Introduktion till gratis dataanalysverktyg
Alla är inte bra på att programmera men kommer att vara mycket intresserade av dataanalys och också bra på det. Hur många av er har tänkt att det skulle vara mycket enkelt om det fanns några verktyg utan kodning för att göra dataanalys? Den här sidan är skriven för er. Data behöver inte alltid läsas och skrivas via ett programmeringsspråk. Det finns utforsknings- och visualiseringsverktyg som inte behöver kodas. Redan från åldern till Excel till ny Qlikview är verktygen oändliga. Låt oss ta en titt på de kostnadsfria dataanalysverktygen.
Dataanalysverktyg
Nedan finns de olika verktygen för dataanalys.
1. Excel
Excel lockar fortfarande människor att göra dataanalys och ja, det är ändå nödvändigt som ett analysverktyg. Det finns många gratis onlinestudier tillgängliga som lär dig om Excel och VBA genom vilka du kan behärska Excel. Alla funktioner som att utforska data, sammanfatta data och visualisera data genom olika grafiska verktyg görs i Excel.
Det är väldigt lätt att lära sig och behärska Excel. Excel är fortfarande ett grundläggande verktyg inom datavetenskap och analys. Kunskap om Excel hjälper dig i din datavetenskapskarriär. Även om Microsoft Excel inte är gratis, finns det liknande verktyg som kalkylblad, öppna kontor och andra på marknaden som erbjuder samma funktioner som Excel. En liten nackdel med Excel är att det inte kan användas för mycket stora datasätt.
2. Tableau
- Tableau är ett gratis verktyg för datavisualisering från enkla data till komplexa data. Det är typ av interaktivt och vi kan föreslå etiketter, verktyg, kolumnens storlek och nästan allt vi kan anpassa. Dra-och-släpp-gränssnittet är verkligen användbart i den här programvaran och beräkningar kan också göras i Tableau. Alla som inte har någon aning om analys kan se och förstå data från Tableau-plattformen.
- Instrumentpaneler och kalkylblad skapas i Tableau för dataanalys och visualisering. Tableau hjälper till att se data från ett annat perspektiv genom sina instrumentpaneler. Man kan enkelt komma in i datavetenskapens värld genom Tableau. Dessutom integreras Tableau med programmeringsspråket Python och R.
3. Trifacta
Trifacta är ett öppen källkodsverktyg för datavrangling vilket gör dataförberedelser lätt för dataanalys. Trifacta hjälper till att transformera, utforska och analysera data från rådataformat till rent, ordnat format. Den använder maskininlärningstekniker för att hjälpa användare i dataanalys och utforskning. Det andra namnet på Trifacta är Data Wrangler vilket gör det tydligt att det är mest användbart vid datarengöring.
Det utvecklades 2012 av Joe Hellerstein, Jeffrey Heer och Sean Kandel. Trifacta arbetar med molnet och samarbetar med AWS. Det har fått en utmärkelsen för distribution av maskininlärning från AWS. Trifacta hjälper dig att arbeta med stora datasätt, till skillnad från Excel. Dessutom är textredigeringsförslag otroliga i Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner är ett integrationsverktyg för dataförberedelser, maskininlärning, djupinlärning och andra dataanalysstekniker. Arbetsflödet kallas processer och utgången från en process blir andras input. Detta kan utökas med antingen programmeringsspråk eller med egna plugins. Vissa versioner av RapidMiner är gratis.
Produkterna från RapidMiner inkluderar RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server och RapidMiner Radoop. Vi kan inspektera data genom att ladda data i RapidMiner och göra beräkningar eller sortera data inuti verktyget. RapidMiner är främst designad för icke-programmerare. RapidMiner hjälper också till att rengöra och förbereda diagram.
5. Talend
Talend är ett öppen källkodsverktyg för dataintegration med hjälp av molnet. Talend hjälper till att importera data och flytta dem till datalageret så snabbt som möjligt. Talend har en enhetlig plattform. Dessutom är gemenskapen av Talend kraftfull att du aldrig kommer att veta att personen på andra sidan kommer från vilken bakgrund.
Talend-plattformar, Talend-företag och Talend Open Studio hjälper till i nästan allt relaterat till data som du kanske inte letar efter ett annat verktyg när du börjar arbeta med Talend. Bland de tre mest använda är Talend Open Studio. Samarbete och hantering av Talend är prisvärt som med deras dataintegration.
6. Qlikview
Qlikview rekommenderas som det bästa verktyget för datavisualisering. Det är snabbare, enkelt och unikt i naturen. Det finns en gemenskap i QlikView som har diskussionsforum, bloggar och bibliotek. Gemenskapen hjälper till att lösa de flesta av dina frågor. Det visar förhållandet mellan data med olika färger. Qlikview hjälper användare att fatta rätt beslut från sina olika metoder för datavisualisering.
Om du är intresserad av layoutdesign är Qlikview din väg att gå. Det är bra att ha kunskap om datamodellering och SQL-grunder för att kunna ha Qlikview.
7. Orange
Den orange verktygssatsen kan användas som enkel datavisualisering för komplicerade maskininlärningsalgoritmer förutsatt att det är öppen källkod. Det kan också användas med Python-biblioteket. Det är som en duk där användaren placerar widgetar och arbetsflödet skapas. Alla datafunktioner görs i widgets-duk. Användare kan utforska olika visualiseringstekniker som finns tillgängliga i verktyget.
Det finns många tillägg för Orange-verktyget eftersom det också används i maskininlärningsalgoritmen. Data mining kan också göras i det här verktyget.
8. H2O
H2O hjälper till att hitta datamönster. Dess applikationer är mestadels inom maskininlärning och artificiell intelligens men det ger riktigt bra insikter om data. H2O har en inbyggd funktion för att gissa strukturen för den inkommande datauppsättningen.
Det finns också andra verktyg som OpenRefine för sortering och filtrering av data, fusionstabeller för diagram och visualisering, Microsoft power BI för datavisualisering och datawrangling, Google Dashboards för att skapa rapporter, Planerbart för statistisk analys, Gephi för statistisk visualisering och verktygen är många .
Slutsats
Dataanalys kan göras enkelt med lite övning. Alla verktyg hjälper inte lika. Det är bra att välja ett verktyg och bli en mästare i det verktyget. Att förstå data är väsentligt för att veta var vi verkligen är när det gäller dataanalys. Programmering är inte riktigt viktigt för att visualisera och analysera data. Men vissa verktyg gör dig närmare programmering.
Rekommenderad artikel
Detta är en guide till gratis dataanalysverktyg. Här diskuterar vi de olika dataanalysverktygen i detalj. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer -
- Dataanalysverktyg Forskning
- Data Science Tools
- Artificiell intelligensverktyg
- Data Warehouse-verktyg
- QlikView-alternativ
- QlikView-diagram
- QlikView-funktioner