Introduktion til dataanalyseværktøjer
Der har været mange globale åbninger på grund af den stigende efterspørgsel på markedet og betydningen af dataanalyse. Det mest almindelige, brugervenlige og præstationsorienterede værktøj til open source-analyse skal vanskeliggøres for kortlisten. Der er mange værktøjer, der kræver lidt kodning og kan levere bedre resultater end betalte versioner, såsom - R-programmering i data mining og offentlig tableau, Python-programmering i datavisualisering. Følgende er en liste over de bedste dataanalyseværktøjer baseret på popularitet, undervisning og resultater, både open source og betalt.
Top Data Analyse værktøj
Her skal vi forklare Top-dataanalyseværktøjet
1. R-programmering
Hvad hvis jeg siger, at Project R, et GNU-projekt, er blevet offentliggjort i R? Dette er hovedsageligt skrevet i C og Fortran. Og mange moduler er blevet udarbejdet i R alene. Det er et gratis sprog og software til statistisk computing og grafisk programmering. R er branchens førende analytiske værktøj, der ofte bruges i datamodellering og statistik. Du kan manipulere og præsentere dine oplysninger let på forskellige måder. SAS har på adskillige måder overskredet datakapacitet, ydeevne og resultater. R kompilerer og opererer på mange platforme inklusive -macOS, Windows og Linux. t har mulighed for at navigere pakker efter kategori 11.556 pakker. R tilbyder også instrumenter til at installere alle pakker automatisk, som kan monteres godt med stor information i henhold til brugerens behov.
2. Tableau Public
Tableau Public tilbyder gratis software, der forbinder enhver informationskilde, herunder firmadata warehouse, webbaseret information eller Microsoft Excel, genererer informationsdisplay, dashboards, kort osv. Og der findes på nettet i realtid. Det kan kommunikeres med kunden eller via sociale medier. Adgang til filen kan downloades i forskellige formater. Vi har brug for meget gode datakilder, hvis du gerne vil se tablåens magt. Tableau's store datakapacitet gør information væsentlig og bedre end nogen anden datavisualiseringssoftware på markedet kan analyseres og visualiseres.
3. Python
Python er et objektorienteret, brugervenligt såvel som open source sprog, der kan læses, skrives, vedligeholdes og gratis. Guido van Rossum skabte den i begyndelsen af 1980'erne og understøttede både funktionelle og strukturerede teknikker til programmering. Python er let at vide, fordi JavaScript, Ruby og PHP er meget sammenlignelige. Python har også meget flot biblioteker til maskinlæring, fx Keras, TensorFlow, Theano og Scikitlearn. Som vi alle ved, at python er en vigtig funktion på grund af at python kan samles i enhver platform som MongoDB, JSON, SQL Server og mange flere. Vi kan også sige, at python også kan håndtere datateksten på en meget god måde. Python er ganske enkel, så det er let at vide, og til det har vi brug for som en entydigt læsbar syntaks. Udviklerne kan være meget lettere end andre sprog at læse og oversætte Python-kode.
4. SAS
SAS står for det statistiske analysesystem. Det blev oprettet af SAS Institute i 1966 og videreudviklet i 1980'erne og 1990'erne, er et programmeringsmiljø og sprog for datastyring og en analytisk leder. SAS er let tilgængelig, let at administrere og information fra alle kilder kan analyseres. I 2011 lancerede SAS en lang række kundeoplysningsvarer og mange SAS-moduler, ofte anvendt til klientprofilering og fremtidige muligheder, til web, sociale medier og marketinganalyse. Det kan også forudsige, styre og optimere deres opførsel. Det bruger hukommelse og distribueret behandling til hurtigt at analysere enorme databaser. Dette instrument hjælper også med at modellere forudsigelig information.
5. Apache-gnist
Apache blev oprettet i 2009 af University of California, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark er en hurtigskala databehandlingsmotor og kører apps 100 gange hurtigere i hukommelsen og 10 gange hurtigere på disken i Hadoop-klynger. Gnist er baseret på datavidenskab, og dens idé letter datavidenskab. Spark er også berømt for væksten af informationsrørledninger og maskinmodeller. Spark har også et bibliotek - MLlib, der leverer et antal værktøjsmaskiner til tilbagevendende metoder inden for informationsvidenskab såsom regression, gradering, klynger, samarbejdsfiltrering osv. Apache Software Foundation lancerede Spark for at fremskynde Hadoop-softwarecomputeringsprocessen.
