Introduzione agli strumenti gratuiti di analisi dei dati
Tutti non sono bravi a programmare ma saranno molto interessati all'analisi dei dati e anche bravi a farlo. Quanti di voi hanno pensato che sarebbe stato molto semplice se esistessero alcuni strumenti senza codifica per eseguire l'analisi dei dati? Bene, questa pagina è stata scritta per voi ragazzi. I dati non devono sempre essere letti e scritti attraverso un linguaggio di programmazione. Esistono strumenti di esplorazione e visualizzazione che non richiedono codifica. Dall'ex-centenario Excel al nuovo Qlikview, gli strumenti sono infiniti. Diamo un'occhiata agli strumenti gratuiti di analisi dei dati.
Strumenti di analisi dei dati
Di seguito sono riportati i diversi strumenti di analisi dei dati.
1. Excel
Excel attira ancora le persone a fare analisi dei dati e sì, è ancora indispensabile come strumento di analisi. Ci sono molti tutorial online gratuiti disponibili che insegnano su Excel e VBA attraverso i quali puoi padroneggiare Excel. Tutte le funzionalità come l'esplorazione dei dati, il riepilogo dei dati e la visualizzazione dei dati attraverso vari strumenti grafici sono realizzate in Excel.
È molto facile da imparare e padroneggiare Excel. Excel è ancora uno strumento di base nella scienza e nell'analisi dei dati. La conoscenza di Excel ti aiuterà nella tua carriera nella scienza dei dati. Sebbene Microsoft Excel non sia gratuito, esistono strumenti simili come fogli di calcolo, uffici aperti e altri sul mercato che offrono le stesse funzionalità di Excel. Un piccolo svantaggio di Excel è che non può essere utilizzato per set di dati molto grandi.
2. Quadro
- Tableau è uno strumento gratuito per la visualizzazione di dati da dati semplici a dati complessi. È un po 'interattivo e possiamo suggerire etichette, strumenti, dimensioni della colonna e quasi tutto ciò che possiamo personalizzare. L'interfaccia di trascinamento della selezione è davvero utile in questo software e i calcoli possono essere eseguiti anche in Tableau. Chiunque non abbia idea dell'analisi può visualizzare e comprendere i dati dalla piattaforma Tableau.
- Dashboard e fogli di lavoro vengono creati in Tableau per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Tableau aiuta a vedere i dati da una prospettiva diversa attraverso i suoi dashboard. Si può facilmente entrare nel mondo della scienza dei dati attraverso Tableau. Inoltre, Tableau si integra con il linguaggio di programmazione Python e R.
3. Trifacta
Trifacta è uno strumento open source per il wrangling dei dati che semplifica la preparazione dei dati per l'analisi dei dati. Trifacta aiuta a trasformare, esplorare e analizzare i dati dal formato di dati non elaborati in formato pulito e organizzato. Utilizza tecniche di apprendimento automatico per aiutare gli utenti nell'analisi e nell'esplorazione dei dati. L'altro nome di Trifacta è Data Wrangler che chiarisce che è molto utile nella pulizia dei dati.
È stato sviluppato nel 2012 da Joe Hellerstein, Jeffrey Heer e Sean Kandel. Trifacta lavora con il cloud ed è collaborato con AWS. È stato insignito di un premio per la distribuzione di machine learning da AWS. Trifacta ti aiuta a lavorare con set di dati di grandi dimensioni, a differenza di Excel. Inoltre, i suggerimenti per la modifica del testo sono incredibili in Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner è uno strumento di integrazione per la preparazione dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento approfondito e altre tecniche di analisi dei dati. Il flusso di lavoro è chiamato processi e l'output di un processo diventa l'input di altri. Questo può essere esteso tramite i linguaggi di programmazione o i suoi plugin. Alcune versioni di RapidMiner sono gratuite.
I prodotti di RapidMiner includono RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server e RapidMiner Radoop. Siamo in grado di ispezionare i dati caricando i dati in RapidMiner ed eseguire calcoli o ordinare i dati all'interno dello strumento. RapidMiner è progettato principalmente per i non programmatori. RapidMiner aiuta anche nella pulizia dei dati e nella preparazione dei grafici.
5. Talend
Talend è uno strumento open source per l'integrazione dei dati con l'aiuto del cloud. Talend aiuta a importare i dati e spostarli nel data warehouse il più rapidamente possibile. Talend ha una piattaforma unificata. Inoltre, la comunità di Talend è potente e non saprai mai che la persona dall'altra parte proviene da quale sfondo.
Talend Platforms, Talend enterprise e Talend Open Studio aiutano in quasi tutto ciò che riguarda i dati che potresti non cercare un altro strumento una volta che inizi a lavorare con Talend. Tra i tre, il più utilizzato è Talend Open Studio. La collaborazione e la gestione di Talend sono encomiabili come per la loro integrazione dei dati.
6. Qlikview
Qlikview è raccomandato come il miglior strumento per la visualizzazione dei dati. È più veloce, facile e unico in natura. C'è una comunità in QlikView che ha forum di discussione, blog e librerie. La community ti aiuta a risolvere la maggior parte delle tue domande. Mostra la relazione tra i dati usando colori diversi. Qlikview aiuta gli utenti a prendere le giuste decisioni dai loro diversi approcci di visualizzazione dei dati.
Se sei interessato alla progettazione del layout, Qlikview è la tua strada da percorrere. È utile avere una conoscenza della modellazione dei dati e delle basi di SQL per essere esperti in Qlikview.
7. Orange
Orange Toolkit può essere utilizzato come semplice visualizzazione di dati per complicati algoritmi di machine learning a condizione che sia open source. Può anche essere usato con la libreria Python. È come una tela in cui l'utente posiziona i widget e viene creato il flusso di lavoro. Tutte le funzionalità dei dati vengono eseguite nell'area dei widget. Gli utenti possono esplorare varie tecniche di visualizzazione disponibili nello strumento.
Esistono molti componenti aggiuntivi per lo strumento Orange poiché viene utilizzato anche nell'algoritmo di apprendimento automatico. Il data mining può essere eseguito anche in questo strumento.
8. H2O
H2O aiuta a trovare modelli di dati. Le sue applicazioni riguardano principalmente l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, ma forniscono informazioni davvero valide sui dati. H2O ha una funzione integrata per indovinare la struttura del set di dati in entrata.
Esistono anche altri strumenti come OpenRefine per l'ordinamento e il filtraggio dei dati, Fusion Table per grafici e visualizzazioni, Microsoft Power BI per la visualizzazione e il wrangling dei dati, Google Dashboards per creare report, Plotly per analisi statistiche, Gephi per visualizzazione statistica e gli strumenti sono molti .
Conclusione
L'analisi dei dati può essere eseguita facilmente con un po 'di pratica. Tutti gli strumenti non aiuteranno allo stesso modo. È bene selezionare uno strumento e diventare un maestro in quello strumento. Comprendere i dati è essenziale per sapere dove siamo realmente in termini di analisi dei dati. La programmazione non è molto importante nella visualizzazione e nell'analisi dei dati. Ma alcuni strumenti ti avvicinano alla programmazione.
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