Einführung in kostenlose Datenanalyse-Tools
Jeder ist nicht gut im Programmieren, aber er wird sich sehr für Datenanalyse interessieren und auch gut darin. Wie viele von Ihnen haben gedacht, dass es sehr einfach wäre, wenn es einige Tools ohne Codierung für die Datenanalyse geben würde? Nun, diese Seite ist für euch geschrieben. Daten müssen immer nicht durch eine Programmiersprache gelesen und geschrieben werden. Es gibt Explorations- und Visualisierungstools, für die keine Codierung erforderlich ist. Von uraltem Excel bis zu neuem Qlikview gibt es unzählige Tools. Werfen wir einen Blick auf die kostenlosen Datenanalyse-Tools.
Datenanalyse-Tools
Nachfolgend sind die verschiedenen Tools der Datenanalyse aufgeführt.
1. Excel
Excel zieht immer noch Menschen an, Daten zu analysieren, und ja, es ist immer noch unverzichtbar als Analysetool. Es gibt viele kostenlose Online-Tutorials mit Informationen zu Excel und VBA, mit denen Sie Excel meistern können. Alle Funktionen wie das Durchsuchen von Daten, das Zusammenfassen von Daten und das Visualisieren von Daten mithilfe verschiedener grafischer Tools werden in Excel ausgeführt.
Es ist sehr leicht zu lernen und zu meistern. Excel ist nach wie vor ein grundlegendes Tool für Data Science und Analytics. Excel-Kenntnisse helfen Ihnen bei Ihrer Karriere im Bereich Data Science. Obwohl Microsoft Excel nicht kostenlos ist, gibt es ähnliche Tools wie Tabellenkalkulationen, offene Büros und andere auf dem Markt, die dieselben Funktionen wie Excel bieten. Ein kleiner Nachteil von Excel ist, dass es nicht für sehr große Datenmengen verwendet werden kann.
2. Tableau
- Tableau ist ein kostenloses Tool zur Datenvisualisierung von einfachen Daten bis hin zu komplexen Daten. Es ist irgendwie interaktiv und wir können Beschriftungen, Werkzeuge, Größe der Spalte und fast alles, was wir anpassen können, vorschlagen. Die Drag & Drop-Oberfläche ist in dieser Software sehr hilfreich, und Berechnungen können auch in Tableau durchgeführt werden. Jeder, der keine Ahnung von Analysen hat, kann Daten auf der Tableau-Plattform anzeigen und verstehen.
- In Tableau werden Dashboards und Arbeitsblätter zur Datenanalyse und -visualisierung erstellt. Tableau unterstützt Sie dabei, Daten über seine Dashboards aus einer anderen Perspektive zu betrachten. Über Tableau kann man leicht in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen. Tableau lässt sich auch in die Programmiersprache Python und R integrieren.
3. Trifacta
Trifacta ist ein Open-Source-Tool für das Daten-Wrangling, das die Datenaufbereitung für die Datenanalyse vereinfacht. Trifacta hilft dabei, Daten vom Rohdatenformat in ein übersichtliches, geordnetes Format umzuwandeln, zu untersuchen und zu analysieren. Es verwendet Techniken des maschinellen Lernens, um Benutzer bei der Datenanalyse und -erkundung zu unterstützen. Der andere Name von Trifacta ist Data Wrangler, was deutlich macht, dass es für die Datenbereinigung am nützlichsten ist.
Es wurde 2012 von Joe Hellerstein, Jeffrey Heer und Sean Kandel entwickelt. Trifacta arbeitet mit der Cloud und arbeitet mit AWS zusammen. Es hat eine Auszeichnung für die Bereitstellung von maschinellem Lernen von AWS erhalten. Mit Trifacta können Sie im Gegensatz zu Excel mit großen Datenmengen arbeiten. Auch Vorschläge zur Textbearbeitung sind in Trifacta unglaublich.
4. RapidMiner
RapidMiner ist ein Integrationswerkzeug für Datenaufbereitung, maschinelles Lernen, Deep Learning und andere Datenanalysetechniken. Der Workflow wird als Prozesse bezeichnet und die Ausgabe eines Prozesses wird zur Eingabe anderer Prozesse. Dies kann entweder über Programmiersprachen oder eigene Plugins erweitert werden. Einige Versionen von RapidMiner sind kostenlos.
