Sissejuhatus tasuta andmeanalüüsi tööriistadesse
Kõik ei oska programmeerimist hästi, kuid tunnevad suurt huvi andmete analüüsi vastu ja on selles ka head. Kui paljud teist on mõelnud, et oleks väga lihtne, kui andmete analüüsiks oleks mõni tööriist ilma kodeerimiseta? Noh, see leht on kirjutatud teile. Andmeid ei pea alati lugema ja kirjutama programmeerimiskeele kaudu. Seal on uurimise ja visualiseerimise tööriistad, mis ei vaja kodeerimist. Tööriistad on lõputud alates vanast Excelist kuni uue Qlikview'ni. Vaatame tasuta andmeanalüüsi tööriistu.
Andmeanalüüsi tööriistad
Allpool on toodud erinevad andmeanalüüsi tööriistad.
1. Excel
Excel meelitab inimesi endiselt andmete analüüsi tegema ja jah, see on analüüsivahendina endiselt hädavajalik. Saadaval on palju tasuta veebipõhiseid õpetusi, mis õpetavad Exceli ja VBA kohta, mille kaudu saate Exceli omandada. Kõik funktsioonid, näiteks andmete uurimine, andmete koondamine ja andmete visualiseerimine erinevate graafiliste tööriistade kaudu, on tehtud suurepäraselt.
Seda on väga lihtne õppida ja exceli omandada. Excel on endiselt andmeteaduse ja analüütika põhitööriist. Exceli tundmine aitab teil teie andmeteaduste karjääris. Ehkki Microsoft Excel pole tasuta, leidub turul sarnaseid tööriistu nagu arvutustabelid, avatud kontorid ja võib-olla ka teised, mis pakuvad samu funktsioone kui Excel. Üks väike Exceli puudus on see, et seda ei saa kasutada väga suurte andmekogumite jaoks.
2. Tableau
- Tableau on tasuta tööriist andmete visualiseerimiseks lihtsatest andmetest keerukate andmeteni. See on omamoodi interaktiivne ja saame soovitada silte, tööriistu, veeru suurust ja peaaegu kõike, mida saame kohandada. Pukseerimisliidesest on selle tarkvara puhul tõesti abi ja arvutusi saab teha ka tabelis. Kõik, kellel pole analüütilisust, saavad Tableau platvormist andmeid vaadata ja neist aru saada.
- Andmeanalüüsi ja visualiseerimise jaoks on tabelis loodud armatuurlauad ja töölehed. Tableau aitab juhtpaneelide kaudu näha andmeid teistsugusest vaatenurgast. Tableau kaudu on lihtne siseneda andmeteaduste maailma. Samuti integreerub Tableau Python ja R programmeerimiskeelega.
3. trifacta
Trifacta on avatud lähtekoodiga tööriist andmete segamiseks, mis muudab andmete ettevalmistamise andmete analüüsimiseks lihtsaks. Trifacta aitab andmeid muundada, uurida ja analüüsida töötlemata andmete vormingust andmeid puhtaks, korrastatud vorminguks. See kasutab masinõppe tehnikaid, et aidata kasutajatel andmete analüüsimisel ja uurimisel. Trifacta teine nimi on Data Wrangler, mis annab mõista, et see on andmete puhastamisel kõige kasulikum.
Selle töötasid välja 2012. aastal Joe Hellerstein, Jeffrey Heer ja Sean Kandel. Trifacta töötab pilvega ja tehakse koostööd AWS-iga. See on välja pannud auhinna masinõppe juurutamise eest AWS-ilt. Trifacta aitab erinevalt Excelist töötada suurte andmekogumitega. Ka tekstiredaktorisoovitused on Trifactas uskumatud.
4. RapidMiner
RapidMiner on integratsiooni tööriist andmete ettevalmistamiseks, masinõppimiseks, süvaõppeks ja muudeks andmete analüüsimise tehnikateks. Töövoogu nimetatakse protsessideks ja ühe protsessi väljund muutub teiste sisendiks. Seda saab laiendada kas programmeerimiskeelte või oma pistikprogrammide kaudu. Mõned RapidMineri versioonid on tasuta.
