних є Talend Open Studio. Співпраця та управління Talend похвально, як і їх інтеграція даних.
6. Qlikview
Qlikview рекомендується як найкращий інструмент візуалізації даних. Це більш швидкий, легкий і унікальний характер. У QlikView існує спільнота, яка має форуми, блоги та бібліотеку для обговорення. Спільнота допомагає вирішити більшість запитів. Він показує взаємозв'язок між даними, використовуючи різні кольори. Qlikview допомагає користувачам приймати правильні рішення за допомогою різних підходів візуалізації даних.
Якщо ви зацікавлені в дизайні макетів, Qlikview - це ваш шлях. Добре знати знання моделювання даних та основи SQL, щоб добре володіти Qlikview.
7. Апельсин
Помаранчевий інструментарій можна використовувати як просту візуалізацію даних до складних алгоритмів машинного навчання, за умови, що це відкритий код. Його також можна використовувати з бібліотекою Python. Це як полотно, де користувач розміщує віджети і створюється робочий процес. Усі функціональні дані виконуються у полотні віджетів. Користувачі можуть вивчити різні методи візуалізації, наявні в цьому інструменті.
Існує багато доповнень для інструменту Orange, оскільки він використовується і в алгоритмі машинного навчання. За допомогою цього інструменту можна також здійснити пошук даних.
8. Н2О
H2O допомагає у пошуку шаблонів даних. Її застосування в основному в машинному навчанні та штучному інтелекті, але це дає дуже хороші уявлення про дані. H2O має вбудовану функцію для відгадування структури вхідного набору даних.
Існують також інші інструменти, такі як OpenRefine для сортування та фільтрації даних, таблиці Fusion для графіків та візуалізації, BI Power BI для візуалізації даних та керування даними, інформаційні панелі Google для створення звітів, графік статистичного аналізу, Gephi для статистичної візуалізації та інструментів багато .
Висновок
Аналіз даних можна легко виконати з невеликою кількістю практики. Всі інструменти не допоможуть однаково. Добре вибрати один інструмент і стати майстром у цьому інструменті. Розуміння даних є важливим для того, щоб знати, де ми насправді перебуваємо з точки зору аналізу даних. Програмування не дуже важливо для візуалізації та аналізу даних. Але деякі інструменти зближують вас із програмуванням.
Рекомендована стаття
Це посібник із безкоштовних інструментів аналізу даних. Тут ми детально обговоримо різні інструменти аналізу даних. Ви також можете ознайомитися з іншими запропонованими нами статтями, щоб дізнатися більше -
- Дослідження інструментів аналізу даних
- Інструменти наукових даних
- Інструменти штучного інтелекту
- Інструменти для зберігання даних
- Альтернативи QlikView
- Діаграми QlikView
- Функції QlikView