Johdanto datanalyysityökaluihin
Globaaleja avauksia on tapahtunut kasvavan markkinoiden kysynnän ja data-analyysin merkityksen takia. Yleisimmistä, käyttäjäystävällisemmistä ja suorituskykyisemmistä työkaluista avoimen lähdekoodin analysointiin on tehtävä vaikeuksiksi valituslistalle. Monet työkalut, jotka vaativat vähän koodausta ja voivat tuottaa parempia tuloksia kuin maksetut versiot, kuten - R-ohjelmointi tiedon louhinnassa ja julkisessa taulukossa, Python-ohjelmointi tietojen visualisoinnissa. Seuraava on luettelo suosituimmista tietoanalyysityökaluista, jotka perustuvat suosioon, opetukseen ja tuloksiin, sekä avoimen lähdekoodin että maksettuihin.
Huipputietoanalyysityökalu
Tässä aiomme selittää alkuun tapahtuvan tietojen analysointityökalun
1. R-ohjelmointi
Entä jos sanon, että GNU-projekti R on julkaistu R: ssä? Tämä on kirjoitettu pääasiassa C: ssä ja Fortranissa. Ja monet moduulit on laadittu pelkästään R: ssä. Se on ilmainen kieli ja ohjelmisto tilastolliselle laskennalle ja grafiikan ohjelmoinnille. R on alan johtava analyyttinen työkalu, jota käytetään yleisesti tietojen mallinnuksessa ja tilastoinnissa. Voit manipuloida ja esitellä tietojasi helposti eri tavoin. SAS on monin tavoin ylittänyt tiedon kapasiteetin, suorituskyvyn ja tulokset. R kääntää ja toimii monilla alustoilla, mukaan lukien -macOS, Windows ja Linux. t: llä on mahdollisuus navigoida paketteja luokittain 11 556 pakettia. R tarjoaa myös välineitä kaikkien pakettien automaattiseen asentamiseen, jotka voidaan koota hyvin suurilla tiedoilla käyttäjän tarpeiden mukaan.
2. Tableau Public
Tableau Public tarjoaa ilmaisen ohjelmiston, joka yhdistää kaikki tietolähteet, mukaan lukien yrityksen tietovarasto, verkkopohjaiset tiedot tai Microsoft Excel, tuottaa reaaliaikaisesti verkossa olevia tietoja koskevia näyttöjä, kojetauluja, karttoja ja niin edelleen. Se voidaan kommunikoida asiakkaan kanssa tai sosiaalisen median kautta. Tiedostoon pääsy voidaan ladata eri muodoissa. Tarvitsemme erittäin hyviä tietolähteitä, jos haluat nähdä taulukon voiman. Tableaun suuret tietokapasiteetit tekevät tiedoista välttämättömiä ja parempia kuin mitä tahansa muuta markkinoilla olevaa tiedon visualisointiohjelmistoa voidaan analysoida ja visualisoida.
3. Python
Python on oliokeskeinen, käyttäjäystävällinen ja avoimen lähdekoodin kieli, jota voidaan lukea, kirjoittaa, ylläpitää ja ilmaiseksi. Guido van Rossum loi sen 1980-luvun alkupuolella tukemalla sekä toiminnallisia että jäsenneltyjä ohjelmointitekniikoita. Python on helppo tietää, koska JavaScript, Ruby ja PHP ovat hyvin vertailukelpoisia. Pythonilla on myös erittäin mukavia kirjastoja koneoppimiseen, esimerkiksi Keras, TensorFlow, Theano ja Scikitlearn. Kuten me kaikki tiedämme, python on tärkeä ominaisuus, koska python voi koota mihin tahansa alustaan, kuten MongoDB, JSON, SQL Server ja monet muut. Voimme myös sanoa, että python pystyy käsittelemään myös datatekstiä erittäin hienolla tavalla. Python on melko yksinkertainen, joten se on helppo tietää ja sitä varten tarvitsemme ainutlaatuisesti luettavana olevan syntaksin. Kehittäjien voi olla paljon helpompaa kuin muut kielet lukea ja kääntää Python-koodi.
