Introduksjon til dataanalyseverktøy
Det har vært mange globale åpninger på grunn av den økende etterspørselen i markedet og betydningen av dataanalyse. Det vanligste, brukervennlige og ytelsesorienterte verktøyet for åpen kildekode-analyse skal vanskeliggjøres for kortlisten. Det er mange verktøy som krever lite koding og kan gi bedre resultater enn betalte versjoner, for eksempel - R-programmering i data mining og offentlig tableau, Python-programmering i datavisualisering. Følgende er en liste over de beste dataanalyseverktøyene basert på popularitet, undervisning og resultater, både åpen kildekode og betalte.
Topp dataanalyseverktøy
Her skal vi forklare Toppdataanalyseverktøyet
1. R-programmering
Hva om jeg sier at Project R, et GNU-prosjekt, har blitt publisert i R? Dette er hovedsakelig skrevet i C og Fortran. Og mange moduler er blitt utarbeidet i R alene. Det er et fritt språk og programvare for statistisk databehandling og grafikkprogrammering. R er bransjens ledende analyseverktøy, ofte brukt i datamodellering og statistikk. Du kan manipulere og presentere informasjonen din lett på forskjellige måter. SAS har på flere måter overskredet datakapasitet, ytelse og resultater. R kompilerer og opererer på mange plattformer inkludert -macOS, Windows og Linux. t har muligheten til å navigere i pakker etter kategori 11.556 pakker. R tilbyr også instrumenter for å installere alle pakkene automatisk, som kan være godt montert med stor informasjon i henhold til brukerens behov.
2. Tableau Public
Tableau Public tilbyr gratis programvare som lenker til hvilken som helst informasjonskilde, inkludert bedriftens datavarehus, nettbasert informasjon eller Microsoft Excel, genererer informasjonsskjermer, instrumentpaneler, kart og så videre og som finnes på nettet i sanntid. Det kan kommuniseres med kunden eller via sosiale medier. Tilgang til filen kan lastes ned i forskjellige formater. Vi trenger veldig gode datakilder hvis du vil se kraften til tablået. De store datakapasitetene til Tableau gjør informasjon viktig og bedre enn noen annen datavisualiseringsprogramvare på markedet kan analyseres og visualiseres.
3. Python
Python er et objektorientert, brukervennlig så vel som åpen kildespråk som kan leses, skrives, vedlikeholdes og gratis. Guido van Rossum opprettet den på begynnelsen av 1980-tallet, og støttet både funksjonelle og strukturerte teknikker for programmering. Python er enkel å vite fordi JavaScript, Ruby og PHP er veldig sammenlignbare. Python har også veldig fine biblioteker for maskinlæring, for eksempel Keras, TensorFlow, Theano og Scikitlearn. Som vi alle vet at python er en viktig funksjon på grunn av at python kan samles på en hvilken som helst plattform som MongoDB, JSON, SQL Server og mange flere. Vi kan også si at python også kan håndtere datateksten på en veldig flott måte. Python er ganske enkel, så det er lett å vite, og for det trenger vi en unik lesbar syntaks. Utviklerne kan være mye enklere enn andre språk å lese og oversette Python-kode.
4. SAS
SAS står for Statistical Analysis System. Det ble opprettet av SAS Institute i 1966 og videreutviklet på 1980- og 1990-tallet, er et programmeringsmiljø og språk for datahåndtering og en analytisk leder. SAS er lett tilgjengelig, enkel å administrere og informasjon fra alle kilder kan analyseres. I 2011 lanserte SAS et bredt spekter av kundeintelligensvarer og mange SAS-moduler, ofte brukt til klientprofilering og fremtidige muligheter, for Web, sosiale medier og markedsanalyse. Det kan også forutsi, administrere og optimalisere deres oppførsel. Den bruker minne og distribuert prosessering for raskt å analysere enorme databaser. Dette instrumentet er også med på å modellere prediktiv informasjon.
5. Apache Spark
Apache ble opprettet i 2009 av University of California, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark er en hurtigskala databehandlingsmotor og kjører apper 100 ganger raskere i minnet og 10 ganger raskere på disk i Hadoop-klynger. Gnist er basert på datavitenskap og ideen forenkler datavitenskap. Spark er også kjent for veksten av informasjonsrørledninger og maskinmodeller. Spark har også et bibliotek - MLlib som leverer en rekke maskinverktøy for tilbakevendende metoder innen informasjonsvitenskap som regresjon, gradering, klynging, samarbeidende filtrering, etc. Apache Software Foundation lanserte Spark for å fremskynde Hadoop-programvaren.
