✅ Інструменти аналізу даних - Список зручних інструментів аналізу даних

Вступ до інструментів аналізу даних

Вступ до інструментів аналізу даних

Було багато глобальних відкриттів через зростаючий попит на ринку та значущість аналітики даних. Найпоширеніший, зручний для користувачів та орієнтований на ефективність інструмент для аналітики з відкритим кодом, повинен бути складним для цього списку. Існує багато інструментів, які потребують невеликого кодування і здатні забезпечити кращі результати, ніж платні версії, такі як: - R програмування при обробці даних та відкритих таблицях, програмування Python у візуалізації даних. Далі наведено перелік основних інструментів аналізу даних на основі популярності, викладання та результатів, як відкритого, так і платного.

Основний інструмент аналізу даних

Тут ми розповімо про головний інструмент аналізу даних

1. Програмування R

Що робити, якщо я скажу, що проект R, проект GNU, був опублікований в R? Це написано переважно на С та Фортран. І багато модулів було складено лише в R. Це вільна мова та програмне забезпечення для статистичних обчислень та графічного програмування. R - провідний аналітичний інструмент в галузі, який зазвичай використовується при моделюванні даних та статистиці. Ви можете легко маніпулювати та представляти свою інформацію різними способами. SAS багато в чому перевищував обсяг даних, продуктивність та результати. R збирає та працює на багатьох платформах, включаючи -macOS, Windows та Linux. t має можливість орієнтуватися на пакунках за категоріями 11 556 пакунків. R також пропонує інструменти для автоматичного встановлення всіх пакетів, які можна добре зібрати з великою інформацією відповідно до потреб користувача.

2. Tableau Public

Tableau Public пропонує безкоштовне програмне забезпечення, яке пов'язує будь-яке джерело інформації, включаючи корпоративне сховище даних, веб-інформацію або Microsoft Excel, генерує інформаційні дисплеї, інформаційні панелі, карти тощо, а також наявні в Інтернеті в режимі реального часу. З ним можна спілкуватися із замовником або через соціальні медіа. Доступ до файлу можна завантажувати в різних форматах. Нам потрібні дуже хороші джерела даних, якщо ви хочете бачити потужність таблиці. Великий потенціал даних Tableau робить інформацію важливою та кращою, ніж будь-яке інше програмне забезпечення для візуалізації даних на ринку, можна аналізувати та візуалізувати.

3. Пітон

Python - це об'єктно-орієнтована, зручна для користувачів, а також мова з відкритим кодом, яку можна читати, писати, підтримувати та безкоштовно. Гвідо ван Россум створив його на початку 1980-х, підтримуючи як функціональні, так і структуровані методи програмування. Python простий у пізнанні, оскільки JavaScript, Ruby та PHP дуже порівнянні. У Python також є дуже приємні бібліотеки для машинного навчання, наприклад, Keras, TensorFlow, Theano та Scikitlearn. Як ми всі знаємо, що python є важливою особливістю, тому що python може збиратися на будь-якій платформі, такі як MongoDB, JSON, SQL Server та багато інших. Можна також сказати, що python також може дуже добре обробляти текст даних. Python досить простий, тому його легко пізнати, і для цього нам потрібен як унікальний для читання синтаксис. Розробникам може бути набагато простіше, ніж інші мови, читати та перекладати код Python.

4. SAS

SAS розшифровується як система статистичного аналізу. Він був створений Інститутом SAS у 1966 році та далі розвивався у 1980-х та 1990-х роках, є середовищем програмування та мовою для управління даними та аналітичним лідером. SAS легко доступний, простий в управлінні та інформація з усіх джерел може бути проаналізована. У 2011 році SAS запустила широкий спектр товарів для клієнтів та багато модулів SAS, які зазвичай застосовуються для профілювання клієнтів та майбутніх можливостей для веб, соціальних медіа та маркетингової аналітики. Він також може передбачати, керувати та оптимізувати їх поведінку. Він використовує пам'ять і розподілену обробку для швидкого аналізу величезних баз даних. Також цей інструмент допомагає моделювати прогнозну інформацію.

5. Апаче іскра

Apache був створений в 2009 році Каліфорнійським університетом, лабораторією AMP Берклі. Apache Spark - це швидкий механізм обробки даних, який працює в 100 разів швидше в пам'яті та в 10 разів швидше на диску в кластерах Hadoop. Іскра базується на науці даних і її ідея сприяє науці даних. Іскра славиться також зростанням інформаційних трубопроводів та моделей машин. Spark також має бібліотеку - MLlib, яка постачає ряд верстатів для повторюваних методів у таких галузях інформатики, як регресія, класифікація, кластеризація, спільна фільтрація тощо. Програмний фонд Apache Software запустив Spark для прискорення процесів обчислення програмного забезпечення Hadoop.

