Uvod v orodja za analizo podatkov
Zaradi vse večjega povpraševanja na trgu in pomena analitike podatkov se je odpiralo veliko svetovnih odprtin. Najpogostejše, uporabniku prijazno in na učinkovitost usmerjeno orodje za odprtokodno analitiko naj bo oteženo ožji izbor. Obstaja veliko orodij, ki zahtevajo malo kodiranja in lahko prinesejo boljše rezultate kot plačljive različice, na primer - R programiranje pri rudarjenju podatkov in javni tabeli, programiranje Python pri vizualizaciji podatkov. Sledi seznam najboljših orodij za analizo podatkov, ki temeljijo na priljubljenosti, poučevanju in rezultatih, tako odprtokodnih kot plačljivih.
Najboljše orodje za analizo podatkov
Tukaj bomo razložili orodje za najboljšo analizo podatkov
1. R programiranje
Kaj če rečem, da je Project R, projekt GNU, objavljen v R? To piše predvsem v C in Fortranu. Številni moduli so sestavljeni samo v R-u. Je brezplačen jezik in programska oprema za statistično računalništvo in grafično programiranje. R je vodilno analitično orodje v industriji, ki se običajno uporablja pri modeliranju podatkov in statistiki. S svojimi informacijami lahko z lahkoto manipulirate in predstavite na različne načine. SAS je na številne načine presegel podatkovno zmogljivost, uspešnost in rezultate. R zbira in deluje na številnih platformah, vključno z -macOS, Windows in Linux. t ima možnost krmarjenja po paketih po kategorijah 11.556 paketov. R ponuja tudi instrumente za samodejno namestitev vseh paketov, ki jih je mogoče dobro sestaviti z velikimi informacijami glede na uporabnikove potrebe.
2. Tableau Javno
Tableau Public ponuja brezplačno programsko opremo, ki povezuje kateri koli vir informacij, vključno s korporativnim skladiščem podatkov, spletnimi informacijami ali Microsoft Excel, ustvarja prikaze informacij, nadzorne plošče, zemljevide in tako naprej in tiste, ki so v spletu prisotne v realnem času. Lahko se komunicira s stranko ali prek družbenih medijev. Dostop do datoteke lahko prenesete v različnih oblikah. Če želite videti moč tabele, potrebujemo zelo dobre vire podatkov. Zaradi velikih podatkovnih zmogljivosti Tableau so informacije bistvene in boljše, kot jih je mogoče analizirati in vizualizirati katero koli drugo programsko opremo za vizualizacijo podatkov na trgu.
3. Python
Python je objektno usmerjen, uporabniku prijazen in tudi odprtokodni jezik, ki ga je mogoče brati, pisati, vzdrževati in brezplačno. Guido van Rossum jo je ustvaril v začetku osemdesetih let prejšnjega stoletja, pri čemer je podpiral tako funkcionalne kot strukturirane tehnike programiranja. Python je preprost za vedeti, saj so JavaScript, Ruby in PHP zelo primerljivi. Python ima tudi zelo lepe knjižnice za strojno učenje, npr. Keras, TensorFlow, Theano in Scikitlearn. Kot vsi vemo, je python pomembna lastnost, saj se lahko python sestavi na kateri koli platformi, kot so MongoDB, JSON, SQL Server in še marsikaj. Lahko rečemo tudi, da lahko python zelo dobro obdela tudi besedilo podatkov. Python je precej preprost, zato ga je enostavno vedeti in za to potrebujemo kot edinstveno berljivo skladnjo. Razvijalci lahko branje in prevajanje kode Python veliko lažje kot v drugih jezikih.
4. SAS
SAS je kratica za sistem statistične analize. Ustvaril ga je inštitut SAS leta 1966, nadalje pa ga je razvil v osemdesetih in devetdesetih letih prejšnjega stoletja, je programsko okolje in jezik za upravljanje podatkov in analitični vodja. SAS je na voljo, ga je enostavno upravljati in informacije iz vseh virov je mogoče analizirati. Leta 2011 je SAS predstavil široko paleto izdelkov za obveščanje kupcev in veliko modulov SAS, ki se običajno uporabljajo za profiliranje strank in prihodnje priložnosti, za splet, družbene medije in tržno analitiko. Lahko tudi napove, upravlja in optimizira njihovo vedenje. Uporablja pomnilnik in porazdeljeno obdelavo za hitro analizo ogromnih baz podatkov. Ta instrument pomaga tudi pri modeliranju napovednih informacij.
5. Apache iskrica
Apache je ustvaril leta 2009 kalifornijska univerza, AMP Labe iz Berkeleyja. Apache Spark je motor za hitro obdelavo podatkov in v aplikacijah poganja aplikacije 100-krat hitreje v pomnilniku in 10-krat hitreje na disku v Hadoop grozdih. Spark temelji na podatkovni znanosti in njegova ideja olajšuje znanost o podatkih. Spark je znan tudi po naraščanju informacijskih cevovodov in modelov strojev. Spark ima tudi knjižnico - MLlib, ki ponuja številna strojna orodja za ponavljajoče se metode na področjih informacijske znanosti, kot so regresija, razvrščanje, grozdenje, skupna filtracija itd. Apache Software Foundation je zagnala Spark za pospešitev računalniškega procesa Hadoop.