6. Excel
Excel er et Microsoft-program som er en del av programvareproduktivitetspakken Microsoft Office har utviklet. Excel er et kjerne og vanlig analyseverktøy som vanligvis brukes i nesten alle bransjer. Excel er viktig når det kreves analyse av den indre informasjonen til kunden. Den analyserer den kompliserte jobben med å oppsummere informasjonen ved å bruke en forhåndsvisning av pivottabeller for å filtrere informasjonen i henhold til kundens krav. Excel har det avanserte alternativet med forretningsanalyse for å hjelpe med modellering av forhåndsopprettede alternativer som automatisk relasjonsdeteksjon, DAX-tiltak og tidsgruppering. Excel brukes generelt til å beregne celler, for å dreie tabeller og for å tegne flere instrumenter. Du kan for eksempel opprette et månedlig budsjett for Excel, spore forretningsutgifter eller sortere og organisere store datamengder med en Excel-tabell.
7. RapidMiner
RapidMiner er en sterk innebygd datavitenskapelig plattform skapt av samme firma, som utfører projektiv og annen sofistikert analyse uten programmering, for eksempel data mining, tekstanalyse, maskintrening og visuell analyse. Inkludert Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc, kan RapidMiner også brukes til å lage hvilken som helst kildeinformasjon, inkludert Access. Instrumentet er veldig sterkt for at analyser basert på faktiske informasjonskonverteringsmiljøer kan genereres. For eksempel: For prediktiv analyse kan du administrere formater og informasjonssett.
8. KNIME
KNIME Teamet av programvareingeniører fra Constance University utviklet seg i januar 2004. Open-source arbeidsflytplattform for informasjonsbehandling bygging og utførelse. KNIME bruker noder for å lage grafer som kartlegger informasjonsflyt fra input til output. Med sin modulære rørledningside, er KNIME et viktig ledende open source, rapportering og innebygd analyseverktøy for å evaluere og modellere informasjonen gjennom visuell programmering, integrere forskjellige data mining elementer og maskinlæring. Hver node utfører en enkelt arbeidsflytjobb. I følgende tilfelle leser en bruker viss informasjon ved å bruke en File Reader-node. De første 1000 radene blir deretter filtrert ved hjelp av en radfilterknute. Deretter kan du beregne sammendragsstatistikk ved hjelp av en statistikknode, og funnene blir ferdig av en CSV Writer på brukernes harddisk.
9. QlikView
QlikView har mange særpreg, for eksempel patentert teknologi og minneprosessering som raskt kan utføre resultatet for sluttkunder og lagre informasjonen i selve dokumentet. Datatilknytning beholdes automatisk i QlikView og nesten 10% fra det første volumet kan komprimeres. Fargevisualisering av informasjonsforbindelsen - for tilknyttet informasjon og ikke-relatert informasjon, en bestemt farge. Som et BI-verktøy for autotjeneste er QlikView vanligvis enkelt å samle, uten å ha unike dataanalyser eller programmeringsevner for de fleste firmakunder. Det brukes ofte i avdelinger for markedsføring, bemanning og salg samt i dashbord for ledelse for å overvåke generelle selskapstransaksjoner på høyeste ledernivå. De fleste organisasjoner gir bedriftsbrukere opplæring før de får tilgang til programvare, mens ingen unike evner er nødvendig.
10. Splunk
Den første versjonen, det meste verdsatt av brukerne, ble lansert i 2004. Den ble gradvis viral blant bedrifter og begynte å kjøpe firmalisenser. Splunk er en programvareteknologi som brukes til å overvåke, søke, analysere og se informasjon produsert av datamaskinen i sanntid. Den kan spore og lese forskjellige loggfiler og lagre informasjon om indekserer som forekomster. Du kan vise informasjon om forskjellige typer dashbord med disse verktøyene. Splunk henter all tekstbasert logginformasjon og tilbyr en enkel måte å søke gjennom den, en bruker kan hente all slags informasjon, utføre alle slags interessante statistikker og sende dem i forskjellige formater.
11. IBM SPSS Modeler
En prediktiv Big Data Analytics-plattform er IBM SPSS Modeler. Det gir prediktive modeller og forsyner mennesker, organisasjoner, systemer og selskapet. Den inneholder en rekke sofistikerte analyser og algoritmer. IT Finn ut raskere og fikse problemer ved å analysere strukturerte og ustrukturerte data SPSS Modeler utforsker ikke bare informasjonen din. Det er mest potensielt når det brukes til å avdekke sterke mønstre i dine fortsatte forretningsprosesser og deretter kapitalisere ved å distribuere forretningsmodeller for bedre å forutsi valg og oppnå optimale resultater.
Konklusjon :
Selv om verktøy nevnt i artikkelen ovenfor letter evaluering, er dataene du gir og analyserer bare like nyttige som de er. Ta deg tid til å lære deg noen ferske triks, ta utfordringen og la disse instrumentene forbedre og fullføre dine allerede eksisterende logikk- og resonneringsevner.
Anbefal artikler:
Dette har vært en guide til dataanalyseverktøy. Her diskuterer vi de Topp brukervennlige og ytelsesorienterte verktøyene for dataanalyse. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- Hva er MongoDB
- Hva er SAS
- Hva er MySQL
- SAS-operatører
- QlikView-diagrammer
- QlikView-funksjoner