Johdanto ilmaisiin tietojen analysointityökaluihin
Kaikki eivät osaa ohjelmoida, mutta ovat erittäin kiinnostuneita tietojen analysoinnista ja myös siitä hyviä. Kuinka moni teistä on ajatellut, että olisi erittäin helppoa, jos tiedoilla tehtäisiin joitain työkaluja ilman koodausta? Tämä sivu on kirjoitettu teille. Tietoja ei aina tarvitse lukea ja kirjoittaa ohjelmointikielen kautta. On tutkimus- ja visualisointityökaluja, jotka eivät tarvitse koodausta. Työkalut ovat rajattomia heti iäkkäästä Excelistä uuteen Qlikview-ohjelmaan saakka. Katsotaanpa ilmaisia tietojen analysointityökaluja.
Tietoanalyysityökalut
Alla on data-analyysin eri työkalut.
1. Excel
Excel houkuttelee edelleen ihmisiä tekemään data-analyysejä, ja kyllä, se on välttämätön silti analyysityökaluna. Saatavana on monia ilmaisia online-oppaita, jotka opettavat Excelistä ja VBA: sta, joiden avulla voit hallita excel-ohjelmia. Kaikki ominaisuudet, kuten tiedon tutkiminen, tietojen yhteenveto ja kuvan visualisointi erilaisten graafisten työkalujen avulla, tehdään erinomaisesti.
Se on erittäin helppo oppia ja hallita excel. Excel on edelleen tietojenkäsittelytieteen ja analytiikan perustyökalu. Excelin tuntemus auttaa sinua tietotekniikan uralla. Vaikka Microsoft Excel ei ole ilmainen, markkinoilla on samanlaisia työkaluja, kuten laskentataulukoita, avoimia toimistoja ja mahdollisesti muitakin, jotka tarjoavat samat ominaisuudet kuin Excel. Yksi pieni Excelin haittapuoli on, että sitä ei voida käyttää erittäin suuriin tietojoukkoihin.
2. Taulukko
- Tableau on ilmainen työkalu tietojen visualisointiin yksinkertaisesta tiedosta monimutkaiseksi. Se on tavallaan vuorovaikutteista ja voimme ehdottaa etikettejä, työkaluja, sarakkeen kokoa ja melkein mitä voimme räätälöidä. Vedä ja pudota -rajapinta on todella hyödyllinen tässä ohjelmistossa, ja laskelmat voidaan tehdä myös Tableaussa. Jokainen, jolla ei ole ideoita analytiikasta, voi nähdä ja ymmärtää tietoja Tableau-alustalta.
- Hallintapaneelit ja taulukot luodaan taulukkoon tietojen analysointia ja visualisointia varten. Tableau auttaa näkemään tietoja eri näkökulmasta kojetaulujen kautta. Tietotekniikan maailmaan voidaan helposti päästä Tableaun kautta. Tableau integroituu myös Python- ja R-ohjelmointikieliin.
3. Trifacta
Trifacta on avoimen lähdekoodin työkalu tietojen häiriintymiseen, mikä helpottaa tietojen valmistelua tietojen analysointiin. Trifacta auttaa muuntamaan, tutkimaan ja analysoimaan tietoja raa'asta datamuodosta puhtaan, järjestetyn muodon. Se käyttää koneoppimistekniikoita käyttäjien auttamiseen tietojen analysoinnissa ja tutkimisessa. Toinen Trifacta-nimi on Data Wrangler, mikä tekee selväksi, että se on hyödyllisin tietojen puhdistuksessa.
Sen ovat kehittäneet Joe Hellerstein, Jeffrey Heer ja Sean Kandel vuonna 2012. Trifacta toimii pilven kanssa ja on yhteistyössä AWS: n kanssa. Se on saanut palkinnon koneoppimisesta AWS: ltä. Trifacta auttaa sinua työskentelemään suurten tietojoukkojen kanssa, toisin kuin Excel. Myös tekstinmuokkausehdotukset ovat uskomattomia Trifactassa.
4. RapidMiner
RapidMiner on integraatiotyökalu tietojen valmisteluun, koneoppimiseen, syväoppimiseen ja muihin tietojen analysointitekniikoihin. Työnkulkua kutsutaan prosesseiksi ja yhden prosessin tuotoksesta tulee muiden panos. Tätä voidaan laajentaa joko ohjelmointikielellä tai omilla plugineilla. Jotkut RapidMiner-versiot ovat ilmaisia.