RapidMineri toodete hulka kuuluvad RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server ja RapidMiner Radoop. Saame andmeid kontrollida, laadides andmeid RapidMinerisse, ja teha arvutusi või sortida andmeid tööriista sees. RapidMiner on mõeldud peamiselt programmeerijatele. RapidMiner aitab ka andmete puhastamisel ja diagrammide koostamisel.
5. Talend
Talend on avatud lähtekoodiga tööriist andmete integreerimiseks pilve abil. Talend aitab andmeid importida ja võimalikult kiiresti andmebaasi teisaldada. Talendil on ühtne platvorm. Samuti on Talendi kogukond võimas, et te ei saa kunagi teada, et teiselt poolt pärit inimene pärineb sellest taustast.
Talendi platvormid, ettevõte Talend ja Talend Open Studio aitavad peaaegu kõike, mis on seotud andmetega, kui te ei pruugi pärast Talendiga töötamist muud tööriista otsida. Kolme seas on enim kasutatud Talend Open Studio. Talendi koostöö ja haldamine on kiiduväärt, nagu ka nende andmete integreerimine.
6. Qlikview
Qlikview on soovitatav andmete parimaks visualiseerimiseks. See on oma olemuselt kiirem, lihtne ja ainulaadne. QlikView-s on kogukond, kus on arutelufoorumid, ajaveebid ja raamatukogu. Kogukond aitab lahendada enamiku teie küsimustele. See näitab erinevate värvide abil saadud andmete suhet. Qlikview aitab kasutajatel andmete visualiseerimise erinevate lähenemisviiside põhjal teha õigeid otsuseid.
Kui olete huvitatud paigutuse kujundamisest, on Qlikview teie tee. Qlikview valdamiseks on hea omada teadmisi andmete modelleerimise ja SQL põhitõdede kohta.
7. Oranž
Oranži tööriistakomplekti saab kasutada lihtsa andmete visualiseerimisel keerukate masinõppe algoritmide jaoks, kui see on avatud lähtekoodiga. Seda saab kasutada ka Pythoni raamatukoguga. See on nagu lõuend, kuhu kasutaja paigutab vidinad ja töövoog luuakse. Kõik andmefunktsioonid on tehtud vidinate lõuendis. Kasutajad saavad uurida tööriista pakutavaid erinevaid visualiseerimistehnikaid.
Apelsini tööriistal on palju lisandmooduleid, kuna seda kasutatakse ka masinõppe algoritmis. Selle tööriista abil saab teha ka andmete kaevandamist.
8. H2O
H2O aitab leida andmemudeleid. Selle rakendused on enamasti masinõppes ja tehisintellektis, kuid see pakub andmete kohta tõesti head teavet. H2O-l on sisseehitatud funktsioon sissetuleva andmekogumi struktuuri arvamiseks.
On ka teisi tööriistu, näiteks OpenRefine andmete sortimiseks ja filtreerimiseks, Fusion Tables diagrammide ja visualiseerimise jaoks, Microsoft power BI andmete visualiseerimiseks ja andmete segamiseks, Google Dashboards aruannete loomiseks, Plotly statistiliseks analüüsiks, Gephi statistiliseks visualiseerimiseks ja tööriistu on palju .
Järeldus
Andmete analüüsi saab hõlpsalt teha ka natuke harjutades. Kõik tööriistad ei aita võrdselt. Hea on valida üks tööriist ja saada selle tööriista peremeheks. Andmete mõistmine on oluline, et teada saada, kus me andmete analüüsi osas tegelikult asume. Programmeerimine pole andmete visualiseerimisel ja analüüsimisel tegelikult oluline. Kuid mõned tööriistad muudavad teid programmeerimisele lähemale.
Soovitatav artikkel
See on tasuta andmete analüüsi tööriistade juhend. Siin käsitleme üksikasjalikult erinevaid andmete analüüsimise tööriistu. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Andmeanalüüsivahendite uurimine
- Andmeteaduse tööriistad
- Tehisintellekti tööriistad
- Andmelao tööriistad
- QlikView alternatiivid
- QlikView graafikud
- QlikView funktsioonid