Въведение в инструментите за анализ на данни

Има много глобални отвори поради нарастващото търсене на пазара и значимостта на анализа на данните. Най-често срещаният, лесен за използване и ориентиран към производителността инструмент за анализи с отворен код, трябва да бъде затруднен в списъка с кратки списъци. Има много инструменти, които изискват малко кодиране и могат да дадат по-добри резултати от платените версии, като - R програмиране при извличане на данни и публична таблица, програмиране на Python при визуализация на данни. Следва списък на най-добрите инструменти за анализ на данни въз основа на популярност, преподаване и резултати, както с отворен код, така и платени.

Топ инструмент за анализ на данни

Тук ще обясним инструмента за най-добри анализи на данни

1. R програмиране

Ами ако кажа, че Project R, проект на GNU, е публикуван в R? Това е написано главно на C и Fortran. И много модули са изготвени само в R. Това е безплатен език и софтуер за статистически изчисления и графично програмиране. R е водещият аналитичен инструмент в отрасъла, често използван при моделиране на данни и статистика. Можете лесно да манипулирате и представяте информацията си по различни начини. SAS по много начини надвишава капацитета на данните, производителността и резултатите. R компилира и работи на много платформи, включително -macOS, Windows и Linux. t има възможност за навигация по пакетите по категория 11 556 пакета. R също предлага инструменти за автоматично инсталиране на всички пакети, които могат да бъдат добре сглобени с голяма информация според нуждите на потребителя.

2. Tableau Public

Tableau Public предлага безплатен софтуер, който свързва всеки източник на информация, включително корпоративен склад за данни, уеб базирана информация или Microsoft Excel, генерира информационни дисплеи, табла за управление, карти и т.н. и този, който присъства в мрежата в реално време. Може да се комуникира с клиента или чрез социални медии. Достъпът до файла може да бъде изтеглен в различни формати Имаме нужда от много добри източници на данни, ако искате да видите силата на таблицата. Големият капацитет на данни на Tableau прави информацията съществена и по-добра, отколкото всеки друг софтуер за визуализиране на данни на пазара може да бъде анализиран и визуализиран.

3. Python

Python е обектно ориентиран, удобен за потребителя, както и език с отворен код, който може да се чете, пише, поддържа и е безплатен. Гуидо ван Росъм го създава в началото на 80-те години, като подкрепя както функционалните, така и структурираните техники на програмиране. Python е лесен за познаване, защото JavaScript, Ruby и PHP са много сравними. Python също има много хубави библиотеки за машинно обучение, например Keras, TensorFlow, Theano и Scikitlearn. Както всички знаем, че python е важна характеристика, защото този python може да се сглоби във всяка платформа като MongoDB, JSON, SQL Server и много други. Можем също да кажем, че python също може да борави с текста на данни по много страхотен начин. Python е доста прост, така че е лесно да се знае и за това се нуждаем като уникално четим синтаксис. Разработчиците могат да бъдат много по-лесни от другите езици да четат и превеждат Python код.

4. SAS

SAS означава Система за статистически анализ. Той е създаден от Института SAS през 1966 г. и доразвит през 80-те и 90-те години на миналия век, представлява среда за програмиране и език за управление на данни и аналитичен лидер. SAS е лесно достъпен, лесен за управление и информацията от всички източници може да бъде анализирана. През 2011 г. SAS пусна широка гама стоки за разузнаване на клиенти и много модули SAS, обикновено прилагани за профилиране на клиенти и бъдещи възможности, за уеб, социални медии и маркетингова анализа. Той може също така да прогнозира, управлява и оптимизира поведението им. Той използва памет и разпределена обработка за бърз анализ на огромни бази данни. Също така този инструмент помага за моделиране на прогнозна информация.

5. Apache Spark

Apache е създаден през 2009 г. от Калифорнийския университет, AMP Lab от Беркли. Apache Spark е бърз мащаб за обработка на данни и стартира приложения 100 пъти по-бърза памет и 10 пъти по-бърза на диск в Hadoop клъстери. Spark се основава на науката за данните и идеята му улеснява науката за данни. Spark е известен и с нарастването на информационните тръбопроводи и моделите на машините. Spark разполага и с библиотека - MLlib, която доставя редица машинни инструменти за повтарящи се методи в областта на информационните науки като регресия, класиране, групиране, съвместна филтрация и др.

