Uvod v brezplačna orodja za analizo podatkov
Vsi niso dobri v programiranju, vendar jih bo zelo zanimala analiza podatkov in tudi dobra. Koliko vas je menilo, da bi bilo zelo enostavno, če bi obstajala orodja brez kodiranja za analizo podatkov? No, ta stran je napisana za vas. Podatkov ni treba vedno brati in pisati v programskem jeziku. Obstajajo orodja za raziskovanje in vizualizacijo, ki ne potrebujejo kodiranja. Od orožja Excel do novega Qlikview-a so orodja neskončna. Oglejmo si brezplačna orodja za analizo podatkov.
Orodja za analizo podatkov
Spodaj so različna orodja za analizo podatkov.
1. Excel
Excel še vedno privlači ljudi, ki delajo analizo podatkov, in da, to je nepogrešljivo še vedno kot orodje za analitiko. Na voljo je veliko brezplačnih spletnih vadnic, ki poučujejo o Excelu in VBA, s pomočjo katerih lahko obvladate excel. Vse funkcije, kot so raziskovanje podatkov, povzemanje podatkov in vizualizacija podatkov z različnimi grafičnimi orodji, so v odličnem načinu.
To je zelo enostavno naučiti in obvladati excel. Excel je še vedno osnovno orodje v podatkovni znanosti in analitiki. Znanje excel vam bo pomagalo pri vaši karieri na področju podatkov. Čeprav Microsoft Excel ni brezplačen, obstajajo na trgu podobna orodja, kot so preglednice, odprte pisarne in drugi, ki nudijo enake lastnosti kot excel. Majhna pomanjkljivost Excela je, da ga ni mogoče uporabiti za zelo velike nabore podatkov.
2. Tableau
- Tableau je brezplačno orodje za vizualizacijo podatkov od preprostih podatkov do kompleksnih podatkov. Je nekakšen interaktiven in lahko predlagamo nalepke, orodja, velikost stolpca in skoraj vse, kar lahko prilagodimo. Vmesnik povleci in spusti resnično pomaga pri tej programski opremi, izračuni pa se lahko izvedejo tudi v Tableauu. Kdor nima pojma o analitiki, lahko vidi in razume podatke s platforme Tableau.
- V Tableauu so izdelane nadzorne plošče in delovni listi za analizo podatkov in vizualizacijo. Tableau skozi svoje nadzorne plošče pomaga videti podatke z druge perspektive. Skozi Tableau zlahka vstopi v svet podatkovne znanosti. Tableau se tudi integrira s programskim jezikom Python in R.
3. Trifacta
Trifacta je odprtokodno orodje za urejanje podatkov, kar olajša pripravo podatkov za analizo podatkov. Trifacta pomaga preoblikovati, raziskovati in analizirati podatke iz neobdelanih podatkovnih datotek v čisto, urejeno obliko. Za pomoč uporabnikom pri analizi in raziskovanju podatkov uporablja tehnike strojnega učenja. Drugo ime Trifacta je Data Wrangler, kar jasno kaže, da je najbolj uporaben pri čiščenju podatkov.
Leta 2012 so ga razvili Joe Hellerstein, Jeffrey Heer in Sean Kandel. Trifacta deluje z oblakom in sodeluje z AWS. Prejel je nagrado za uvajanje strojnega učenja s strani AWS. Trifacta vam za razliko od Excela pomaga pri delu z velikimi množicami podatkov. Tudi predlogi za urejanje besedil so v Trifacti neverjetni.
4. RapidMiner
RapidMiner je integracijsko orodje za pripravo podatkov, strojno učenje, poglobljeno učenje in druge tehnike analize podatkov. Potek dela imenujemo procesi in izhod enega procesa postane vložek drugih. To je mogoče razširiti s programskimi jeziki ali lastnimi vtičniki. Nekatere različice programa RapidMiner so brezplačne.
