Популярные инструменты для анализа данных

Аналитика данных в настоящее время является важным аспектом многих организаций. Аналитика данных в реальном времени необходима для успеха крупной организации и помогает принимать решения. Эта статья поможет вам узнать о различных используемых инструментах анализа данных и о том, чем они отличаются.

Существует множество инструментов анализа данных, которые помогают нам получать важную информацию из предоставленных данных. Мы можем использовать некоторые из этих бесплатных инструментов с открытым исходным кодом даже без каких-либо знаний в области программирования. Эти инструменты используются для извлечения полезной информации из данных без особого труда. Например, вы можете использовать их для определения лучшего среди игроков в крикет на основе различных статистических данных и критериев. Они помогли укрепить процесс принятия решений, предоставив полезную информацию, которая может помочь сделать лучшие выводы.

Есть много инструментов, которые используются для получения полезной информации из предоставленных данных. Некоторые из них основаны на программировании, а другие не основаны на программировании. Некоторые из самых популярных инструментов:

• SAS
• Майкрософт Эксель
• р
• Python
• Tableau
• RapidMiner
• KNIME

SAS:
SAS был языком программирования, разработанным институтом SAS для выполнения расширенной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными и прогнозной аналитики.
Это проприетарное программное обеспечение, написанное на языке C, и его программный пакет содержит более 200 компонентов. Его язык программирования считается высокоуровневым, что облегчает его изучение. Однако SAS был разработан для очень специфических применений, и мощные инструменты не добавляются каждый день к уже существующей обширной коллекции, что делает ее менее масштабируемой для определенных приложений. Однако он может похвастаться тем, что может анализировать данные из различных источников, а также может записывать результаты непосредственно в электронную таблицу Excel.

Его используют многие компании, такие как Google, Facebook, Twitter, Netflix и Accenture. В 2011 году SAS выпустила на рынок огромный набор продуктов для анализа клиентов и различные модули SAS для Интернета, социальных сетей и маркетинговой аналитики, которые в основном используются для профилирования клиентов и получения информации о потенциальных клиентах. Несмотря на то, что он подвергается атаке со стороны будущих языков, таких как R, Python, SAS все еще продолжает развиваться, чтобы доказать, что он по-прежнему является основным игроком на рынке аналитики данных.


Майкрософт Эксель :
Это важное приложение для работы с электронными таблицами, которое может быть полезно для записи расходов, построения диаграмм и выполнения простых операций, поиска и / или создания сводных таблиц для предоставления желаемых сводных отчетов о больших наборах данных, которые содержат важные данные. Он написан на C #, C ++ и .NET Framework, а его стабильная версия была выпущена в 2016 году. Он предполагает использование языка макросов Visual Basic для разработки приложений. Он имеет различные встроенные функции для удовлетворения различных статистических, финансовых и технических потребностей. Это промышленный стандарт для приложений с электронными таблицами. Он также используется компаниями для обработки данных, собранных из внешних источников, таких как каналы фондовой биржи, в режиме реального времени, а также для выполнения обновлений в режиме реального времени для поддержания согласованного представления данных. Это относительно полезно для выполнения несколько сложного анализа данных по сравнению с другими инструментами, такими как R или python. Это обычный инструмент финансовых аналитиков и менеджеров по продажам для решения сложных бизнес-задач.

Р :
Это один из ведущих языков программирования для выполнения сложных статистических вычислений и графики. Это бесплатный язык с открытым исходным кодом, который можно запускать на различных платформах UNIX, Windows и MacOS. Он также имеет интерфейс командной строки, который прост в использовании. Однако этому трудно научиться, особенно людям, не имеющим предварительных знаний о программировании. Однако он очень полезен для создания статистического программного обеспечения и очень полезен для выполнения сложных анализов. В нем более 11 000 пакетов, и мы можем просматривать пакеты по категориям. Эти пакеты также могут быть объединены с большими данными, катализатором, который изменил взгляды различных организаций на неструктурированные данные. Инструменты, необходимые для установки пакетов в соответствии с требованиями пользователя, также предоставляются R, что делает настройку удобной.

Python:
Это мощный язык программирования высокого уровня, который используется для программирования общего назначения. Python поддерживает как структурные, так и функциональные методы программирования. Это обширная коллекция библиотек, что делает его очень полезным при анализе данных. Знание Tensorflow, Theano, Keras, Matplotlib, Scikit-learn и Keras может значительно приблизить вас к вашей мечте стать инженером по машинному обучению. Все в python является объектом, и этот атрибут делает его очень популярным среди разработчиков. По сравнению с R его легко изучить, и его можно собрать на любой платформе, такой как MongoDB или SQL-сервер. Это очень полезно для анализа больших данных, а также может использоваться для извлечения данных из Интернета. Он также может очень хорошо обрабатывать текстовые данные. Python может быть собран на различных платформах, таких как SQL Server, база данных MongoDB или JSON (нотация объектов JavaScript). Некоторые из компаний, которые используют Python для анализа данных, включают Instagram, Facebook, Spotify и Amazon.

Tableau Public:
Tableau Public - это бесплатное программное обеспечение, разработанное публичной компанией Tableau Software, которое позволяет пользователям подключаться к любой электронной таблице или файлу и создавать интерактивные визуализации данных. Его также можно использовать для создания карт, информационных панелей, а также обновления в реальном времени для удобного представления в Интернете. Результатами можно поделиться через сайты социальных сетей или напрямую с клиентом, что делает его очень удобным в использовании. Полученные файлы также можно загружать в разных форматах. Это программное обеспечение может подключаться к любому типу источника данных, будь то хранилище данных, приложение Excel или какие-либо данные в Интернете. Примерно 446 компаний используют это программное обеспечение в операционных целях, и некоторые из компаний, которые в настоящее время используют это программное обеспечение, включают SoFi, The Sentinel и Visa.

RapidMiner:
RapidMiner - это чрезвычайно универсальная платформа для анализа данных, разработанная RapidMiner Inc. Программное обеспечение подчеркивает молниеносные возможности науки о данных и предоставляет интегрированную среду для подготовки данных и применения методов машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа текста и прогнозных аналитических методов. Он также может работать со многими типами источников данных, включая Access, SQL, Excel, данные Tera, Sybase, Oracle, MySQL и Dbase. Здесь мы можем контролировать наборы данных и форматы для прогнозного анализа.
Примерно 774 компании используют RapidMiner, и большинство из них находятся в США. Некоторые из уважаемых компаний в этом списке включают Boston Consulting Group и Dominos Pizza Inc.

Knime:
Knime, Konstanz Information Miner - это бесплатное программное обеспечение для анализа данных с открытым исходным кодом. Он также используется в качестве платформы для отчетности и интеграции. Он включает в себя интеграцию различных компонентов для машинного обучения и интеллектуального анализа данных через модульную прокладку каналов данных. Он написан на Java и разработан KNIME.com AG. Он может работать в различных операционных системах, таких как Linux, OS X и Windows. Более 500 компаний в настоящее время используют это программное обеспечение в операционных целях, в том числе Aptus Data Labs и Continental AG.