6. Excel

Excel е софтуерна програма на Microsoft, която е част от пакета за продуктивност на софтуера, разработен от Microsoft Office. Excel е основен и често срещан аналитичен инструмент, който обикновено се използва в почти всяка индустрия. Excel е от съществено значение, когато се изисква анализ на вътрешната информация на клиента. Анализира сложната работа за обобщаване на информацията с помощта на предварителен преглед на въртящи се таблици за филтриране на информацията според изискванията на клиента. Excel има усъвършенстваната опция за бизнес анализ, за ​​да помогне при моделирането на предварително създадени опции като автоматично откриване на взаимоотношения, DAX мерки и групиране по време. Excel се използва като цяло за изчисляване на клетки, за завъртане на таблици и за графика на множество инструменти. Например, можете да създадете месечен бюджет за Excel, да проследявате бизнес разходи или да сортирате и организирате големи количества данни с таблица на Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner е силна вградена платформа за научни данни, създадена от същата фирма, която осъществява проективни и други сложни аналитики без никакво програмиране, като например извличане на данни, текстова анализа, машинно обучение и визуален анализ. Включително Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase и др., RapidMiner също може да се използва за създаване на всякаква изходна информация, включително Access. Инструментът е много силен, че може да се генерира аналитика въз основа на действителни среди за преобразуване на информация, например: За прогнозен анализ можете да управлявате формати и набори от информация.

8. КНИМ

KNIME Екипът от софтуерни инженери от университета в Констанс разработи през януари 2004 г. Платформа за работен процес с отворен код за изграждане и изпълнение на информация. KNIME използва възли за изграждане на графики, които картографират информационния поток от вход към изход. Със своята модулна тръбна идея KNIME е основен водещ отворен код, отчитане и вграден аналитичен инструмент за оценка и моделиране на информацията чрез визуално програмиране, интегриране на различни елементи за извличане на данни и машинно обучение. Всеки възел изпълнява една задача на работния процес. В следващия случай потребителят чете определена информация, като използва възел за четене на файлове. Първите 1000 реда впоследствие се филтрират с помощта на възел на редов филтър. След това можете да изчислите обобщена статистика, използвайки възел за статистика, и констатациите се завършват от CSV Writer на твърдия диск на потребителите.

9. QlikView

QlikView има много отличителни характеристики като патентована технология и обработка на памет, които могат бързо да изпълнят резултата за крайните клиенти и да съхраняват информацията в самия документ. Асоциацията на данни се запазва автоматично в QlikView и почти 10% от първоначалния обем може да бъде компресиран. Цветна визуализация на информационната връзка - за свързана информация и несвързана информация, определен цвят. Като BI услуга за автоматична услуга, QlikView обикновено се събира лесно, без да е необходимо да има уникални възможности за анализ на данни или програмиране за повечето клиенти на компанията. Често се използва в отделите за маркетинг, персонал и продажби, както и в управителните табла за управление за наблюдение на общите транзакции на компанията на най-високо ниво на управление. Повечето организации предоставят на потребителите на фирмата обучение, преди да им бъде осигурен достъп до софтуер, докато не са необходими уникални способности.

10. Сплин

Първата му версия, по-голямата част от която оцениха потребителите му, беше пусната през 2004 г. Постепенно стана вирусна сред бизнеса и започна да купува лицензи на техните компании. Splunk е софтуерна технология, използвана за наблюдение, търсене, анализ и преглед на информация, произведена от компютъра в реално време. Той може да проследява и чете различни лог файлове и да запазва информация на индекси като събития. Можете да показвате информация за различни типове табла с тези инструменти. Splunk извлича цялата текстово базирана информация в дневника и предлага лесен начин за търсене през нея, потребителят може да извлича всякакъв вид информация, да води всякакви интересни статистически данни и да ги изпраща в различни формати.

11. IBM SPSS Modeler

Прогнозна платформа за големи данни за анализи е IBM SPSS Modeler. Той предоставя предсказуеми модели и снабдява хора, организации, системи и компанията. Съдържа разнообразни сложни аналитични и алгоритми. ИТ Разберете по-бързо и коригирайте проблеми, като анализирате структурирани и неструктурирани данни. SPSS Modeler не просто изследва вашата информация. Той е най-мощен, когато се използва за разкриване на силни модели в непрекъснатите ви бизнес процеси и след това да се възползвате, като разгърнете бизнес модели с цел по-добро прогнозиране на избора и постигане на оптимални резултати.

Заключение :

Въпреки че посочените в горната статия инструменти улесняват оценката, данните, които предоставяте и анализирате, са също толкова полезни, колкото и те. Отделете време, за да научите някои свежи трикове, приемете предизвикателството и оставете тези инструменти да се подобрят и допълнят вече съществуващите ви способности за логика и разсъждения.

Препоръчайте статии:

Това е ръководство за Инструменти за анализ на данни. Тук обсъждаме най-добрите потребителски и ориентирани към производителността инструменти за анализ на данни. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -

  1. Какво е MongoDB
  2. Какво е SAS
  3. Какво е MySQL
  4. SAS Оператори
  5. QlikView Charts
  6. QlikView функции

Категория:

Голяма информация