Izdelki RapidMiner vključujejo RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server in RapidMiner Radoop. Podatke lahko pregledamo tako, da podatke naložimo v RapidMiner in naredimo izračune ali razvrstimo podatke znotraj orodja. RapidMiner je zasnovan predvsem za neprogramirance. RapidMiner pomaga tudi pri čiščenju podatkov in pripravi grafikonov.
5. Talend
Talend je odprtokodno orodje za integracijo podatkov s pomočjo oblaka. Talend pomaga uvažati podatke in jih čim hitreje prestaviti v podatkovno skladišče. Talend ima enotno platformo. Prav tako je skupnost Talenda močna, da nikoli ne boste vedeli, da oseba iz druge strani izvira iz katerega ozadja.
Talend Platforme, Talend podjetje in Talend Open Studio pomagajo skoraj pri vsem, kar je povezano s podatki, ki morda ne bodo iskali drugega orodja, ko začnete sodelovati s Talendom. Med tremi je najbolj uporabljen Talend Open Studio. Sodelovanje in upravljanje Talenda sta pohvalna kot pri njihovi integraciji podatkov.
6. Qlikview
Qlikview je priporočljivo kot najboljše orodje za vizualizacijo podatkov. Je v naravi hitrejši, enostavnejši in edinstven. V QlikView obstaja skupnost, v kateri so forumi za razprave, dnevniki in knjižnica. Skupnost pomaga rešiti večino vaših poizvedb. Prikazuje razmerje med podatki z uporabo različnih barv. Qlikview pomaga uporabnikom sprejemati pravilne odločitve iz različnih pristopov vizualizacije podatkov.
Če vas zanima načrtovanje postavitve, je Qlikview vaša pot. Dobro je imeti znanje o modeliranju podatkov in osnovah SQL, da boste dobro poznali Qlikview.
7. Oranžna
Oranžni nabor orodij je mogoče uporabiti kot preprosto vizualizacijo podatkov do zapletenih algoritmov strojnega učenja pod pogojem, da je odprtokoden. Uporablja se lahko tudi s knjižnico Python. Je kot platno, kamor uporabnik postavi gradnike in je ustvarjen potek dela. Vse podatkovne funkcionalnosti se izvajajo v platnu s pripomočki. Uporabniki lahko raziskujejo različne tehnike vizualizacije, ki so na voljo v orodju.
Za orodje Orange obstaja veliko dodatkov, saj se uporablja tudi v algoritmu strojnega učenja. V tem orodju je mogoče izvesti tudi rudarjenje podatkov.
8. H2O
H2O pomaga pri iskanju vzorcev podatkov. Njene aplikacije so večinoma pri strojnem učenju in umetni inteligenci, vendar nudi resnično dober vpogled v podatke. H2O ima vgrajeno funkcijo za ugibanje strukture dohodnega nabora podatkov.
Obstajajo tudi druga orodja, kot so OpenRefine za razvrščanje in filtriranje podatkov, Fusion Tables za grafikone in vizualizacijo, Microsoft Power BI za vizualizacijo podatkov in urejanje podatkov, Google Dashboard za ustvarjanje poročil, Plotly za statistično analizo, Gephi za statistično vizualizacijo in orodij je veliko .
Zaključek
Analiza podatkov je mogoče enostavno opraviti z malo prakse. Vsa orodja ne bodo pomagala enako. Dobro je izbrati eno orodje in postati mojster v tem orodju. Razumevanje podatkov je bistvenega pomena, da vemo, kje v resnici smo v zvezi z analizo podatkov. Programiranje v resnici ni pomembno pri vizualizaciji in analiziranju podatkov. Toda nekatera orodja vas bolj približajo programiranju.
Priporočeni članek
To je vodnik za brezplačna orodja za analizo podatkov. Tukaj podrobno razpravljamo o različnih orodjih za analizo podatkov. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Raziskave orodij za analizo podatkov
- Orodja za podatkovno znanost
- Orodja za umetno inteligenco
- Orodja za shranjevanje podatkov
- QlikView alternative
- QlikView Grafikoni
- QlikView Funkcije