6. Excel

Excel - це програма Microsoft, яка є частиною розробленого пакета продуктивності Microsoft Office. Excel - це основний і поширений аналітичний інструмент, який зазвичай використовується майже в кожній галузі. Excel необхідний, коли потрібна аналітика на внутрішній інформації замовника. Він аналізує складну роботу з узагальнення інформації за допомогою попереднього перегляду зведених таблиць для фільтрації інформації відповідно до вимог замовника. Excel має вдосконалений варіант бізнес-аналітики для моделювання заздалегідь створених варіантів, таких як автоматичне виявлення відносин, заходи DAX та групування часу. Excel використовується в цілому для обчислення комірок, для обертання таблиць і для графіку декількох інструментів. Наприклад, ви можете створити щомісячний бюджет для Excel, відстежувати витрати бізнесу або сортувати та організовувати великі обсяги даних за допомогою таблиці Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner - це сильна вбудована платформа наукових даних, створена тією ж фірмою, яка здійснює проективну та іншу складну аналітику без будь-якого програмування, наприклад, обмін даними, текстова аналітика, машинне навчання та візуальний аналіз. У тому числі Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase тощо, RapidMiner також може використовуватися для створення будь-якої вихідної інформації, включаючи Access. Цей інструмент дуже сильний, що може бути створена аналітика, заснована на фактичних середовищах перетворення інформації. Наприклад: Для прогнозного аналізу можна керувати форматами та наборами інформації.

8. КНІМ

КНІМЕ Команда програмних інженерів з Констанського університету розробила в січні 2004 року платформу робочого процесу з відкритим кодом для створення та реалізації інформації. KNIME використовує вузли для побудови графіків, які відображають потік інформації від входу до виводу. Завдяки своїй модульній ідеї конвеєру, KNIME є головним провідним відкритим джерелом, звітним та вбудованим аналітичним інструментом для оцінки та моделювання інформації за допомогою візуального програмування, інтеграції різних елементів майнінгу даних та машинного навчання. Кожен вузол виконує одну роботу робочого процесу. У наступному випадку користувач зчитує певну інформацію за допомогою вузла зчитування файлів. Перші 1000 рядків згодом фільтруються за допомогою вузла "Фільтр рядків". Потім ви можете обчислити підсумкову статистику за допомогою вузла статистики, а результати завершуються програмою CSV Writer на жорсткому диску користувачів.

9. QlikView

QlikView має багато відмінних характеристик, таких як запатентована технологія та обробка пам’яті, що дозволяє швидко виконати результат для кінцевих клієнтів і зберігати інформацію в самому документі. Об'єднання даних автоматично зберігається в QlikView і майже 10% від початкового обсягу можна стиснути. Кольорова візуалізація інформаційного з'єднання - для пов'язаної інформації та непов'язаної інформації, певного кольору. Як інструмент BI для автоматичного обслуговування, QlikView зазвичай легко збирати, не потребуючи унікальних можливостей аналізу даних або програмування для більшості клієнтів компанії. Його часто використовують у відділах маркетингу, персоналу та продажу, а також на інформаційних панелях управління для контролю загальних операцій компанії на найвищому рівні управління. Більшість організацій надають користувачам компанії навчання до того, як їм надається доступ до програмного забезпечення, тоді як унікальні здібності не потрібні.

10. Сплив

Його перша версія, більшу частину якої оцінили її користувачі, була запущена в 2004 році. Поступово вона стала вірусною серед підприємств і почала купувати ліцензії на їхню компанію. Splunk - це програмна технологія, яка використовується для моніторингу, пошуку, аналізу та перегляду інформації, виробленої комп'ютером у режимі реального часу. Він може відслідковувати та читати різні файли журналів та зберігати інформацію на індексаторах як події. За допомогою цих інструментів можна відображати інформацію про різні типи інформаційних панелей. Splunk витягує всю текстову інформацію журналу та пропонує простий спосіб пошуку по ній, користувач може отримати всі види інформації, вести всілякі цікаві статистичні дані та надсилати їх у різних форматах.

11. IBM SPSS Modeler

Прогнозованою платформою Big Data Analytics є IBM SPSS Modeler. Він надає прогнозні моделі та постачає людей, організації, системи та компанію. Він містить різноманітні складні аналітичні та алгоритми. ІТ Швидше дізнайтеся та вирішіть проблеми, аналізуючи структуровані та неструктуровані дані. SPSS Modeler не просто вивчає вашу інформацію. Це найпотужніше, коли використовується для розкриття сильних моделей у ваших постійних бізнес-процесах, а потім використання капіталу, розгортаючи бізнес-моделі, щоб краще прогнозувати вибір та досягти оптимальних результатів.

Висновок :

Хоча засоби, згадані у вищевказаній статті, полегшують оцінку, дані, які ви надаєте та аналізуєте, є настільки ж корисними, як і вони. Знайдіть час, щоб навчитися свіжим хитрощам, прийміть виклик і дозвольте цим інструментам вдосконалитись та доповнити ваші вже існуючі здібності логіки та міркування.

Інструменти аналізу даних - Список зручних інструментів аналізу даних