Einführung in Datenanalyse-Tools
Aufgrund der steigenden Marktnachfrage und der Bedeutung der Datenanalyse hat es weltweit viele Neueröffnungen gegeben. Das gebräuchlichste, benutzerfreundlichste und leistungsorientierteste Tool für Open Source-Analysen soll für die Shortlist erschwert werden. Es gibt viele Tools, die wenig Codierung erfordern und bessere Ergebnisse liefern als kostenpflichtige Versionen, z. B. - R-Programmierung in Data Mining und Public Tableau, Python-Programmierung in der Datenvisualisierung. Im Folgenden finden Sie eine Liste der wichtigsten Datenanalysetools, basierend auf Popularität, Unterricht und Ergebnissen, sowohl Open Source als auch kostenpflichtig.
Top Datenanalyse-Tool
Hier erklären wir Ihnen das Top-Datenanalyse-Tool
1. R Programmierung
Was ist, wenn ich sage, dass Project R, ein GNU-Projekt, in R veröffentlicht wurde? Dies ist hauptsächlich in C und Fortran geschrieben. Und viele Module wurden allein in R erstellt. Es ist eine freie Sprache und Software für statistische Berechnungen und Grafikprogramme. R ist das branchenweit führende Analysetool, das häufig in der Datenmodellierung und Statistik eingesetzt wird. Sie können Ihre Informationen auf verschiedene Arten bearbeiten und präsentieren. SAS hat Datenkapazität, Leistung und Ergebnisse in vielerlei Hinsicht übertroffen. R kompiliert und läuft auf vielen Plattformen, einschließlich -macOS, Windows und Linux. Es besteht die Möglichkeit, Pakete nach Kategorie 11.556 Pakete zu navigieren. R bietet auch Instrumente an, mit denen alle Pakete automatisch installiert werden können. Diese können entsprechend den Anforderungen des Benutzers mit umfangreichen Informationen zusammengestellt werden.
2. Tableau Public
Tableau Public bietet kostenlose Software, die jede Informationsquelle, einschließlich Corporate Data Warehouse, webbasierte Informationen oder Microsoft Excel, verknüpft, Informationsanzeigen, Dashboards, Karten usw. erstellt und in Echtzeit im Web präsentiert. Sie kann mit dem Kunden oder über soziale Medien kommuniziert werden. Der Zugriff auf die Datei kann in verschiedenen Formaten heruntergeladen werden. Wir benötigen sehr gute Datenquellen, wenn Sie die Leistungsfähigkeit des Tableaus sehen möchten. Die Big-Data-Kapazitäten von Tableau machen Informationen wesentlich und besser als jede andere Datenvisualisierungssoftware auf dem Markt, die analysiert und visualisiert werden kann.
3. Python
Python ist eine objektorientierte, benutzerfreundliche und quelloffene Sprache, die gelesen, geschrieben, gepflegt und kostenlos ist. Guido van Rossum schuf es in den frühen 1980er Jahren und unterstützte sowohl funktionale als auch strukturierte Programmiertechniken. Python ist einfach zu kennen, da JavaScript, Ruby und PHP sehr ähnlich sind. Python hat auch sehr schöne Bibliotheken für maschinelles Lernen, zB Keras, TensorFlow, Theano und Scikitlearn. Wie wir alle wissen, ist Python ein wichtiges Feature, da sich Python auf jeder Plattform wie MongoDB, JSON, SQL Server und vielen anderen zusammenstellen lässt. Wir können auch sagen, dass Python sehr gut mit dem Datentext umgehen kann. Python ist recht einfach, daher ist es leicht zu wissen und dafür benötigen wir eine eindeutig lesbare Syntax. Die Entwickler können Python-Code viel einfacher lesen und übersetzen als andere Sprachen.
4. SAS
SAS steht für Statistical Analysis System. Es wurde 1966 vom SAS-Institut gegründet und in den 1980er und 1990er Jahren weiterentwickelt. Es ist eine Programmierumgebung und -sprache für das Datenmanagement und ein führendes analytisches Unternehmen. SAS ist leicht verfügbar, einfach zu verwalten und Informationen aus allen Quellen können analysiert werden. Im Jahr 2011 hat SAS eine breite Palette von Customer-Intelligence-Produkten und viele SAS-Module für Web-, Social-Media- und Marketinganalysen auf den Markt gebracht, die häufig für die Kundenprofilerstellung und für zukünftige Gelegenheiten verwendet werden. Es kann auch ihr Verhalten vorhersagen, verwalten und optimieren. Es verwendet Speicher und verteilte Verarbeitung, um riesige Datenbanken schnell zu analysieren. Dieses Instrument hilft auch bei der Modellierung prädiktiver Informationen.
5. Apache Spark
Apache wurde 2009 von der University of California, AMP Lab in Berkeley, gegründet. Apache Spark ist eine schnell skalierbare Datenverarbeitungs-Engine, die Apps in Hadoop-Clustern 100-mal schneller im Arbeitsspeicher und 10-mal schneller auf der Festplatte ausführt. Spark basiert auf Data Science und seine Idee erleichtert Data Science. Spark ist auch für das Wachstum von Informationspipelines und Maschinenmodellen bekannt. Spark hat auch eine Bibliothek - MLlib, die eine Reihe von Werkzeugmaschinen für wiederkehrende Methoden in den Bereichen Informationswissenschaft wie Regression, Klassifizierung, Clustering, kollaborative Filterung usw. bereitstellt. Apache Software Foundation hat Spark gestartet, um den Hadoop-Software-Computing-Prozess zu beschleunigen.
