Introducere în Instrumentele de analiză a datelor
Au existat multe deschideri la nivel global datorită creșterii cererii de pe piață și a importanței analiticii de date. Cel mai obișnuit, ușor de utilizat și orientat către performanță pentru analiza surselor deschise trebuie să fie dificil pentru lista scurtă. Există multe instrumente care necesită o codificare redusă și pot oferi rezultate mai bune decât versiunile plătite, cum ar fi - programarea R în minerit de date și tableau public, programarea Python în vizualizarea datelor. Următoarea listă cu instrumentele de top de analiză a datelor bazate pe popularitate, predare și rezultate, atât open source, cât și plătite.
Instrument de analiză a datelor de top
Aici vom explica instrumentul de analiză a datelor de top
1. Programare R
Ce se întâmplă dacă spun Project R, un proiect GNU, a fost publicat în R? Acest lucru este scris mai ales în C și Fortran. Și multe module au fost elaborate doar în R. Este un limbaj și software gratuit pentru calculul statistic și programarea grafică. R este principalul instrument de analiză al industriei, utilizat frecvent în modelarea datelor și statisticile. Puteți manipula și prezenta informațiile cu ușurință în diferite moduri. SAS a depășit în numeroase moduri capacitatea, performanța și rezultatele datelor. R compilează și operează pe mai multe platforme, inclusiv -macOS, Windows și Linux. t are opțiunea de a naviga pachete pe categorii de 11.556 de pachete. R oferă, de asemenea, instrumente pentru a instala automat toate pachetele, care pot fi asamblate cu informații mari în funcție de nevoile utilizatorului.
2. Tableau Public
Tableau Public oferă un software gratuit care leagă orice sursă de informații, inclusiv depozitul de date corporativ, informații bazate pe web sau Microsoft Excel, generează afișaje de informații, tablouri de bord, hărți etc. și care sunt prezente pe web în timp real. Poate fi comunicat cu clientul sau prin intermediul social media. Accesul la fișier poate fi descărcat în diferite formate Avem nevoie de surse de date foarte bune dacă doriți să vedeți puterea tableau-ului. Capacitățile mari de date ale Tableau fac ca informația să fie esențială și mai bună decât orice alt software de vizualizare a datelor de pe piață poate fi analizat și vizualizat.
3. Python
Python este un limbaj orientat pe obiecte, ușor de utilizat, precum și un limbaj open-source, care poate fi citit, scris, întreținut și gratuit. Guido van Rossum a creat-o la începutul anilor 1980, sprijinind atât tehnici funcționale cât și structurate de programare. Python este simplu de știut, deoarece JavaScript, Ruby și PHP sunt foarte comparabile. Python are, de asemenea, biblioteci foarte frumoase pentru învățarea mașinilor, de exemplu, Keras, TensorFlow, Theano și Scikitlearn. După cum știm cu toții că python este o caracteristică importantă datorită faptului că python poate fi asamblat în orice platformă precum MongoDB, JSON, SQL Server și multe altele. Putem spune, de asemenea, că python poate manipula textul de date într-o manieră foarte bună. Python este destul de simplu, așa că este ușor de știut și pentru asta, avem nevoie ca o sintaxă care poate fi citită în mod unic. Dezvoltatorii pot fi mult mai ușor decât alte limbi pentru a citi și traduce codul Python.
4. SAS
SAS reprezintă sistemul de analiză statistică. A fost creat de Institutul SAS în 1966 și dezvoltat în continuare în anii 1980 și 1990, este un mediu de programare și un limbaj pentru gestionarea datelor și un lider analitic. SAS este ușor disponibil, ușor de gestionat și informațiile din toate sursele pot fi analizate. În 2011, SAS a lansat o gamă largă de bunuri de informații pentru clienți și numeroase module SAS, aplicate în mod obișnuit la profiluri și oportunități viitoare pentru clienți, pentru Web, social media și analize de marketing. De asemenea, poate prezice, gestiona și optimiza comportamentul acestora. Utilizează memorie și procesare distribuită pentru a analiza rapid baze de date enorme. De asemenea, acest instrument ajută la modelarea informațiilor predictive.
5. Apache Spark
Apache a fost creat în 2009 de către Universitatea din California, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark este un motor la scară rapidă de procesare a datelor și rulează aplicații de 100 de ori mai rapid în memorie și de 10 ori mai rapid pe disc în grupuri Hadoop. Spark se bazează pe știința datelor și ideea sa facilitează știința datelor. Spark este de asemenea renumit pentru creșterea conductelor de informații și a modelelor de mașini. Spark are și o bibliotecă - MLlib care furnizează o serie de mașini-unelte pentru metode recurente în domeniile științei informației, cum ar fi regresia, gradarea, gruparea, filtrarea colaborativă, etc. Apache Software Foundation a lansat Spark pentru a accelera procesul de calcul al software-ului Hadoop.
