Inleiding tot hulpmiddelen voor gegevensanalyse
Er zijn veel wereldwijde openingen geweest vanwege de toenemende marktvraag en het belang van data-analyse. De meest gebruikelijke, gebruiksvriendelijke en prestatiegerichte tool voor open source-analyse moet moeilijk worden gemaakt voor de shortlist. Er zijn veel tools die weinig codering vereisen en betere resultaten kunnen opleveren dan betaalde versies, zoals - R-programmering in datamining en openbaar tableau, Python-programmering in datavisualisatie. Het volgende is een lijst van de beste tools voor gegevensanalyse op basis van populariteit, onderwijs en resultaten, zowel open source als betaald.
Top Data Analyse Tool
Hier gaan we de Top Data Analysis Tool uitleggen
1. R Programmering
Wat als ik zeg dat Project R, een GNU-project, is gepubliceerd in R? Dit is voornamelijk geschreven in C en Fortran. En veel modules zijn alleen al in R opgesteld. Het is een gratis taal en software voor statistisch computergebruik en grafische programmering. R is het toonaangevende analytische hulpmiddel van de industrie, dat gewoonlijk wordt gebruikt in gegevensmodellering en statistieken. U kunt uw informatie gemakkelijk op verschillende manieren manipuleren en presenteren. SAS heeft op verschillende manieren de datacapaciteit, prestaties en resultaten overtroffen. R compileert en werkt op vele platforms, waaronder -macOS, Windows en Linux. t heeft de optie om door pakketten te navigeren per categorie 11.556 pakketten. R biedt ook instrumenten om alle pakketten automatisch te installeren, die goed kunnen worden samengesteld met grote informatie volgens de behoeften van de gebruiker.
2. Tableau Public
Tableau Public biedt gratis software aan die elke informatiebron koppelt, inclusief bedrijfsgegevensmagazijn, webgebaseerde informatie of Microsoft Excel, genereert informatieschermen, dashboards, kaarten, enzovoort, die in realtime op internet aanwezig zijn. Het kan worden gecommuniceerd met de klant of via sociale media. Toegang tot het bestand kan in verschillende formaten worden gedownload. We hebben zeer goede gegevensbronnen nodig als u de kracht van het tableau wilt zien. De big data-capaciteiten van Tableau maken informatie essentieel en beter dan andere datavisualisatiesoftware op de markt kan worden geanalyseerd en gevisualiseerd.
3. Python
Python is een objectgeoriënteerde, gebruikersvriendelijke en open-source taal die kan worden gelezen, geschreven, onderhouden en gratis. Guido van Rossum creëerde het in het begin van de jaren tachtig en ondersteunde zowel functionele als gestructureerde programmeertechnieken. Python is eenvoudig te weten omdat JavaScript, Ruby en PHP zeer vergelijkbaar zijn. Python heeft ook zeer mooie bibliotheken voor machine learning, bijvoorbeeld Keras, TensorFlow, Theano en Scikitlearn. Zoals we allemaal weten, is python een belangrijk kenmerk omdat python op elk platform zoals MongoDB, JSON, SQL Server en nog veel meer kan worden verzameld. We kunnen ook zeggen dat python ook op zeer goede wijze met de gegevenstekst kan omgaan. Python is vrij eenvoudig, dus het is gemakkelijk om te weten en daarvoor hebben we een uniek leesbare syntaxis nodig. De ontwikkelaars kunnen veel gemakkelijker dan andere talen zijn om Python-code te lezen en te vertalen.
4. SAS
SAS staat voor Statistical Analysis System. Het is gemaakt door het SAS-instituut in 1966 en verder ontwikkeld in de jaren 1980 en 1990, is een programmeeromgeving en taal voor gegevensbeheer en een analytisch leider. SAS is direct beschikbaar, eenvoudig te beheren en informatie uit alle bronnen kan worden geanalyseerd. In 2011 heeft SAS een breed scala aan klantintelligentiegoederen en veel SAS-modules gelanceerd, die gewoonlijk worden toegepast op klantprofilering en toekomstige kansen, voor web-, sociale media- en marketinganalyses. Het kan ook hun gedrag voorspellen, beheren en optimaliseren. Het maakt gebruik van geheugen en gedistribueerde verwerking om snel enorme databases te analyseren. Ook helpt dit instrument voorspellende informatie te modelleren.
5. Apache Spark
Apache is opgericht in 2009 door de Universiteit van Californië, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark is een snelle gegevensverwerkingsengine en draait apps 100 keer sneller in het geheugen en 10 keer sneller op schijf in Hadoop-clusters. Spark is gebaseerd op data science en het idee maakt data science mogelijk. Spark staat ook bekend om de groei van informatiepijpleidingen en machinemodellen. Spark heeft ook een bibliotheek - MLlib die een aantal werktuigmachines levert voor terugkerende methoden op het gebied van informatica, zoals regressie, beoordeling, clustering, collaboratieve filtratie, enz. Apache Software Foundation lanceerde Spark om het Hadoop-softwarecomputerproces te versnellen.
