Introduktion till dataanalysverktyg
Det har varit många globala öppningar på grund av den ökande marknadens efterfrågan och betydelsen av dataanalys. Det vanligaste, användarvänliga och prestationsorienterade verktyget för öppen källkodsanalys ska göras svårt för kortlistan. Det finns många verktyg som kräver lite kodning och kan ge bättre resultat än betalda versioner, till exempel - R-programmering i data mining och public tableau, Python-programmering i datavisualisering. Följande är en lista över de bästa dataanalysverktygen baserade på popularitet, undervisning och resultat, både open source och betalda.
Top Data Analysis Tool
Här kommer vi att förklara verktyget för dataanalys
1. R-programmering
Vad händer om jag säger att Project R, ett GNU-projekt, har publicerats i R? Detta är huvudsakligen skrivet i C och Fortran. Och många moduler har tagits upp i R ensam. Det är ett fritt språk och programvara för statistisk databehandling och grafisk programmering. R är branschens ledande analysverktyg, vanligtvis används i datamodellering och statistik. Du kan manipulera och presentera din information lätt på olika sätt. SAS har på många sätt överskridit datakapacitet, prestanda och resultat. R sammanställer och fungerar på många plattformar inklusive -macOS, Windows och Linux. t har möjlighet att navigera paket efter kategori 11 556 paket. R erbjuder också instrument för att installera alla paket automatiskt, som kan monteras väl med stor information efter användarens behov.
2. Tableau Public
Tableau Public erbjuder gratis programvara som länkar till alla informationskällor, inklusive företagets datalager, webbaserad information eller Microsoft Excel, genererar informationsskärmar, instrumentpaneler, kartor och så vidare och som finns på webben i realtid. Det kan kommuniceras med kunden eller via sociala medier. Tillgång till filen kan laddas ner i olika format. Vi behöver mycket bra datakällor om du vill se kraften i tablån. Den stora datakapaciteten hos Tableau gör information väsentlig och bättre än någon annan datavisualiseringsprogramvara på marknaden kan analyseras och visualiseras.
3. Python
Python är ett objektorienterat, användarvänligt och öppet källspråk som kan läsas, skrivas, underhållas och gratis. Guido van Rossum skapade den i början av 1980-talet och stödde både funktionella och strukturerade tekniker för programmering. Python är enkelt att veta eftersom JavaScript, Ruby och PHP är mycket jämförbara. Python har också mycket fina bibliotek för maskininlärning, t.ex. Keras, TensorFlow, Theano och Scikitlearn. Som vi alla vet att python är en viktig funktion på grund av att python kan monteras i vilken plattform som MongoDB, JSON, SQL Server och många fler. Vi kan också säga att python också kan hantera datateksten på ett mycket bra sätt. Python är ganska enkelt, så det är lätt att veta och för det behöver vi som en unikt läsbar syntax. Utvecklarna kan vara mycket lättare än andra språk att läsa och översätta Python-kod.
4. SAS
SAS står för statistiskt analyssystem. Det skapades av SAS Institute 1966 och vidareutvecklades på 1980- och 1990-talet, är en programmeringsmiljö och språk för datahantering och en analytisk ledare. SAS är lättillgängligt, enkelt att hantera och information från alla källor kan analyseras. 2011 lanserade SAS ett brett utbud av kundinformation och många SAS-moduler, vanligtvis tillämpade på kundprofilering och framtida möjligheter, för webb, sociala medier och marknadsanalys. Det kan också förutsäga, hantera och optimera deras beteende. Den använder minne och distribuerad behandling för att snabbt analysera enorma databaser. Detta instrument hjälper också till att modellera prediktiv information.
5. Apache Spark
Apache skapades 2009 av University of California, AMP Lab of Berkeley. Apache Spark är en snabbskalig databehandlingsmotor och kör appar 100 gånger snabbare i minnet och 10 gånger snabbare på disken i Hadoop-kluster. Spark är baserat på datavetenskap och dess idé underlättar datavetenskap. Spark är också känt för tillväxten av informationsrörledningar och maskinmodeller. Spark har också ett bibliotek - MLlib som tillhandahåller ett antal maskinverktyg för återkommande metoder inom informationsvetenskap, såsom regression, betygsättning, klustering, samverkande filtrering, etc. Apache Software Foundation lanserade Spark för att påskynda Hadoop-programvaran.
