Introduksjon til gratis dataanalyseverktøy
Alle er ikke flinke til å programmere, men vil være veldig interessert i dataanalyse og også gode på den. Hvor mange av dere har trodd at det ville være veldig enkelt hvis det var noen verktøy uten koding for å gjøre dataanalyse? Denne siden er skrevet for dere. Data trenger ikke alltid leses og skrives gjennom et programmeringsspråk. Det er verktøy for utforsking og visualisering som ikke trenger koding. Helt fra eldgamle Excel til nytt Qlikview er verktøyene uendelige. La oss ta en titt på verktøyene for gratis analyse av data.
Verktøy til analyse av data
Nedenfor er de forskjellige verktøyene for dataanalyse.
1. Excel
Excel tiltrekker seg fremdeles folk til å gjøre dataanalyse, og ja, det er fortsatt uunnværlig som et analyseverktøy. Det er mange gratis online tutorials tilgjengelig som lærer om Excel og VBA som du kan mestre Excel. Alle funksjonene som å utforske data, oppsummere data og visualisere data gjennom forskjellige grafiske verktøy er gjort i Excel.
Det er veldig enkelt å lære og mestre excel. Excel er fremdeles et grunnleggende verktøy i datavitenskap og analyse. Kunnskap om Excel vil hjelpe deg i din datavitenskapelige karriere. Selv om Microsoft Excel ikke er gratis, er det lignende verktøy som regneark, åpne kontorer og andre i markedet som har de samme funksjonene som Excel. En liten ulempe med Excel er at det ikke kan brukes til veldig store datasett.
2. Tableau
- Tableau er et gratis verktøy for datavisualisering fra enkle data til komplekse data. Det er slags interaktivt, og vi kan foreslå etiketter, verktøy, størrelsen på kolonnen og nesten hva som helst vi kan tilpasse. Dra og slipp-grensesnittet er veldig nyttig i denne programvaren, og beregninger kan også gjøres på Tableau. Alle som ikke har noen anelse om analyse kan se og forstå data fra Tableau-plattformen.
- Dashbord og arbeidsark er laget i Tableau for dataanalyse og visualisering. Tableau hjelper deg med å se data fra et annet perspektiv gjennom dashbordene. Man kan lett komme inn i datavitenskapens verden gjennom Tableau. I tillegg integrerer Tableau med programmeringsspråket Python og R.
3. Trifacta
Trifacta er et åpen kildekodeverktøy for datakraving som gjør dataforberedelser enkelt for dataanalyse. Trifacta hjelper deg med å transformere, utforske og analysere data fra rådataformat til rent, ordnet format. Den bruker maskinlæringsteknikker for å hjelpe brukere i dataanalyse og utforskning. Det andre navnet på Trifacta er Data Wrangler, som gjør det klart at det er mest nyttig ved rengjøring av data.
Den ble utviklet i 2012 av Joe Hellerstein, Jeffrey Heer og Sean Kandel. Trifacta jobber med skyen og er samarbeidet med AWS. Den har lagt ut en pris for distribusjon av maskinlæring fra AWS. Trifacta hjelper deg å jobbe med store datasett, i motsetning til Excel. Også forslag til tekstredigering er utrolige i Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner er et integrasjonsverktøy for dataforberedelse, maskinlæring, dyp læring og andre dataanalyseteknikker. Arbeidsflyten kalles prosesser og utgangen fra en prosess blir input fra andre. Dette kan utvides med enten programmeringsspråk eller egne plugins. Noen versjoner av RapidMiner er gratis.
Produktene fra RapidMiner inkluderer RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server og RapidMiner Radoop. Vi kan inspisere data ved å laste inn data i RapidMiner og gjøre beregninger eller sortere dataene inne i verktøyet. RapidMiner er hovedsakelig designet for ikke-programmerere. RapidMiner hjelper også med å rengjøre data og utarbeide diagrammer.
5. Talend
Talend er et åpen kildekodeverktøy for dataintegrasjon ved hjelp av skyen. Talend hjelper deg med å importere data og flytte dem til datavarehuset så raskt som mulig. Talend har en enhetlig plattform. Community of Talend er også kraftig for at du aldri vil vite at personen på den andre siden kommer fra hvilken bakgrunn.
Talend Platforms, Talend enterprise og Talend Open Studio hjelper i nesten alt relatert til data som du kanskje ikke ser etter et annet verktøy når du begynner å jobbe med Talend. Blant de tre som er mest brukt er Talend Open Studio. Samarbeid og styring av Talend er prisverdig som med deres dataintegrasjon.
6. Qlikview
Qlikview anbefales som det beste verktøyet for datavisualisering. Det er raskere, enkelt og unikt i naturen. Det er et fellesskap i QlikView som har diskusjonsfora, blogger og bibliotek. Community hjelper deg med å løse de fleste spørsmålene dine. Den viser forholdet mellom data ved bruk av forskjellige farger. Qlikview hjelper brukere å ta de riktige beslutningene ut fra sine forskjellige tilnærminger til datavisualisering.
Hvis du er interessert i utforming av layout, er Qlikview din vei å gå. Det er bra å ha kunnskap om datamodellering og SQL-grunnleggende for å være dyktige i Qlikview.
7. oransje
Det oransje verktøyet kan brukes som enkel datavisualisering til kompliserte maskinlæringsalgoritmer forutsatt at det er åpen kildekode. Det kan også brukes med Python-biblioteket. Det er som et lerret der brukeren plasserer widgetene og arbeidsflyten opprettes. Alle datafunksjonalitetene gjøres på widgets-lerret. Brukere kan utforske forskjellige visualiseringsteknikker som er tilgjengelige i verktøyet.
Det er mange tillegg for Orange-verktøyet, da det også brukes i maskinlæringsalgoritmen. Data mining kan også gjøres i dette verktøyet.
8. H2O
H2O hjelper deg med å finne datamønstre. Bruksområdene er mest innen maskinlæring og kunstig intelligens, men det gir virkelig god innsikt om data. H2O har en innebygd funksjon for å gjette strukturen til det innkommende datasettet.
Det finnes også andre verktøy som OpenRefine for sortering og filtrering av data, Fusion Tabeller for diagrammer og visualisering, Microsoft power BI for datavisualisering og data wrangling, Google Dashboards for å lage rapporter, Plotly for statistisk analyse, Gephi for statistisk visualisering og verktøyene er mange .
Konklusjon
Dataanalyse kan gjøres enkelt med litt øvelse. Alle verktøyene vil ikke hjelpe like. Det er bra å velge ett verktøy og bli en mester i det verktøyet. Det er viktig å forstå data for å vite hvor vi egentlig er når det gjelder dataanalyse. Programmering er ikke veldig viktig for å visualisere og analysere data. Men noen verktøy gjør deg nærmere programmering.
Anbefalt artikkel
Dette er en guide til gratis dataanalyseverktøy. Her diskuterer vi de forskjellige dataanalyseverktøyene i detalj. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Dataanalyseverktøy Forskning
- Data Science Tools
- Kunstig intelligensverktøy
- Data Warehouse-verktøy
- QlikView-alternativer
- QlikView-diagrammer
- QlikView-funksjoner