6. Excel
Excel is een Microsoft-softwareprogramma dat deel uitmaakt van het softwareproductiviteitspakket dat Microsoft Office heeft ontwikkeld. Excel is een essentieel en algemeen analytisch hulpmiddel dat over het algemeen in bijna elke branche wordt gebruikt. Excel is essentieel wanneer analyse van de innerlijke informatie van de klant vereist is. Het analyseert de gecompliceerde taak van het samenvatten van de informatie met behulp van een voorbeeld van draaitabellen om de informatie te filteren volgens de eisen van de klant. Excel heeft de geavanceerde optie van bedrijfsanalyse om te helpen bij het modelleren van vooraf gemaakte opties zoals automatische relatiedetectie, DAX-metingen en tijdgroepering. Excel wordt in het algemeen gebruikt om cellen te berekenen, tabellen te draaien en om meerdere instrumenten in kaart te brengen. U kunt bijvoorbeeld een maandbudget voor Excel maken, zakelijke uitgaven bijhouden of grote hoeveelheden gegevens sorteren en organiseren met een Excel-tabel.
7. RapidMiner
RapidMiner is een sterk embedded data science-platform gecreëerd door hetzelfde bedrijf, dat projectieve en andere geavanceerde analyses uitvoert zonder enige programmering, zoals datamining, tekstanalyse, machinetraining en visuele analyse. Met inbegrip van Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, enz., RapidMiner kan ook worden gebruikt om broninformatie te creëren, inclusief Access. Het instrument is erg sterk dat analyses op basis van daadwerkelijke informatieconversieomgevingen kunnen worden gegenereerd, bijvoorbeeld: voor voorspellende analyse kunt u indelingen en informatiesets beheren.
8. KNIME
KNIME Het team van software-ingenieurs van Constance University heeft zich in januari 2004 ontwikkeld. Open-source workflowplatform voor het bouwen en uitvoeren van informatieverwerking. KNIME gebruikt knooppunten om grafieken te maken die de informatiestroom van invoer tot uitvoer in kaart brengen. Met zijn modulaire pijplijnidee is KNIME een belangrijke toonaangevende open-source, rapportage- en ingebouwde analytische tool om de informatie te evalueren en te modelleren door visuele programmering, verschillende datamining-elementen en machine learning te integreren. Elk knooppunt voert een enkele workflowtaak uit. In het volgende geval leest een gebruiker bepaalde informatie met behulp van een knooppunt Bestandslezer. De eerste 1000 rijen worden vervolgens gefilterd met behulp van een rijfilterknooppunt. Vervolgens kunt u samenvattingsstatistieken berekenen met behulp van een statistiekknooppunt en worden de bevindingen voltooid door een CSV-schrijver op de harde schijf van de gebruiker.
9. QlikView
QlikView heeft veel onderscheidende kenmerken, zoals gepatenteerde technologie en geheugenverwerking die de resultaten voor eindklanten snel kunnen uitvoeren en de informatie in het document zelf kunnen opslaan. Gegevenskoppeling wordt automatisch bewaard in QlikView en bijna 10% van het oorspronkelijke volume kan worden gecomprimeerd. Kleurvisualisatie van de informatieverbinding - voor bijbehorende informatie en niet-gerelateerde informatie, een bepaalde kleur. Als een auto-service BI-tool is QlikView meestal eenvoudig te verzamelen, zonder unieke gegevensanalyse of programmeermogelijkheden te hebben voor de meeste bedrijfsklanten. Het wordt vaak gebruikt in marketing-, personeels- en verkoopafdelingen en in managementdashboards om algemene bedrijfstransacties op het hoogste managementniveau te controleren. De meeste organisaties bieden bedrijfsgebruikers training voordat ze softwaretoegang krijgen, terwijl er geen unieke vaardigheden nodig zijn.
10. Splunk
De eerste versie, die het meest door gebruikers werd gewaardeerd, werd in 2004 gelanceerd. Het werd geleidelijk viraal bij bedrijven en begon hun bedrijfslicenties aan te schaffen. Splunk is een softwaretechnologie die wordt gebruikt voor het in realtime volgen, zoeken, analyseren en bekijken van informatie die door de computer is geproduceerd. Het kan verschillende logbestanden volgen en lezen en informatie over indexers opslaan als gebeurtenissen. Met deze tools kunt u informatie weergeven over verschillende soorten dashboards. Splunk haalt alle tekstgebaseerde loginformatie op en biedt een gemakkelijke manier om er doorheen te zoeken, een gebruiker kan allerlei informatie ophalen, allerlei interessante statistieken uitvoeren en ze in verschillende formaten indienen.
11. IBM SPSS Modeler
Een voorspellend Big Data Analytics-platform is IBM SPSS Modeler. Het biedt voorspellende modellen en levert mensen, organisaties, systemen en het bedrijf. Het bevat een verscheidenheid aan geavanceerde analytische en algoritmen. IT Ontdek sneller en los problemen op door gestructureerde en ongestructureerde gegevens te analyseren. SPSS Modeler onderzoekt niet alleen uw informatie. Het is het krachtigst wanneer het wordt gebruikt om sterke patronen in uw voortdurende bedrijfsprocessen te ontdekken en vervolgens te kapitaliseren door bedrijfsmodellen in te zetten om keuzes beter te voorspellen en optimale resultaten te bereiken.
Conclusie :
Hoewel de tools die in het bovenstaande artikel worden genoemd de evaluatie vergemakkelijken, zijn de gegevens die u verstrekt en analyseert slechts zo nuttig als ze zijn. Neem de tijd om wat nieuwe trucs te leren, ga de uitdaging aan en laat deze instrumenten je reeds bestaande logica en redeneervermogen verbeteren en vervolledigen.
Artikelen aanbevelen:
Dit is een gids voor Data Analysis Tools geweest. Hier bespreken we de beste gebruiksvriendelijke en prestatiegerichte tools voor gegevensanalyse. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- Wat is MongoDB
- Wat is SAS
- Wat is MySQL
- SAS-exploitanten
- QlikView-grafieken
- QlikView-functies