RapidMinerin tuotteita ovat RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server ja RapidMiner Radoop. Voimme tarkistaa tietoja lataamalla tietoja RapidMineriin ja tehdä laskelmia tai lajitella tietoja työkalun sisällä. RapidMiner on suunniteltu pääasiassa muille kuin ohjelmoijille. RapidMiner auttaa myös tietojen puhdistuksessa ja kaavioiden valmistelussa.
5. Talend
Talend on avoimen lähdekoodin työkalu tietojen integrointiin pilven avulla. Talend auttaa tuomaan tietoja ja siirtämään ne tietovarastoon mahdollisimman nopeasti. Talendilla on yhtenäinen alusta. Talendin yhteisö on myös voimakas, että et koskaan tiedä, että toisella puolella oleva henkilö tulee mistä taustasta.
Talend Platforms, Talend -yritys ja Talend Open Studio auttavat melkein kaikessa siihen liittyvissä tiedoissa, joita et ehkä etsi muuta työkalua, kun aloitat työskentelyn Talendin kanssa. Niistä kolmesta eniten käytetty on Talend Open Studio. Talendin yhteistyö ja hallinta ovat kiitettäviä, samoin kuin tiedon integroinnissa.
6. Qlikview
Qlikview: ta suositellaan parhaaksi välineeksi tietojen visualisoinnille. Se on luonteeltaan nopeampi, helppo ja ainutlaatuinen. QlikView-yhteisössä on yhteisö, jolla on keskustelupalstoja, blogeja ja kirjastoa. Yhteisö auttaa ratkaisemaan suurimman osan kyselyistäsi. Se näyttää eri värejä käyttävän tiedon välisen suhteen. Qlikview auttaa käyttäjiä tekemään oikeita päätöksiä datan visualisoinnin erilaisista lähestymistavoistaan.
Jos olet kiinnostunut ulkoasujen suunnittelusta, Qlikview on sinun tapa mennä. On hyvä tietää tietomallinnuksesta ja SQL-perusteista ollakseen osaava Qlikview.
7. Oranssi
Oranssia työkalusarjaa voidaan käyttää yksinkertaisena tietojen visualisointina monimutkaisiin koneoppimisalgoritmeihin, jos se on avoimen lähdekoodin. Sitä voidaan käyttää myös Python-kirjaston kanssa. Se on kuin kangas, johon käyttäjä sijoittaa widgetit ja työnkulku luodaan. Kaikki datatoiminnot tehdään widget-kankaalle. Käyttäjät voivat tutustua työkalun erilaisiin visualisointitekniikoihin.
Orange-työkaluun on monia lisäosia, koska sitä käytetään myös koneoppimisalgoritmissa. Tiedon louhinta voidaan suorittaa myös tällä työkalulla.
8. H20
H2O auttaa löytämään tietomallit. Sen sovellukset ovat pääosin koneoppimisessa ja tekoälyssä, mutta se tarjoaa todella hyvät käsitykset tiedoista. H2O: lla on sisäänrakennettu toiminto arvaamaan tulevan tietojoukon rakenne.
On myös muita työkaluja, kuten OpenRefine tietojen lajitteluun ja suodattamiseen, fuusiotaulukoita kaavioihin ja visualisointiin, Microsoft power BI tietojen visualisointiin ja datan sekoittamiseen, Google-hallintapaneelit raporttien luomiseen, Plotly tilastolliseen analyysiin, Gephi tilastolliseen visualisointiin ja työkaluja on paljon .
johtopäätös
Tietojen analysointi voidaan tehdä helposti hieman käytännössä. Kaikki työkalut eivät auta yhtä lailla. On hyvä valita yksi työkalu ja tulla sen päälliköksi. Tietojen ymmärtäminen on välttämätöntä, jotta tiedämme missä olemme tosiasiallisesti tietojen analysoinnin kannalta. Ohjelmoinnilla ei ole oikeastaan merkitystä datan visualisoinnissa ja analysoinnissa. Mutta jotkut työkalut tekevät sinut lähemmäksi ohjelmointia.
Suositeltava artikkeli
Tämä on ilmaisten tietojen analysointityökalujen opas. Tässä keskustellaan yksityiskohtaisesti erilaisista data-analyysityökaluista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Tietoanalyysityökalujen tutkimus
- Data Science Tools
- Keinotekoisen älykkyyden työkalut
- Tietovarastotyökalut
- QlikView-vaihtoehdot
- QlikView-kaaviot
- QlikView-toiminnot