✅ Инструменты анализа данных - Список удобных инструментов анализа данных

Введение в инструменты анализа данных

Введение в инструменты анализа данных

Было много открытий в мире из-за растущего спроса на рынке и значимости аналитики данных. Самый короткий, удобный и ориентированный на производительность инструмент для анализа с открытым исходным кодом должен быть затруднен для короткого списка. Есть много инструментов, которые требуют небольшого количества кода и могут дать лучшие результаты, чем платные версии, такие как - программирование R в интеллектуальном анализе данных и общедоступных таблицах, программирование Python в визуализации данных. Ниже приведен список лучших инструментов анализа данных, основанных на популярности, обучении и результатах, как с открытым исходным кодом, так и платных.

Лучший инструмент для анализа данных

Здесь мы собираемся объяснить Top инструмент анализа данных

1. R Программирование

Что если я скажу, что Project R, проект GNU, был опубликован в R? Это написано в основном на C и Fortran. И многие модули были разработаны только в R. Это бесплатный язык и программное обеспечение для статистических вычислений и графического программирования. R является ведущим в отрасли аналитическим инструментом, обычно используемым в моделировании данных и статистике. Вы можете легко манипулировать и представлять свою информацию различными способами. SAS во многих отношениях превысил объем данных, производительность и результаты. R компилируется и работает на многих платформах, включая -macOS, Windows и Linux. t имеет возможность перемещаться между пакетами по категориям 11 556 пакетов. R также предлагает инструменты для автоматической установки всех пакетов, которые могут быть собраны с большой информацией в соответствии с потребностями пользователя.

2. Tableau Public

Tableau Public предлагает бесплатное программное обеспечение, которое связывает любой источник информации, включая корпоративное хранилище данных, веб-информацию или Microsoft Excel, генерирует информационные дисплеи, информационные панели, карты и т. Д., Которые представлены в Интернете в режиме реального времени. Это может быть сообщено клиенту или через социальные сети. Доступ к файлу может быть загружен в различных форматах. Нам нужны очень хорошие источники данных, если вы хотите увидеть всю мощь таблицы. Большой объем данных Tableau делает информацию существенной и лучше, чем любое другое программное обеспечение для визуализации данных на рынке, которое можно анализировать и визуализировать.

3. Питон

Python - это объектно-ориентированный, удобный и открытый язык, который можно читать, писать, поддерживать и бесплатно. Гвидо ван Россум создал его в начале 1980-х годов, поддерживая как функциональные, так и структурированные методы программирования. Python легко узнать, потому что JavaScript, Ruby и PHP очень сопоставимы. Python также имеет очень хорошие библиотеки для машинного обучения, например, Keras, TensorFlow, Theano и Scikitlearn. Как мы все знаем, Python является важной функцией, потому что он может собираться на любой платформе, такой как MongoDB, JSON, SQL Server и многих других. Можно также сказать, что python также может очень хорошо обрабатывать текст данных. Python довольно прост, поэтому его легко узнать, и для этого нам нужен уникально читаемый синтаксис. Разработчикам может быть намного проще, чем на других языках, читать и переводить код Python.

4. SAS

SAS обозначает Систему статистического анализа. Он был создан Институтом SAS в 1966 году и получил дальнейшее развитие в 1980-х и 1990-х годах. Это среда программирования и язык для управления данными и аналитический лидер. SAS легко доступен, прост в управлении и может быть проанализирована информация из всех источников. В 2011 году SAS выпустила широкий ассортимент товаров для анализа клиентов и множество модулей SAS, обычно применяемых для профилирования клиентов и будущих возможностей, для веб-аналитики, социальных сетей и маркетинга. Он также может прогнозировать, управлять и оптимизировать их поведение. Он использует память и распределенную обработку для быстрого анализа огромных баз данных. Также этот инструмент помогает моделировать прогнозную информацию.

5. Apache Spark

Apache был создан в 2009 году Калифорнийским университетом AMP Lab of Berkeley. Apache Spark - это механизм быстрой обработки данных, который запускает приложения в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске в кластерах Hadoop. Spark основан на науке о данных, и его идея облегчает науку о данных. Spark также славится ростом информационных конвейеров и моделей машин. У Spark также есть библиотека - MLlib, которая предоставляет ряд станков для повторяющихся методов в таких областях информатики, как регрессия, классификация, кластеризация, совместная фильтрация и т. Д. Apache Software Foundation запустил Spark, чтобы ускорить процесс компьютерных вычислений Hadoop.