4. SAS
SAS tarkoittaa tilastollista analyysijärjestelmää. Sen on perustanut SAS-instituutti vuonna 1966, ja sitä kehitettiin edelleen 1980- ja 1990-luvuilla. Se on ohjelmointiympäristö ja kieli tiedonhallintaa varten ja analyyttinen johtaja. SAS on helposti saatavissa, helppo hallita ja tietoa kaikista lähteistä voidaan analysoida. Vuonna 2011 SAS toi markkinoille laajan valikoiman asiakasinformaatiotavaroita ja monia SAS-moduuleja, joita käytetään yleisesti asiakkaiden profilointiin ja tulevaisuuden mahdollisuuksiin, web-, sosiaalisen median ja markkinoinnin analytiikkaan. Se voi myös ennustaa, hallita ja optimoida heidän käyttäytymistään. Se käyttää muistia ja hajautettua prosessointia nopeasti analysoida valtavia tietokantoja. Tämä instrumentti auttaa myös ennakoivan tiedon mallinnuksessa.
5. Apache Spark
Apache perustettiin vuonna 2009 Kalifornian yliopistossa, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark on nopea mittakaava tietojenkäsittelykone ja ajaa sovelluksia 100 kertaa nopeammin muistissa ja 10 kertaa nopeammin levyllä Hadoop-klustereissa. Spark perustuu datatieteeseen ja sen idea helpottaa datatieteitä. Spark on kuuluisa myös informaatioputkistojen ja konemallien kasvusta. Sparkilla on myös kirjasto - MLlib, joka toimittaa useita työstökoneita toistuviin menetelmiin informaatiotieteen aloilla, kuten regressio, luokittelu, klusterointi, yhteistyösuodatus jne. Apache Software Foundation käynnisti Sparkin nopeuttaakseen Hadoop-ohjelmiston laskentaprosessia.
6. Excel
Excel on Microsoftin ohjelmisto, joka on osa Microsoftin kehittämää ohjelmisto tuottavuusohjelmaa. Excel on ydin ja yleinen analyyttinen työkalu, jota käytetään yleensä melkein kaikilla toimialoilla. Excel on välttämätön, kun tarvitaan asiakkaan sisäisiä tietoja koskevia analyyseja. Se analysoi monimutkaista työtä tietojen yhteenvetoa käyttämällä kääntötaulukoiden esikatselua tietojen suodattamiseksi asiakkaiden vaatimusten mukaisesti. Excelissä on edistynyt yritysanalytiikan vaihtoehto, joka auttaa ennalta luotujen vaihtoehtojen, kuten automaattisen suhteiden havaitsemisen, DAX-mittausten ja aikaryhmittelyjen mallintamisessa. Exceliä käytetään yleensä solujen laskemiseen, taulukkojen kääntöyn ja useiden instrumenttien piirtämiseen. Voit esimerkiksi luoda kuukausibudjetin Excelille, seurata liiketoiminnan kuluja tai lajitella ja järjestää suuria määriä tietoja Excel-taulukon avulla.
7. RapidMiner
RapidMiner on saman yrityksen luoma vahva sulautettu tietotiedealusta, joka suorittaa projektiivistä ja muuta hienostunutta analytiikkaa ilman mitään ohjelmointia, kuten tiedon louhinta, tekstianalyysit, konekoulutus ja visuaalinen analyysi. Sisältää Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase jne., RapidMiner-ohjelmaa voidaan käyttää myös minkä tahansa lähdetiedon luomiseen, mukaan lukien Access. Laite on erittäin vahva, että voidaan luoda todellisiin tiedonmuutosympäristöihin perustuvaa analytiikkaa. Esimerkki: Ennustavaa analysointia varten voit hallita muotoja ja tietojoukkoja.
8. NEULO
KNIME Constance-yliopiston ohjelmistosuunnittelijoiden ryhmä kehitettiin tammikuussa 2004. Avoimen lähdekoodin työnkulkualusta tietojenkäsittelyn rakentamiseen ja toteuttamiseen. KNIME käyttää solmuja rakentamaan kuvaajia, jotka kuvaavat tiedonkulkua tulosta lähtöön. Modulaarisella putkilinjaideallaan KNIME on merkittävä johtava avoimen lähdekoodin, raportoinnin ja sisäänrakennetun analyyttisen työkalun avulla arvioida ja mallintaa tietoja visuaalisen ohjelmoinnin avulla, integroida erilaisia tiedon louhintaelementtejä ja koneoppimista. Jokainen solmu suorittaa yhden työnkulun työn. Seuraavassa esimerkissä käyttäjä lukee tietyt tiedot File Reader -solmun avulla. Seuraavat ensimmäiset 1000 riviä suodatetaan Rivisuodatinsolmun avulla. Sitten voit laskea tiivistelmätilastot tilastosolmun avulla, ja CSV Writer suorittaa tulokset käyttäjän kiintolevyllä.