6. Excel
Excel är ett Microsoft-program som är en del av programvaruproduktivitetspaketet Microsoft Office har utvecklat. Excel är ett kärn- och vanligt analysverktyg som vanligtvis används i nästan alla branscher. Excel är viktigt när analys av kundens inre information krävs. Den analyserar det komplicerade jobbet med att sammanfatta informationen med hjälp av en förhandsvisning av pivottabeller för att filtrera informationen enligt kundens krav. Excel har det avancerade alternativet för affärsanalys för att hjälpa till med modellering av förskapade alternativ som automatisk relationsdetektering, DAX-åtgärder och tidsgruppering. Excel används i allmänhet för att beräkna celler, för att vrida tabeller och för att kartlägga flera instrument. Till exempel kan du skapa en månatlig budget för Excel, spåra företagskostnader eller sortera och organisera stora mängder data med en Excel-tabell.
7. RapidMiner
RapidMiner är en stark inbäddad datavetenskaplig plattform skapad av samma företag som utför projektiv och annan sofistikerad analys utan någon programmering, såsom data mining, textanalys, maskinutbildning och visuell analys. Inklusive Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc., RapidMiner kan också användas för att skapa all källinformation, inklusive Access. Instrumentet är mycket starkt för att analyser baserat på faktiska miljöer för informationskonvertering kan genereras. Till exempel: För prediktiv analys kan du hantera format och informationsuppsättningar.
8. KNIME
KNIME Teamet av programvaruingenjörer från Constance University utvecklade i januari 2004. Open Source Workflow-plattform för informationsbearbetning byggnad och exekvering. KNIME använder noder för att bygga grafer som kartlägger informationsflödet från input till output. Med sin modulära pipeline-idé är KNIME ett ledande öppet källkod, rapportering och inbyggt analysverktyg för att utvärdera och modellera informationen genom visuell programmering, integrera olika data mining-element och maskininlärning. Varje nod utför ett enda arbetsflödesjobb. I följande fall läser en användare viss information med hjälp av en File Reader-nod. De första 1000 raderna filtreras därefter med hjälp av en radfilterod. Sedan kan du beräkna sammanfattningsstatistik med hjälp av en statistiknod, och fynden är färdiga av en CSV Writer på användarnas hårddisk.
9. QlikView
QlikView har många särdrag som patenterad teknologi och minnesbehandling som snabbt kan utföra resultatet för slutkunder och lagra informationen i själva dokumentet. Dataföreningen behålls automatiskt i QlikView och nästan 10% från den initiala volymen kan komprimeras. Färgvisualisering av informationsanslutningen - för associerad information och icke-relaterad information, en viss färg. Som ett BI-verktyg för autotjänster är QlikView vanligtvis lätt att samla in, utan att behöva ha unik dataanalys eller programmeringsförmåga för de flesta företagskunder. Det används ofta i marknadsförings-, bemannings- och försäljningsavdelningar såväl som i management-instrumentbrädor för att övervaka allmänna företagstransaktioner på högsta ledningsnivå. De flesta organisationer ger företagets användare utbildning innan de får tillgång till programvara, medan inga unika förmågor behövs.
10. Stänk
Den första versionen, de flesta uppskattade av sina användare, lanserades 2004. Den blev gradvis viral bland företag och började köpa sina företagslicenser. Splunk är en mjukvaruteknik som används för att övervaka, söka, analysera och visa information som produceras av datorn i realtid. Det kan spåra och läsa olika loggfiler och spara information om indexörer som händelser. Du kan visa information om olika typer av instrumentpaneler med dessa verktyg. Splunk hämtar all textbaserad logginformation och erbjuder ett enkelt sätt att söka igenom den, en användare kan hämta all slags information, genomföra alla typer av intressant statistik och skicka in dem i olika format.
11. IBM SPSS Modeler
En prediktiv Big Data Analytics-plattform är IBM SPSS Modeler. Det tillhandahåller prediktiva modeller och levererar människor, organisationer, system och företaget. Den innehåller en mängd sofistikerade analyser och algoritmer. IT Ta reda på snabbare och fixa problem genom att analysera strukturerade och ostrukturerade data. SPSS Modeler utforskar inte bara din information. Det är mest potent när det används för att avslöja starka mönster i dina fortsatta affärsprocesser och sedan kapitalisera genom att använda affärsmodeller för att bättre förutsäga val och uppnå optimala resultat.
Slutsats :
Även om verktyg som nämns i ovanstående artikel underlättar utvärderingen, är uppgifterna du tillhandahåller och analyserar bara lika användbara som de är. Ta dig tid att lära dig några nya knep, ta utmaningen och låt dessa instrument förbättra och slutföra dina redan befintliga logik och resonemang.
Rekommendera artiklar:
Detta har varit en guide till dataanalysverktyg. Här diskuterar vi de bästa användarvänliga och prestationsorienterade dataanalysverktygen. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- Vad är MongoDB
- Vad är SAS
- Vad är MySQL
- SAS operatörer
- QlikView-diagram
- QlikView-funktioner