Zu den Produkten von RapidMiner gehören RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server und RapidMiner Radoop. Wir können Daten überprüfen, indem wir Daten in RapidMiner laden und Berechnungen durchführen oder die Daten im Tool sortieren. RapidMiner richtet sich hauptsächlich an Nicht-Programmierer. RapidMiner hilft auch bei der Datenbereinigung und der Erstellung von Diagrammen.
5. Talend
Talend ist ein Open-Source-Tool für die Datenintegration mithilfe der Cloud. Talend hilft dabei, Daten zu importieren und so schnell wie möglich in das Data Warehouse zu verschieben. Talend hat eine einheitliche Plattform. Auch die Community von Talend ist mächtig, dass Sie nie erfahren werden, dass die Person auf der anderen Seite aus welchem Hintergrund stammt.
Talend Platforms, Talend Enterprise und Talend Open Studio unterstützen Sie bei nahezu allen Fragen zu Daten, die Sie möglicherweise nicht mehr benötigen, wenn Sie mit Talend arbeiten. Unter den drei am häufigsten verwendeten ist Talend Open Studio. Die Zusammenarbeit und das Management von Talend sind ebenso lobenswert wie die Datenintegration.
6. Qlikview
Qlikview wird als das beste Tool für die Datenvisualisierung empfohlen. Es ist schneller, einfacher und in der Natur einzigartig. In QlikView gibt es eine Community mit Diskussionsforen, Blogs und einer Bibliothek. Die Community hilft bei der Lösung der meisten Ihrer Fragen. Es zeigt die Beziehung zwischen Daten mit verschiedenen Farben. Qlikview hilft Benutzern, die richtigen Entscheidungen aus ihren unterschiedlichen Ansätzen der Datenvisualisierung zu treffen.
Wenn Sie sich für Layoutgestaltung interessieren, ist Qlikview der richtige Weg. Um Qlikview zu beherrschen, sind Kenntnisse in Datenmodellierung und SQL-Grundlagen erforderlich.
7. Orange
Das orange Toolkit kann als einfache Datenvisualisierung für komplizierte maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, sofern es sich um Open Source handelt. Es kann auch mit der Python-Bibliothek verwendet werden. Es ist wie eine Zeichenfläche, auf der der Benutzer die Widgets platziert und den Workflow erstellt. Alle Datenfunktionen werden im Widgets-Canvas ausgeführt. Benutzer können verschiedene im Tool verfügbare Visualisierungstechniken kennenlernen.
Es gibt viele Add-Ons für das Orange-Tool, da es auch im Algorithmus für maschinelles Lernen verwendet wird. In diesem Tool kann auch Data Mining durchgeführt werden.
8. H2O
H2O hilft beim Auffinden von Datenmustern. Seine Anwendungen sind hauptsächlich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, aber es liefert wirklich gute Einblicke in Daten. H2O verfügt über eine integrierte Funktion zum Erraten der Struktur des eingehenden Datensatzes.
Es gibt auch andere Tools wie OpenRefine zum Sortieren und Filtern von Daten, Fusion Tables für Diagramme und Visualisierungen, Microsoft Power BI für die Datenvisualisierung und Datenverarbeitung, Google Dashboards zum Erstellen von Berichten, Plotly für statistische Analysen, Gephi für die statistische Visualisierung und viele weitere Tools .
Fazit
Die Datenanalyse kann mit ein wenig Übung problemlos durchgeführt werden. Alle Tools werden nicht gleichermaßen helfen. Es ist gut, ein Werkzeug auszuwählen und ein Meister in diesem Werkzeug zu werden. Daten zu verstehen ist wichtig, um zu wissen, wo wir uns in Bezug auf die Datenanalyse wirklich befinden. Die Programmierung ist für die Visualisierung und Analyse von Daten nicht wirklich wichtig. Einige Tools bringen Sie der Programmierung jedoch näher.
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