Sissejuhatus andmete analüüsimise tööriistadesse
Suurenenud turunõudluse ja andmeanalüütika olulisuse tõttu on toimunud palju ülemaailmseid avanemisi. Kõige tavalisem, kasutajasõbralikum ja jõudlusele orienteeritud tööriist avatud lähtekoodiga analüüsi jaoks tuleb lühikese nimekirja jaoks keeruliseks muuta. On palju tööriistu, mis vajavad vähe kodeerimist ja suudavad pakkuda paremaid tulemusi kui tasulised versioonid, näiteks - R programmeerimine andmete kaevandamisel ja avalikus tabelis, Pythoni programmeerimine andmete visualiseerimisel. Järgnevas loendis on populaarsuse, õppetöö ja tulemuste (nii avatud lähtekoodiga kui ka tasuliste) põhjal populaarsemad andmeanalüüsi tööriistad.
Parim andmeanalüüsi tööriist
Siin selgitame ülemist andmeanalüüsi tööriista
1. R programmeerimine
Mis siis, kui ma ütlen, et GNU projekt R on avaldatud R-s? See on kirjutatud peamiselt C-s ja Fortranis. Ja paljud moodulid on koostatud ainult R-s. See on statistilise andmetöötluse ja graafika programmeerimise tasuta keel ja tarkvara. R on tööstuse juhtiv analüütiline tööriist, mida tavaliselt kasutatakse andmete modelleerimisel ja statistikas. Saate oma andmetega hõlpsalt manipuleerida ja seda mitmel viisil esitada. SAS on mitmel viisil ületanud andmemahtu, jõudlust ja tulemusi. R kompileerib ja opereerib paljudel platvormidel, sealhulgas -macOS, Windows ja Linux. t-l on võimalus navigeerida pakettides 11 556 paketi järgi. R pakub ka vahendeid kõigi pakettide automaatseks installimiseks, mida saab vastavalt kasutaja vajadustele hästi kokku panna suure hulga teabega.
2. Tableau avalik
Tableau Public pakub tasuta tarkvara, mis seob mis tahes teabeallikat, sealhulgas ettevõtte andmeladu, veebipõhist teavet või Microsoft Excelit, genereerib reaalajas veebis kuvatavaid teabeekraane, armatuurlaudu, kaarte jms. Sellega saab suhelda kliendiga või sotsiaalmeedia kaudu. Juurdepääsu failile saab alla laadida erinevates formaatides. Kui soovite näha tabeli tugevust, vajame väga häid andmeallikaid. Tableau suured andmemahud muudavad teabe hädavajalikuks ja paremaks kui kõiki muid turul pakutavaid andmete visualiseerimise tarkvara saab analüüsida ja visualiseerida.
3. Python
Python on objektorienteeritud, kasutajasõbralik ja avatud lähtekoodiga keel, mida saab lugeda, kirjutada, hooldada ja tasuta. Guido van Rossum lõi selle 1980. aastate alguses, toetades nii funktsionaalseid kui ka struktureeritud programmeerimisvõtteid. Pythoni on lihtne teada, kuna JavaScript, Ruby ja PHP on väga võrreldavad. Pythonis on ka väga toredad masinaõppe raamatukogud, nt Keras, TensorFlow, Theano ja Scikitlearn. Nagu me kõik teame, et python on oluline funktsioon, võib see python kokku panna mis tahes platvormil, näiteks MongoDB, JSON, SQL Server ja paljudes teistes. Samuti võime öelda, et python saab ka andmete teksti väga suurepäraselt käsitleda. Python on üsna lihtne, nii et seda on lihtne teada ja selleks on meil vaja ainulaadselt loetavat süntaksit. Arendajatel on Pythoni koodi lugemine ja tõlkimine teistest keeltest palju lihtsam.
