Uvod u alate za analizu podataka
Došlo je do mnogih globalnih otvaranja zbog sve veće potražnje na tržištu i značaja analitike podataka. Najčešći, korisnički i orijentiran na performanse alat za analitiku otvorenog koda trebao bi biti otežan u uži izbor. Postoji mnogo alata koji zahtijevaju malo kodiranja i mogu pružiti bolje rezultate od plaćenih verzija, kao što su - R programiranje u rudarstvu podataka i javnoj tablici, programiranje Pythona u vizualizaciji podataka. Slijedi popis najboljih alata za analizu podataka na temelju popularnosti, podučavanja i rezultata, i otvorenih i plaćenih podataka.
Alat za analizu podataka na vrhu
Ovdje ćemo objasniti alat Top analiza podataka
1. R Programiranje
Što ako kažem da je Project R, GNU projekt objavljen u R? O tome piše uglavnom C i Fortran. I mnogi su moduli sastavljeni samo u R-u. Besplatan je jezik i softver za statističko računanje i grafičko programiranje. R je vodeći analitički alat u industriji, koji se obično koristi u modeliranju podataka i statistikama. Svojim podacima možete lako manipulirati i predstaviti ih na različite načine. SAS je na brojne načine premašio kapacitet podataka, performanse i rezultate. R sastavlja i radi na mnogim platformama, uključujući -macOS, Windows i Linux. t ima mogućnost za kretanje po paketima po kategorijama 11.556 paketa. R također nudi instrumente za automatsku instalaciju svih paketa, koji se mogu dobro sastaviti s velikim podacima prema korisnikovim potrebama.
2. Tableau Public
Tableau Public nudi besplatni softver koji povezuje bilo koji izvor informacija, uključujući korporativno skladište podataka, internetske podatke ili Microsoft Excel, generira informacijske prikaze, nadzorne ploče, mape itd. I one koji su prisutni na webu u stvarnom vremenu. Može se komunicirati s kupcem ili putem društvenih medija. Pristup datoteci može se preuzeti u različitim formatima Potrebni su nam vrlo dobri izvori podataka ako želite vidjeti snagu tablice. Veliki kapaciteti podataka Tableau čine informacije bitnim i boljim od bilo kojeg drugog softvera za vizualizaciju podataka na tržištu koji se može analizirati i vizualizirati.
3. Python
Python je objektno orijentiran, jednostavan za upotrebu, kao i jezik otvorenog koda koji se može čitati, pisati, održavati i besplatno. Guido van Rossum stvorio ga je početkom 1980-ih podržavajući funkcionalne i strukturirane tehnike programiranja. Python je lako znati jer su JavaScript, Ruby i PHP vrlo usporedivi. Python također ima vrlo lijepe knjižnice za strojno učenje, npr. Keras, TensorFlow, Theano i Scikitlearn. Kao što svi znamo da je python važna značajka, jer se python može sastaviti na bilo kojoj platformi kao što su MongoDB, JSON, SQL Server i mnogi drugi. Također možemo reći da python također može obraditi tekst s podacima na vrlo sjajan način. Python je prilično jednostavan, pa ga je lako znati i za to nam je potrebna jedinstvena čitljiva sintaksa. Programerima može biti puno lakše od ostalih jezika za čitanje i prevođenje Python koda.
4. SAS
SAS je kratica za Sustav statističke analize. Stvorio ga je Institut SAS 1966. godine, a daljnji razvoj 1980-ih i 1990-ih, programsko je okruženje i jezik za upravljanje podacima i analitički je vođa. SAS je lako dostupan, jednostavan za upravljanje i informacije iz svih izvora mogu se analizirati. U 2011. godini, SAS je lansirao široku paletu proizvoda za obavještavanje kupaca i mnogo SAS modula, koji se obično primjenjuju na profilima klijenata i budućim mogućnostima, za web, društvene medije i marketinšku analitiku. Također može predvidjeti, upravljati i optimizirati njihovo ponašanje. Koristi memoriju i raspodijeljenu obradu za brzu analizu ogromnih baza podataka. Također, ovaj instrument pomaže u modeliranju prediktivnih informacija.
5. Apache iskre
Apache je stvorio 2009. godine kalifornijsko sveučilište AMP laboratorija Berkeley. Apache Spark je brzi mehanizam za obradu podataka i pokreće aplikacije 100 puta brže u memoriji i 10 puta brže na disku u Hadoop klasterima. Spark se temelji na znanosti o podacima i njegova ideja olakšava nauku o podacima. Spark je također poznat po rastu informacijskih cjevovoda i modela strojeva. Spark ima i biblioteku - MLlib koja isporučuje brojne alatne strojeve za ponavljajuće metode u područjima informacijske znanosti poput regresije, ocjenjivanja, grupiranja, kolaborativne filtracije itd. Apache Software Foundation pokrenuo je Spark kako bi ubrzao proces računanja softvera Hadoop.