6. Excel
Excel er et Microsoft-softwareprogram, der er en del af softwareproduktivitetspakken, Microsoft Office har udviklet. Excel er et kerne og almindeligt analytisk værktøj, der generelt bruges i næsten enhver branche. Excel er vigtigt, når der kræves analyse af kundens indre information. Den analyserer det komplicerede job med at opsummere informationen ved hjælp af en forhåndsvisning af pivottabeller for at filtrere informationerne i henhold til kundernes behov. Excel har den avancerede mulighed for forretningsanalyse til at hjælpe med modellering af forud oprettede indstillinger, såsom automatisk relationsdetektion, DAX-mål og tidsgruppering. Excel bruges generelt til at beregne celler, til at dreje tabeller og til at tegne flere instrumenter. For eksempel kan du oprette et månedligt budget for Excel, spore forretningsudgifter eller sortere og organisere store mængder data med en Excel-tabel.
7. RapidMiner
RapidMiner er en stærk indbygget datavidenskabelig platform oprettet af det samme firma, der udfører projektiv og anden sofistikeret analyse uden nogen programmering, såsom data mining, tekstanalyse, maskinuddannelse og visuel analyse. Inklusive Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, osv., RapidMiner kan også bruges til at oprette alle kildeoplysninger, herunder Access. Instrumentet er meget stærkt, for at der kan genereres analyser baseret på faktiske informationskonverteringsmiljøer. For eksempel: For forudsigelig analyse kan du administrere formater og informationssæt.
8. KNIME
KNIME Holdet med softwareingeniører fra Constance University udviklede sig i januar 2004. Open-source workflow platform til informationsbehandling bygning og eksekvering. KNIME bruger noder til at oprette grafer, der kortlægger informationsstrøm fra input til output. Med sin modulære pipeline-idé er KNIME et vigtigt førende open source-, rapporterings- og indbygget analytisk værktøj til at evaluere og modellere informationen gennem visuel programmering, integrere forskellige data mining-elementer og maskinlæring. Hver knude udfører et enkelt arbejdsgangejob. I følgende tilfælde læser en bruger visse oplysninger ved hjælp af en File Reader-knude. De første 1000 rækker filtreres derefter ved hjælp af en rækkefilterknude. Derefter kan du beregne oversigtsstatistikker ved hjælp af en statistikknude, og fundene afsluttes af en CSV Writer på brugernes harddisk.
9. QlikView
QlikView har mange karakteristiske egenskaber, såsom patenteret teknologi og hukommelse, der hurtigt kan udføre resultatet for slutkunder og gemme oplysningerne i selve dokumentet. Datatilknytning bevares automatisk i QlikView, og næsten 10% fra den oprindelige lydstyrke kan komprimeres. Farvevisualisering af informationsforbindelsen - for tilknyttet information og ikke-relateret information, en bestemt farve. Som et autotjeneste-BI-værktøj er QlikView normalt let at indsamle uden at skulle have unikke dataanalyser eller programmeringsevner for de fleste firmakunder. Det bruges ofte i marketing-, personale- og salgsafdelinger samt i management-dashboards til overvågning af generelle virksomhedstransaktioner på det højeste ledelsesniveau. De fleste organisationer giver virksomhedsbrugere træning, inden de får adgang til software, mens der ikke er behov for unikke evner.
10. Splunk
Dens første version, mest af det værdsat af sine brugere, blev lanceret i 2004. Det blev gradvist viralt blandt virksomheder og begyndte at købe deres firmalicenser. Splunk er en softwareteknologi, der bruges til at overvåge, søge, analysere og se information produceret af computeren i realtid. Det kan spore og læse forskellige logfiler og gemme oplysninger om indeksører som forekomster. Du kan vise oplysninger om forskellige typer dashboards med disse værktøjer. Splunk henter alle tekstbaserede logoplysninger og tilbyder en nem måde at søge igennem, en bruger kan hente alle former for information, udføre alle slags interessante statistikker og indsende dem i forskellige formater.
11. IBM SPSS Modeler
En forudsigelig Big Data Analytics-platform er IBM SPSS Modeler. Det leverer forudsigelige modeller og forsyner mennesker, organisationer, systemer og virksomheden. Det indeholder en række sofistikerede analyser og algoritmer. IT Find ud hurtigere og rettelse af problemer ved at analysere strukturerede og ustrukturerede data SPSS Modeler udforsker ikke bare dine oplysninger. Det er mest potent, når det bruges til at afdække stærke mønstre i dine fortsatte forretningsprocesser og derefter kapitalisere ved at implementere forretningsmodeller for bedre at forudsige valg og opnå optimale resultater.
Konklusion :
Selvom værktøjer, der er nævnt i ovenstående artikel, letter evalueringen, er de data, du leverer og analyserer, kun så nyttige som de er. Tag dig tid til at lære nogle friske tricks, tag udfordringen og lad disse instrumenter forbedre og fuldføre dine allerede eksisterende logik- og ræsonneringsevner.
Anbefal artikler:
Dette har været en guide til dataanalyseværktøjer. Her diskuterer vi de Top brugervenlige og præstationsorienterede dataanalyseværktøjer. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Hvad er MongoDB
- Hvad er SAS
- Hvad er MySQL
- SAS-operatører
- QlikView-diagrammer
- QlikView-funktioner