6. Excel

Excel - это программа Microsoft, которая является частью пакета программной продуктивности, разработанного Microsoft Office. Excel является основным и распространенным аналитическим инструментом, обычно используемым почти в каждой отрасли. Excel необходим, когда требуется аналитика внутренней информации клиента. Он анализирует сложную работу по суммированию информации с использованием предварительного просмотра сводных таблиц для фильтрации информации в соответствии с требованиями заказчика. В Excel есть расширенный вариант бизнес-аналитики, помогающий моделировать предварительно созданные параметры, такие как автоматическое обнаружение отношений, меры DAX и группировка времени. В общем, Excel используется для вычисления ячеек, для поворота таблиц и построения графиков для нескольких инструментов. Например, вы можете создать ежемесячный бюджет для Excel, отслеживать бизнес-расходы или сортировать и организовывать большие объемы данных с помощью таблицы Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner - это мощная встроенная научная платформа для данных, созданная той же фирмой, которая выполняет проективную и другую сложную аналитику без какого-либо программирования, такого как анализ данных, анализ текста, машинное обучение и визуальный анализ. Включая Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase и т. Д., RapidMiner также можно использовать для создания любой исходной информации, включая Access. Инструмент очень силен, так что можно создавать аналитику на основе реальных сред преобразования информации. Например: для прогнозного анализа вы можете управлять форматами и наборами информации.

8. НОЖ

KNIME Команда разработчиков программного обеспечения из Университета Констанс разработала в январе 2004 года. Платформа рабочего процесса с открытым исходным кодом для построения и выполнения обработки информации. KNIME использует узлы для построения графиков, которые отображают поток информации от входа к выходу. Благодаря своей модульной концепции конвейера, KNIME является ведущим ведущим открытым, отчетным и встроенным аналитическим инструментом для оценки и моделирования информации с помощью визуального программирования, интеграции различных элементов интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Каждый узел выполняет одно задание рабочего процесса. В следующем примере пользователь считывает определенную информацию с помощью узла чтения файлов. Первые 1000 строк впоследствии фильтруются с использованием узла фильтра строк. Затем вы можете рассчитать итоговую статистику, используя узел статистики, и результаты завершаются модулем записи CSV на жестком диске пользователя.

9. QlikView

QlikView обладает многими отличительными характеристиками, такими как запатентованная технология и обработка памяти, которая может быстро выполнить конечный результат для конечного пользователя и сохранить информацию в самом документе. Связь данных автоматически сохраняется в QlikView, и почти 10% от первоначального тома можно сжать. Цветовая визуализация информационного соединения - для связанной информации и не связанной информации, определенного цвета. Как инструмент BI для автосервиса, QlikView, как правило, легко собирать без необходимости иметь уникальные возможности анализа данных или программирования для большинства клиентов компании. Он часто используется в отделах маркетинга, кадрового обеспечения и продаж, а также на инструментальных панелях управления для мониторинга общих операций компании на самом высоком уровне управления. Большинство организаций проводят обучение пользователей компании, прежде чем им будет предоставлен доступ к программному обеспечению, в то время как никаких уникальных способностей не требуется.

10. Splunk

Его первая версия, большая часть которой была оценена пользователями, была запущена в 2004 году. Она постепенно стала вирусной среди компаний и начала приобретать лицензии их компаний. Splunk - это программная технология, используемая для мониторинга, поиска, анализа и просмотра информации, создаваемой компьютером, в режиме реального времени. Он может отслеживать и читать различные файлы журналов и сохранять информацию об индексаторах как случаи. С помощью этих инструментов вы можете отображать информацию о различных типах информационных панелей. Splunk извлекает всю текстовую информацию журнала и предлагает простой способ поиска по ней, пользователь может извлекать все виды информации, вести всевозможные интересные статистические данные и отправлять их в различных форматах.

11. IBM SPSS Modeler

Прогнозирующая платформа Big Data Analytics - это IBM SPSS Modeler. Он предоставляет прогнозные модели и снабжает людей, организации, системы и компании. Он содержит множество сложных аналитических и алгоритмов. ИТ-отделы Ускоряют и устраняют проблемы, анализируя структурированные и неструктурированные данные. SPSS Modeler не просто исследует вашу информацию. Он наиболее эффективен, когда используется для выявления сильных закономерностей в ваших непрерывных бизнес-процессах, а затем извлекает выгоду из развертывания бизнес-моделей, чтобы лучше прогнозировать выбор и достигать оптимальных результатов.

Вывод :

Хотя инструменты, упомянутые в вышеприведенной статье, облегчают оценку, данные, которые вы предоставляете и анализируете, полезны только так, как они. Потратьте некоторое время на изучение новых трюков, примите вызов и позвольте этим инструментам улучшить и дополнить ваши уже существующие логические и логические способности.

Инструменты анализа данных - Список удобных инструментов анализа данных