4. SAS
SAS tähistab statistilise analüüsi süsteemi. Selle lõi SAS-i instituut 1966. aastal ja arendati edasi 1980. ja 1990. aastatel, see on programmeerimiskeskkond ja keel andmehalduseks ning analüütiline juht. SAS on hõlpsasti kättesaadav, seda on lihtne hallata ja kõigist allikatest pärit teavet saab analüüsida. 2011. aastal tõi SAS turule laias valikus kliendiinfo kaupu ja paljusid SAS-i mooduleid, mida tavaliselt kasutatakse klientide profileerimiseks ja tulevikuvõimaluste loomiseks veebi, sotsiaalmeedia ja turundusanalüütika jaoks. Samuti saab see nende käitumist ennustada, juhtida ja optimeerida. See kasutab mälu ja hajutatud töötlust tohutute andmebaaside kiireks analüüsimiseks. Samuti aitab see instrument ennustavat teavet modelleerida.
5. Apache säde
Apache loodi 2009. aastal California ülikooli Berkeley AMP Labi poolt. Apache Spark on kiiremahuline andmetöötlusmootor, mis käivitab rakendusi Hadoopi klastrites 100 korda kiiremini ja 10 korda kiiremini kettal. Spark põhineb andmeteadusel ja selle idee hõlbustab andmeteadust. Spark on kuulus ka infotorustike ja masinamudelite kasvu tõttu. Sparkil on ka raamatukogu - MLlib, mis tarnib arvukaid tööpinke infoteaduse valdkondade korduvate meetodite jaoks nagu regressioon, klassifitseerimine, rühmitamine, koostööfiltreerimine jne. Apache Software Foundation käivitas Sparki Hadoopi tarkvara arvutusprotsessi kiirendamiseks.
6. Excel
Excel on Microsofti tarkvaraprogramm, mis on osa tarkvaratootmise komplektist, mille Microsoft Office on välja töötanud. Excel on põhiline ja levinum analüütiline tööriist, mida tavaliselt kasutatakse peaaegu igas tööstuses. Excel on hädavajalik, kui on vaja analüüsida kliendi siseteavet. See analüüsib teabe kokkuvõtmise keerukat ülesannet, kasutades pöördetabelite eelvaadet, et teave filtritaks vastavalt kliendi vajadustele. Excelil on ärianalüütika täiustatud võimalus, et aidata modelleerida eelnevalt loodud suvandeid, nagu automaatne suhete tuvastamine, DAX-i mõõtmised ja ajaline rühmitamine. Excelit kasutatakse üldiselt lahtrite arvutamiseks, tabelite pööramiseks ja mitmete instrumentide graafimiseks. Näiteks saate luua Exceli jaoks kuueelarve, jälgida ärikulusid või sortida ja korraldada suure hulga andmeid Exceli tabeli abil.
7. RapidMiner
RapidMiner on sama ettevõtte loodud tugev manustatud andmeteaduste platvorm, mis viib läbi projektiivset ja muud keerulist analüütikat ilma igasuguse programmeerimiseta, näiteks andmete kaevandamine, tekstianalüüs, masinõpe ja visuaalne analüüs. Sealhulgas Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase jne, saab RapidMineri kasutada ka mis tahes lähteteabe, sealhulgas Accessi loomiseks. Vahend on väga tugev, et saaks genereerida tegelikul teabe teisendamiskeskkonnal põhinevat analüüsi. Näiteks: ennustava analüüsi jaoks saate hallata vorminguid ja infokogumeid.
8. RÕNGAD
KNIME Constance'i ülikooli tarkvarainseneride meeskond töötati välja jaanuaris 2004. Avatud lähtekoodiga töövoo platvorm infotöötluse ehitamiseks ja täitmiseks. KNIME kasutab sõlme graafikute loomiseks, mis kaardistavad teabe voo sisendilt väljundisse. Oma modulaarse torujuhtme idee abil on KNIME peamine juhtiv avatud lähtekoodiga aruandluse ja sisseehitatud analüütiline tööriist teabe visuaalse programmeerimise abil teabe hindamiseks ja modelleerimiseks, erinevate andmete kaevandamise elementide ja masinõppe integreerimiseks. Iga sõlm viib läbi ühe töövoo töö. Järgmisel juhul loeb kasutaja faili lugeja sõlme abil teatud teavet. Seejärel filtritakse esimesed 1000 rida, kasutades Rifiltri sõlme. Seejärel saate statistika sõlme abil arvutada kokkuvõtliku statistika ja CSV Writer lõpetab leiud kasutajate kõvakettal.