6. Excel
Excel je Microsoftov softverski program koji je dio softverskog paketa za produktivnost softvera koji je razvio Microsoft Office. Excel je osnovni i uobičajeni analitički alat koji se uglavnom koristi u gotovo svakoj industriji. Excel je ključan kad se traži analiza unutarnjih podataka kupca. Analizira komplicirani posao sakupljanja podataka pomoću pregleda stožernih tablica radi filtriranja podataka prema potrebama korisnika. Excel ima naprednu opciju poslovne analitike da pomogne u modeliranju unaprijed kreiranih opcija kao što su automatsko otkrivanje odnosa, mjere DAX i grupiranje vremena. Excel se općenito koristi za izračunavanje ćelija, za okretanje tablica i za crtanje više instrumenata. Na primjer, možete stvoriti mjesečni proračun za Excel, pratiti poslovne troškove ili sortirati i organizirati velike količine podataka pomoću Excelove tablice.
7. RapidMiner
RapidMiner je snažna ugrađena platforma za znanost o podacima stvorena od iste tvrtke koja provodi projektivnu i drugu sofisticiranu analitiku bez ikakvog programiranja, kao što su vađenje podataka, analiza teksta, strojna obuka i vizualna analiza. Uključujući Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase itd., RapidMiner se također može koristiti za stvaranje bilo kakvih podataka o izvoru, uključujući Access. Instrument je vrlo jak da se može generirati analitika zasnovana na stvarnim okruženjima za pretvorbu informacija. Na primjer: Za prediktivnu analizu možete upravljati formatima i skupovima informacija.
8. KNIME
KNIME Tim softverskih inženjera sa Sveučilišta Constance razvio se u siječnju 2004. Platforma otvorenog koda za obradu informacija i izgradnju i izvedbu. KNIME koristi čvorove za izradu grafikona koji preslikavaju protok informacija od ulaza do izlaza. Svojom modularnom idejom cjevovoda, KNIME je glavni vodeći open-source, izvještavajući i ugrađeni analitički alat za procjenu i modeliranje podataka putem vizualnog programiranja, integriranja različitih elemenata vađenja podataka i strojnog učenja. Svaki čvor obavlja jedan posao. U sljedećoj instanci, korisnik čita određene podatke pomoću čvora File Reader. Prvih 1000 redaka naknadno se filtrira pomoću čvora Filtar redaka. Zatim možete izračunati sažetke statistike pomoću čvora za statistiku, a nalaze dovršava CSV Writer na korisničkom tvrdom disku.
9. QlikView
QlikView ima mnogo karakterističnih karakteristika kao što su patentirana tehnologija i obrada memorije koja za krajnje kupce može brzo izvršiti rezultat i pohraniti podatke u sam dokument. Pridruživanje podataka automatski se zadržava u QlikView-u i gotovo 10% od početnog volumena može se komprimirati. Vizualizacija u informacijskoj vezi u boji - za pridružene podatke i za nepovezane informacije, određenu boju. QlikView se, kao auto servisni BI alat, obično lako sakuplja, bez potrebe za jedinstvenom analizom podataka ili mogućnostima programiranja za većinu klijenata tvrtke. Često se koristi u odjelima za marketing, osoblje i prodaju te na nadzornim pločama uprave za praćenje općih transakcija tvrtke na najvišoj razini upravljanja. Većina organizacija pruža korisnicima usluga tvrtke prije nego što im se osigura softver, dok jedinstvene sposobnosti nisu potrebne.
10. Splunk
Njegova prva verzija, koju su većina korisnika cijenili, lansirana je 2004. Postupno je postala viralna među tvrtkama i počela je kupovati licence za njihove tvrtke. Splunk je softverska tehnologija koja se koristi za nadgledanje, pretraživanje, analizu i pregled informacija koje proizvodi računalo u stvarnom vremenu. Može pratiti i čitati razne datoteke dnevnika i spremati podatke na indeksere kao pojave. Pomoću ovih alata možete prikazati podatke o različitim vrstama nadzornih ploča. Splunk dohvaća sve tekstualne podatke dnevnika i nudi jednostavan način pretraživanja, korisnik može dohvatiti sve vrste podataka, voditi sve vrste zanimljivih statistika i slati ih u različitim formatima.
11. IBM SPSS Modeler
Prediktivna platforma za analizu velikih podataka je IBM SPSS Modeler. Pruža prediktivne modele i opskrbljuje ljude, organizacije, sustave i tvrtku. Sadrži različite sofisticirane analitičke i algoritme. IT brže saznajte i riješite probleme analizom strukturiranih i nestrukturiranih podataka SPSS Modeler ne istražuje samo vaše podatke. To je najsnažnije kada se otkrivaju snažni obrasci u vašim stalnim poslovnim procesima, a zatim iskorištavaju upotrebom poslovnih modela s ciljem boljeg predviđanja izbora i postizanja optimalnih rezultata.
Zaključak :
Iako alati spomenuti u gornjem članku olakšavaju evaluaciju, podaci koje dajete i analizirate jednako su korisni koliko i oni. Odvojite vrijeme da naučite neke svježe trikove, izazovite i pustite da ovi instrumenti poboljšaju i upotpune vaše već postojeće sposobnosti logike i zaključivanja.
Preporučiti članke:
Ovo je vodič za alate za analizu podataka. Ovdje smo raspravljali o najboljim alatima za analizu podataka orijentiranim prema korisnicima i performansama. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -
- Što je MongoDB
- Što je SAS
- Što je MySQL
- SAS operateri
- QlikView grafikoni
- QlikView funkcije