Introduzione agli strumenti di analisi dei dati
Ci sono state molte aperture globali a causa della crescente domanda del mercato e del significato dell'analisi dei dati. Lo strumento più comune, facile da usare e orientato alle prestazioni per l'analisi open source deve essere reso difficile per la lista. Esistono molti strumenti che richiedono poca codifica e possono fornire risultati migliori rispetto alle versioni a pagamento, come la programmazione - R nel data mining e il tableau pubblico, la programmazione Python nella visualizzazione dei dati. Di seguito è riportato un elenco dei principali strumenti di analisi dei dati basati su popolarità, insegnamento e risultati, sia open source che a pagamento.
Strumento di analisi dei dati principali
Qui spiegheremo lo strumento di analisi dei dati principali
1. R Programmazione
Cosa succede se dico che il progetto R, un progetto GNU, è stato pubblicato in R? Questo è scritto principalmente in C e Fortran. E molti moduli sono stati redatti solo in R. È un linguaggio e un software gratuiti per l'elaborazione statistica e la programmazione grafica. R è lo strumento analitico leader del settore, comunemente utilizzato nella modellizzazione dei dati e nelle statistiche. Puoi manipolare e presentare prontamente le tue informazioni in vari modi. SAS ha in molti modi superato capacità, prestazioni e risultati dei dati. R compila e funziona su molte piattaforme tra cui -macOS, Windows e Linux. t ha la possibilità di navigare tra i pacchetti per categoria 11.556 pacchetti. R offre anche strumenti per installare automaticamente tutti i pacchetti, che possono essere ben assemblati con informazioni di grandi dimensioni in base alle esigenze dell'utente.
2. Quadro pubblico
Tableau Public offre software gratuito che collega qualsiasi fonte di informazioni, incluso il data warehouse aziendale, informazioni basate sul Web o Microsoft Excel, genera visualizzazioni di informazioni, dashboard, mappe e così via e che sono presenti sul Web in tempo reale. Può essere comunicato con il cliente o tramite i social media. L'accesso al file può essere scaricato in vari formati Abbiamo bisogno di ottime fonti di dati se vuoi vedere la potenza del tableau. Le capacità di big data di Tableau rendono le informazioni essenziali e migliori di qualsiasi altro software di visualizzazione dei dati sul mercato possa essere analizzato e visualizzato.
3. Python
Python è un linguaggio orientato agli oggetti, intuitivo e open source che può essere letto, scritto, gestito e gratuito. Guido van Rossum lo ha creato nei primi anni '80, supportando tecniche di programmazione sia funzionali che strutturate. Python è semplice da sapere perché JavaScript, Ruby e PHP sono molto comparabili. Python ha anche delle belle librerie per l'apprendimento automatico, ad esempio Keras, TensorFlow, Theano e Scikitlearn. Come tutti sappiamo che Python è una caratteristica importante perché Python può essere assemblato in qualsiasi piattaforma come MongoDB, JSON, SQL Server e molti altri. Possiamo anche dire che Python può anche gestire il testo dei dati in un modo molto grande. Python è abbastanza semplice, quindi è facile da sapere e per questo, abbiamo bisogno di una sintassi leggibile in modo univoco. Gli sviluppatori possono essere molto più facili da leggere e tradurre in codice Python rispetto ad altre lingue.
4. SAS
SAS è l'acronimo di Statistical Analysis System. È stato creato dal SAS Institute nel 1966 e ulteriormente sviluppato negli anni '80 e '90, è un ambiente di programmazione e un linguaggio per la gestione dei dati e un leader analitico. SAS è prontamente disponibile, facile da gestire e le informazioni provenienti da tutte le fonti possono essere analizzate. Nel 2011, SAS ha lanciato una vasta gamma di prodotti di customer intelligence e molti moduli SAS, comunemente applicati alla profilazione dei clienti e alle opportunità future, per Web, social media e analisi di marketing. Può anche prevedere, gestire e ottimizzare il loro comportamento. Utilizza la memoria e l'elaborazione distribuita per analizzare rapidamente enormi database. Inoltre, questo strumento aiuta a modellare le informazioni predittive.
5. Spark di Apache
Apache è stato creato nel 2009 dall'Università della California, AMP Lab di Berkeley. Apache Spark è un motore di elaborazione dati su vasta scala ed esegue app 100 volte più veloci in memoria e 10 volte più veloci su disco nei cluster Hadoop. Spark si basa sulla scienza dei dati e la sua idea facilita la scienza dei dati. Spark è anche famosa per la crescita di condotte informative e modelli di macchine. Spark ha anche una biblioteca - MLlib che fornisce una serie di macchine utensili per metodi ricorrenti nei campi della scienza dell'informazione come regressione, classificazione, raggruppamento, filtraggio collaborativo, ecc. Apache Software Foundation ha lanciato Spark per accelerare il processo di elaborazione del software Hadoop.