6. Excel
Excel je Microsoftov programski program, ki je del nabora za produktivnost programske opreme, ki ga je razvil Microsoft Office. Excel je osnovno in običajno analitično orodje, ki se običajno uporablja v skoraj vseh panogah. Excel je nujen, kadar je potrebna analiza notranjih informacij stranke. Analizira zapleteno delo povzemanja informacij s predogledom vrtilnih tabel za filtriranje informacij v skladu z zahtevami stranke. Excel ima napredno možnost poslovne analitike za pomoč pri modeliranju vnaprej ustvarjenih možnosti, kot so samodejno odkrivanje odnosov, DAX ukrepi in časovno razvrščanje. Excel se na splošno uporablja za izračun celic, vrtenje tabel in grafiranje več instrumentov. Na primer, lahko ustvarite mesečni proračun za Excel, spremljate poslovne stroške ali razvrstite in organizirate velike količine podatkov s tabelo Excel.
7. RapidMiner
RapidMiner je močna vgrajena platforma za znanost podatkov, ki jo je ustvarilo isto podjetje, ki izvaja projektivno in drugo prefinjeno analitiko brez kakršnega koli programiranja, na primer rudarjenje podatkov, besedilna analiza, strojno usposabljanje in vizualna analiza. Vključno z dostopom, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase itd., RapidMiner se lahko uporablja tudi za ustvarjanje vseh podatkov o viru, vključno z Accessom. Instrument je zelo močan, da se lahko ustvari analitika, ki temelji na dejanskih okoljih pretvorbe informacij, na primer: Za napovedno analizo lahko upravljate formate in nabore informacij.
8. KNIME
KNIME Skupina programskih inženirjev z univerze Constance je razvila januarja 2004. Odprta platforma delovnega toka za gradnjo in izvedbo informacij. KNIME uporablja vozlišča za izdelavo grafov, ki preslikajo pretok informacij od vhoda do izhoda. KNIME je s svojo modularno idejo o cevovodih glavno vodilno odprtokodno orodje za poročanje in vgrajeno analitično orodje za ocenjevanje in modeliranje informacij s pomočjo vizualnega programiranja, integracije različnih elementov rudarjenja podatkov in strojnega učenja. Vsako vozlišče opravi en sam potek dela. V naslednjem primeru uporabnik prebere določene podatke s pomočjo vozlišča Bralnik datotek. Prvih 1000 vrstic se nato filtrira s pomočjo vozlišča Filter Row. Nato lahko izračunate zbirno statistiko s pomočjo vozlišča statistike, ugotovitve pa zaključi CSV Writer na uporabnikovem trdem disku.
9. QlikView
QlikView ima številne značilne lastnosti, kot so patentirana tehnologija in obdelava pomnilnika, ki lahko hitro izvedejo rezultate za končne stranke in shranijo podatke v sam dokument. Pridružitev podatkov se samodejno zadrži v QlikView in skoraj 10% od začetne prostornine je mogoče stisniti. Barvna vizualizacija informacijske povezave - za povezane informacije in nepovezane informacije, določeno barvo. QlikView je kot orodje za BI s samodejnimi storitvami običajno enostavno zbirati, ne da bi pri tem morali imeti edinstvene analize podatkov ali sposobnosti programiranja za večino strank. Pogosto se uporablja v trženjskih, kadrovskih in prodajnih oddelkih, pa tudi v nadzornih nadzornih ploščah za spremljanje splošnih transakcij podjetij na najvišji ravni upravljanja. Večina organizacij uporabnikom podjetij nudi usposabljanje, preden jim omogočijo dostop do programske opreme, medtem ko niso potrebne nobene edinstvene sposobnosti.
10. Splunk
Njegova prva različica, ki so jo najbolj cenili uporabniki, je bila predstavljena leta 2004. Postopoma je postala viralna med podjetji in začela je kupovati licence njihovih podjetij. Splunk je programska tehnologija, ki se uporablja za spremljanje, iskanje, analizo in ogled informacij, ki jih računalnik ustvari v realnem času. Lahko sledi in bere različne datoteke dnevnika in shranjuje podatke v kazalnike kot dogodke. S temi orodji lahko prikažete informacije o različnih vrstah nadzornih plošč. Splunk pridobi vse podatke, ki temeljijo na besedilu dnevnika, in ponuja enostaven način iskanja po njem, uporabnik lahko poišče vse vrste informacij, vodi vse vrste zanimivih statistik in jih pošlje v različnih oblikah.
11. IBM SPSS Modeler
Napovedna platforma za analizo velikih podatkov je IBM SPSS Modeler. Ponuja napovedne modele in oskrbuje ljudi, organizacije, sisteme in podjetje. Vsebuje različne izpopolnjene analitične in algoritme. IT Hitreje odkrijte težave in odpravite težave z analizo strukturiranih in nestrukturiranih podatkov SPSS Modeler ne raziskuje samo vaših podatkov. Najbolj močan je, če odkrijete močne vzorce v svojih stalnih poslovnih procesih in nato izkoristite z uvajanjem poslovnih modelov, da bi bolje predvideli izbire in dosegli optimalne rezultate.
Zaključek :
Čeprav orodja, omenjena v zgornjem članku, olajšajo vrednotenje, so podatki, ki jih posredujete in analizirate, le toliko uporabni, kot so. Vzemite si čas, da se naučite nekaj svežih trikov, sprejmite izziv in dovolite, da ti instrumenti izboljšajo in dopolnijo vaše že obstoječe sposobnosti logike in sklepanja.
Priporočite članke:
To je vodnik za orodja za analizo podatkov. Tukaj razpravljamo o najbolj uporabniku prijaznih in na učinkovitost usmerjenih orodjih za analizo podatkov. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Kaj je MongoDB
- Kaj je SAS
- Kaj je MySQL
- Operaterji SAS
- QlikView Grafikoni
- QlikView Funkcije