9. QlikView
QlikView: lla on monia erottuvia ominaisuuksia, kuten patentoitu tekniikka ja muistin käsittely, jotka voivat nopeasti suorittaa lopputuloksen loppukäyttäjille ja tallentaa tiedot itse asiakirjaan. Tiedot yhdistetään automaattisesti QlikView-tietokantaan ja lähes 10% alkuperäisestä volyymista voidaan pakata. Tietoyhteyden värinäyttö - liittyvään ja siihen liittyvään tietoon, tietty väri. Autopalvelun BI-työkaluna QlikView on yleensä helppo kerätä ilman, että sillä tarvitsee ainutlaatuista tietojen analysointia tai ohjelmointikykyä useimmille yritysasiakkaille. Sitä käytetään usein markkinointi-, henkilöstö- ja myyntiosastoilla sekä johdon kojetauluissa seuraamaan yleisiä yrityskauppoja ylimmällä johtotasolla. Useimmat organisaatiot tarjoavat yrityksen käyttäjille koulutusta ennen ohjelmiston käyttöoikeutta, kun taas ainutlaatuisia kykyjä ei tarvita.
10. Splunk
Sen ensimmäinen versio, jonka suurin osa käyttäjistä arvosti, lanseerattiin vuonna 2004. Se muuttui vähitellen virusperäiseksi yritysten keskuudessa ja alkoi ostaa heidän yrityslisenssejään. Splunk on ohjelmistotekniikka, jota käytetään seuraamaan, etsimään, analysoimaan ja tarkastelemaan tietokoneen tuottamaa tietoa reaaliajassa. Se voi seurata ja lukea erilaisia lokitiedostoja ja tallentaa tietoja hakemistoihin tapahtumina. Näillä työkaluilla voit näyttää tietoja erityyppisistä kojetauluista. Splunk hakee kaikki tekstipohjaiset lokitiedot ja tarjoaa helpon tavan etsiä sitä. Käyttäjä voi hakea kaikenlaista tietoa, suorittaa kaikenlaisia mielenkiintoisia tilastoja ja lähettää ne eri muodoissa.
11. IBM SPSS Modeller
Ennustava Big Data Analytics -alusta on IBM SPSS Modeller. Se tarjoaa ennakoivia malleja ja toimittaa ihmisille, organisaatioille, järjestelmille ja yritykselle. Se sisältää erilaisia hienostuneita analyyttisiä ja algoritmeja. IT Selvitä nopeammin ja korjaa ongelmat analysoimalla jäsenneltyä ja jäsentämätöntä tietoa. SPSS Modeler ei vain tutki tietojasi. Se on tehokkain, kun sitä käytetään paljastamaan vahvat mallit jatkuvissa liiketoimintaprosesseissa ja hyödyntämään sitä sitten ottamalla käyttöön liiketoimintamalleja ennakoida paremmin valintoja ja saavuttaa optimaaliset tulokset.
Johtopäätös :
Vaikka edellisessä artikkelissa mainitut työkalut helpottavat arviointia, antamasi ja analysoimasi tiedot ovat vain yhtä hyödyllisiä kuin ne ovat. Ota aikaa oppia uusia tuoreita temppuja, ota haaste vastaan ja anna näiden välineiden parantaa ja täydentää jo olemassa olevaa logiikkaa ja päättelykykyäsi.
Suosittele artikkeleita:
Tämä on opas tietoanalyysityökaluihin. Täällä keskustellaan suosituimmista käyttäjäystävällisistä ja suorituskykyiseen tietotekniikan analysointityökaluista. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Mikä on MongoDB
- Mikä on SAS
- Mikä on MySQL
- SAS-operaattorit
- QlikView-kaaviot
- QlikView-toiminnot