6. Excel
Excel è un programma software Microsoft che fa parte della suite di produttività software sviluppata da Microsoft Office. Excel è uno strumento analitico centrale e comune generalmente utilizzato in quasi tutti i settori. Excel è essenziale quando è richiesta l'analisi delle informazioni interne del cliente. Analizza il complicato lavoro di riepilogo delle informazioni utilizzando un'anteprima delle tabelle pivot per filtrare le informazioni in base alle esigenze del cliente. Excel ha l'opzione avanzata di analisi aziendale per aiutare con la modellazione di opzioni pre-create come il rilevamento automatico delle relazioni, misure DAX e raggruppamento dei tempi. Excel viene utilizzato in generale per calcolare celle, ruotare le tabelle e rappresentare graficamente più strumenti. Ad esempio, è possibile creare un budget mensile per Excel, tenere traccia delle spese aziendali o ordinare e organizzare grandi quantità di dati con una tabella Excel.
7. RapidMiner
RapidMiner è una potente piattaforma di data science integrata creata dalla stessa azienda, che esegue analisi proiettive e altre sofisticate analisi senza alcuna programmazione, come data mining, analisi del testo, formazione delle macchine e analisi visiva. Compresi Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, ecc., RapidMiner può anche essere utilizzato per creare qualsiasi informazione di origine, incluso Access. Lo strumento è molto potente per la generazione di analisi basate su ambienti di conversione delle informazioni reali, ad esempio: per l'analisi predittiva, è possibile gestire formati e set di informazioni.
8. KNIME
KNIME Il team di ingegneri del software della Constance University si è sviluppato nel gennaio 2004. Piattaforma di flusso di lavoro open-source per l'elaborazione e l'esecuzione delle informazioni. KNIME utilizza i nodi per creare grafici che mappano il flusso di informazioni dall'input all'output. Con la sua idea di pipeline modulare, KNIME è uno dei principali strumenti analitici open source, di reporting e integrati per valutare e modellare le informazioni attraverso la programmazione visiva, integrare diversi elementi di data mining e machine learning. Ogni nodo esegue un singolo processo del flusso di lavoro. Nella seguente istanza, un utente legge determinate informazioni utilizzando un nodo Lettore file. Le prime 1000 righe vengono successivamente filtrate utilizzando un nodo Filtro righe. Quindi, è possibile calcolare le statistiche di riepilogo utilizzando un nodo statistico e i risultati vengono completati da un writer CSV sul disco rigido degli utenti.
9. QlikView
QlikView ha molte caratteristiche distintive come la tecnologia brevettata e l'elaborazione della memoria che possono eseguire rapidamente i risultati per i clienti finali e archiviare le informazioni nel documento stesso. L'associazione dei dati viene mantenuta automaticamente in QlikView e quasi il 10% dal volume iniziale può essere compresso. Visualizzazione a colori della connessione di informazioni - per informazioni associate e informazioni non correlate, un colore particolare. Come strumento di BI di assistenza automatica, QlikView è in genere facile da raccogliere, senza dover disporre di capacità di analisi o programmazione dei dati uniche per la maggior parte dei clienti dell'azienda. Viene spesso utilizzato nei dipartimenti di marketing, di personale e di vendita, nonché nei dashboard di gestione per monitorare le transazioni aziendali generali al massimo livello di gestione. La maggior parte delle organizzazioni offre agli utenti dell'azienda una formazione prima che venga loro fornito l'accesso al software, mentre non sono necessarie capacità uniche.
10. Splunk
La sua prima versione, la maggior parte apprezzata dai suoi utenti, è stata lanciata nel 2004. A poco a poco è diventata virale tra le aziende e ha iniziato ad acquistare le loro licenze aziendali. Splunk è una tecnologia software utilizzata per monitorare, cercare, analizzare e visualizzare le informazioni prodotte dal computer in tempo reale. Può tracciare e leggere vari file di registro e salvare informazioni sugli indicizzatori come occorrenze. È possibile visualizzare informazioni su diversi tipi di dashboard con questi strumenti. Splunk recupera tutte le informazioni di registro basate su testo e offre un modo semplice per cercarle, un utente può recuperare tutti i tipi di informazioni, condurre tutti i tipi di statistiche interessanti e inviarle in vari formati.
11. IBM SPSS Modeler
Una piattaforma predittiva di Big Data Analytics è IBM SPSS Modeler. Fornisce modelli predittivi e fornisce personale, organizzazioni, sistemi e società. Contiene una varietà di sofisticati algoritmi analitici e analitici. IT Scopri più rapidamente e risolvi i problemi analizzando i dati strutturati e non strutturati SPSS Modeler non solo esplora le tue informazioni. È molto efficace se usato per scoprire modelli forti nei tuoi continui processi aziendali e quindi capitalizzare implementando modelli di business al fine di prevedere meglio le scelte e ottenere risultati ottimali.
Conclusione :
Sebbene gli strumenti menzionati nell'articolo precedente facilitino la valutazione, i dati forniti e analizzati sono utili solo come sono. Prenditi del tempo per imparare alcuni nuovi trucchi, raccogliere la sfida e lasciare che questi strumenti migliorino e completino le tue capacità logiche e di ragionamento già esistenti.
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