6. Excel
Excel este un program software Microsoft care face parte din suita de productivitate software Microsoft Office a dezvoltat. Excel este un instrument de analiză de bază și obișnuit utilizat în general în aproape fiecare industrie. Excel este esențial atunci când este necesară o analiză a informațiilor interne ale clientului. Analizează lucrarea complicată a rezumării informațiilor folosind o previzualizare a tabelelor pivot pentru a filtra informațiile în funcție de cerințele clienților. Excel are opțiunea avansată de analiză de afaceri pentru a ajuta la modelarea opțiunilor pre-create, precum detectarea automată a relațiilor, măsurile DAX și gruparea timpului. Excel este utilizat în general pentru calcularea celulelor, pentru pivotarea tabelelor și pentru a grafica mai multe instrumente. De exemplu, puteți crea un buget lunar pentru Excel, să urmăriți cheltuielile pentru afaceri sau să sortați și să organizați cantități mari de date cu un tabel Excel.
7. RapidMiner
RapidMiner este o platformă puternică încorporată în domeniul științei datelor creată de aceeași firmă, care realizează analize proiective și alte sofisticate fără nicio programare, cum ar fi extragerea datelor, analiza textului, instruirea mașinilor și analiza vizuală. Inclusiv Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc., RapidMiner poate fi de asemenea utilizat pentru a crea informații sursă, inclusiv Access. Instrumentul este foarte puternic că se pot genera analize bazate pe medii reale de conversie a informațiilor, de exemplu: pentru analiza predictivă, puteți gestiona formate și seturi de informații.
8. CUNOAȘTE
KNIME Echipa de ingineri software de la Universitatea Constance s-a dezvoltat în ianuarie 2004. Platforma de flux de lucru Open-Source pentru construirea și execuția procesării informațiilor. KNIME utilizează noduri pentru a construi grafice care transferă informații de la intrare la ieșire. Cu ideea sa de conductă modulară, KNIME este un instrument principal de analiză open-source, raportare și integrat pentru evaluarea și modelarea informațiilor prin programare vizuală, integrarea diferitelor elemente de extragere a datelor și învățarea mașinii. Fiecare nod realizează o singură lucrare de flux de lucru. În următoarea instanță, un utilizator citește anumite informații folosind un nod File Reader. Primele 1000 de rânduri sunt filtrate ulterior folosind un nod Filtru rând. Apoi, puteți calcula statisticile sumare folosind un nod de statistici, iar concluziile sunt încheiate de un CSV Writer pe hard disk-ul utilizatorilor.
9. QlikView
QlikView are multe caracteristici distinctive, cum ar fi tehnologia brevetată și procesarea memoriei, care poate executa rapid rezultatul pentru clienții finali și poate stoca informațiile în documentul în sine. Asocierea datelor este păstrată automat în QlikView și aproape 10% din volumul inițial poate fi comprimată. Vizualizarea color a conexiunii informației - pentru informații asociate și informații care nu sunt legate, o anumită culoare. Ca un instrument BI de servicii auto, QlikView este de obicei ușor de colectat, fără a fi nevoie să aibă analize de date sau abilități de programare unice pentru majoritatea clienților companiei. Este adesea utilizat în departamentele de marketing, personal și vânzări, precum și în tablourile de bord pentru a monitoriza tranzacțiile generale ale companiei la cel mai înalt nivel de management. Majoritatea organizațiilor oferă utilizatorilor companiei pregătire înainte de a li se oferi acces la software, în timp ce nu este nevoie de abilități unice.
10. Splunk
Prima sa versiune, cea mai mare parte apreciată de utilizatorii săi, a fost lansată în 2004. A devenit treptat virală printre companii și a început să-și achiziționeze licențele companiei. Splunk este o tehnologie software utilizată pentru monitorizarea, căutarea, analiza și vizualizarea informațiilor produse de computer în timp real. Poate urmări și citi diferite fișiere jurnal și să salveze informații pe indexatori ca apariții. Puteți afișa informații despre diferite tipuri de tablouri de bord cu aceste instrumente. Splunk preia toate informațiile de jurnal bazate pe text și oferă o modalitate ușoară de a căuta prin ea, un utilizator poate prelua tot felul de informații, conduce toate tipurile de statistici interesante și le poate trimite în diferite formate.
11. IBM SPSS Modeler
O platformă predictivă pentru Big Data Analytics este IBM SPSS Modeler. Oferă modele predictive și furnizează oamenilor, organizațiilor, sistemelor și companiei. Conține o varietate de algoritmi și analize sofisticate. IT Aflați mai rapid și rezolvați problemele analizând date structurate și nestructurate SPSS Modeler nu explorează doar informațiile dvs. Este cel mai puternic atunci când este folosit pentru a descoperi tipare puternice în continuarea proceselor de afaceri și apoi a valorifica prin implementarea de modele de afaceri pentru a prezice mai bine alegerile și pentru a obține rezultate optime.
Concluzie :
Deși instrumentele menționate în articolul de mai sus facilitează evaluarea, datele pe care le oferiți și analizați sunt la fel de utile ca și ele. Faceți timp pentru a învăța câteva trucuri noi, pentru a lua provocarea și lăsați aceste instrumente să vă îmbunătățească și să vă completați abilitățile de logică și raționament deja existente.
Recomandă articole:
Acesta a fost un ghid pentru Instrumentele de analiză a datelor. Aici discutăm cele mai bune instrumente de analiză a datelor, prietenoase și orientate spre performanță. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Ce este MongoDB
- Ce este SAS
- Ce este MySQL
- Operatori SAS
- Grafice QlikView
- Funcții QlikView