9. QlikView
QlikView'l on palju eristatavaid omadusi, näiteks patenteeritud tehnoloogia ja mälu töötlemine, mis võimaldavad lõpptarbijate jaoks tulemusi kiiresti täita ja teavet dokumendis endas säilitada. Andmete seostamine säilitatakse QlikView'is automaatselt ja peaaegu 10% algsest mahust saab kokku tihendada. Teabeühenduse värvi visualiseerimine - seotud teabe ja mitteseotud teabe, konkreetse värvi jaoks. Autoteeninduse BI-tööriistana on QlikView'i tavaliselt lihtne koguda, ilma et oleks vaja enamiku ettevõtte klientide jaoks ainulaadseid andmete analüüsi või programmeerimisvõimalusi. Seda kasutatakse sageli turundus-, personali- ja müügiosakondades ning juhtkonna armatuurlaudadel ettevõtte üldiste tehingute jälgimiseks kõrgeimal juhtimistasandil. Enamik organisatsioone koolitab ettevõtte kasutajaid enne tarkvarale juurdepääsu saamist, samal ajal kui ainulaadseid võimeid pole vaja.
10. Splunk
Selle esimene versioon, mida enamik selle kasutajatest hindas, lansseeriti 2004. aastal. See muutus järk-järgult ettevõtete seas viiruslikuks ja hakkas ostma nende ettevõtte litsentse. Splunk on tarkvaratehnoloogia, mida kasutatakse arvuti loodud teabe reaalajas jälgimiseks, otsimiseks, analüüsimiseks ja kuvamiseks. See saab jälgida ja lugeda erinevaid logifaile ning salvestada sündmuste kohta teavet indekseerijate kohta. Nende tööriistade abil saate kuvada teavet eri tüüpi armatuurlaudade kohta. Splunk hangib kogu tekstipõhise logiteabe ja pakub lihtsat viisi selle otsimiseks. Kasutajal on võimalik hankida igasugust teavet, viia läbi igasugust huvitavat statistikat ja esitada seda erinevates vormingutes.
11. IBM SPSS Modeler
Ennustav suurandmete analüüsi platvorm on IBM SPSS Modeler. See pakub ennustavaid mudeleid ja tarnib inimestele, organisatsioonidele, süsteemidele ja ettevõttele. See sisaldab mitmesuguseid keerulisi analüütilisi ja algoritme. IT Uurige kiiremini ja parandage probleemid, analüüsides struktureeritud ja struktureerimata andmeid. SPSS Modeler ei uuri ainult teie teavet. See on kõige tõhusam, kui seda kasutatakse pidevate äriprotsesside tugevate mustrite paljastamiseks ja seejärel kapitaliseerimiseks, rakendades ärimudeleid, et valikuid paremini ennustada ja optimaalseid tulemusi saavutada.
Järeldus :
Kuigi ülaltoodud artiklis mainitud tööriistad hõlbustavad hindamist, on teie edastatud ja analüüsitud andmed ainult nii kasulikud kui need on. Võtke aega, et õppida värskeid trikke, võtke vastu väljakutse ja laske neil instrumentidel oma olemasolevat loogikat ja põhjendusvõimet täiustada ja täiendada.
Soovita artikleid:
See on olnud andmeanalüüsi tööriistade juhend. Siin räägime parimatest kasutajasõbralikest ja jõudlusele orienteeritud andmeanalüüsi tööriistadest. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Mis on MongoDB
- Mis on SAS?
- Mis on MySQL
- SASi operaatorid
- QlikView graafikud
- QlikView funktsioonid