6. Excel
Excel ist ein Microsoft-Softwareprogramm, das Teil der von Microsoft Office entwickelten Software-Produktivitätssuite ist. Excel ist ein zentrales und allgemein verbreitetes Analysetool, das in fast allen Branchen eingesetzt wird. Excel ist unerlässlich, wenn eine Analyse der inneren Informationen des Kunden erforderlich ist. Es analysiert die komplizierte Aufgabe der Zusammenfassung der Informationen mithilfe einer Vorschau der Pivot-Tabellen, um die Informationen nach Kundenanforderungen zu filtern. Excel verfügt über die erweiterte Business Analytics-Option, um die Modellierung vorab erstellter Optionen wie automatische Beziehungserkennung, DAX-Kennzahlen und Zeitgruppierung zu unterstützen. Excel wird im Allgemeinen verwendet, um Zellen zu berechnen, Tabellen zu schwenken und mehrere Instrumente grafisch darzustellen. Sie können beispielsweise ein Monatsbudget für Excel erstellen, Geschäftsausgaben nachverfolgen oder große Datenmengen mit einer Excel-Tabelle sortieren und organisieren.
7. RapidMiner
RapidMiner ist eine starke Embedded-Data-Science-Plattform, die von derselben Firma entwickelt wurde und projektive und andere anspruchsvolle Analysen ohne Programmieraufwand durchführt, z. B. Data Mining, Textanalyse, Maschinentraining und visuelle Analyse. Mit RapidMiner, einschließlich Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase usw., können auch beliebige Quellinformationen erstellt werden, einschließlich Access. Das Instrument ist sehr stark, dass Analysen basierend auf tatsächlichen Informationskonvertierungsumgebungen generiert werden können. Zum Beispiel: Für Vorhersageanalysen können Sie Formate und Informationssätze verwalten.
8. KNIME
KNIME Das Team von Software-Ingenieuren der Universität Konstanz wurde im Januar 2004 entwickelt. Open-Source-Workflow-Plattform für die Erstellung und Ausführung von Informationsverarbeitungen. KNIME verwendet Knoten, um Diagramme zu erstellen, die den Informationsfluss von der Eingabe zur Ausgabe abbilden. Mit seiner modularen Pipeline-Idee ist KNIME ein führendes Open-Source-, Berichts- und integriertes Analysetool zur Auswertung und Modellierung der Informationen durch visuelle Programmierung, Integration verschiedener Data-Mining-Elemente und maschinelles Lernen. Jeder Knoten führt einen einzelnen Workflow-Job aus. In der folgenden Instanz liest ein Benutzer bestimmte Informationen mithilfe eines Dateireader-Knotens. Die ersten 1000 Zeilen werden anschließend mit einem Zeilenfilterknoten gefiltert. Anschließend können Sie mithilfe eines Statistikknotens Auswertungsstatistiken berechnen. Die Ergebnisse werden von einem CSV-Writer auf der Festplatte des Benutzers erstellt.
9. QlikView
QlikView verfügt über viele charakteristische Merkmale wie die patentierte Technologie und die Speicherverarbeitung, mit deren Hilfe das Ergebnis für Endkunden schnell ausgeführt und die Informationen im Dokument selbst gespeichert werden können. Die Datenassoziation wird in QlikView automatisch beibehalten und fast 10% des ursprünglichen Volumens können komprimiert werden. Farbvisualisierung der Informationsverbindung - für zugehörige Informationen und nicht zugehörige Informationen eine bestimmte Farbe. Als Auto-Service-BI-Tool ist QlikView in der Regel einfach zu erfassen, ohne dass die meisten Unternehmenskunden über einzigartige Datenanalyse- oder Programmierfähigkeiten verfügen müssen. Es wird häufig in Marketing-, Personal- und Vertriebsabteilungen sowie in Management-Dashboards verwendet, um allgemeine Unternehmenstransaktionen auf höchster Managementebene zu überwachen. In den meisten Organisationen werden Unternehmensbenutzer geschult, bevor ihnen der Softwarezugriff gewährt wird. Es sind jedoch keine besonderen Fähigkeiten erforderlich.
10. Splunk
Die erste Version, die größtenteils von den Nutzern geschätzt wurde, wurde im Jahr 2004 veröffentlicht. Sie wurde nach und nach bei Unternehmen viral und begann, deren Unternehmenslizenzen zu erwerben. Splunk ist eine Softwaretechnologie, mit der vom Computer erzeugte Informationen in Echtzeit überwacht, gesucht, analysiert und angezeigt werden. Es kann verschiedene Protokolldateien nachverfolgen und lesen und Informationen zu Indexern als Vorkommen speichern. Mit diesen Tools können Sie Informationen zu verschiedenen Arten von Dashboards anzeigen. Splunk ruft alle textbasierten Protokollinformationen ab und bietet eine einfache Möglichkeit zum Durchsuchen. Ein Benutzer kann alle Arten von Informationen abrufen, alle Arten von interessanten Statistiken erstellen und diese in verschiedenen Formaten übermitteln.
11. IBM SPSS Modeler
Eine vorausschauende Big Data Analytics-Plattform ist IBM SPSS Modeler. Es bietet Vorhersagemodelle und versorgt Menschen, Organisationen, Systeme und das Unternehmen. Es enthält eine Vielzahl von ausgefeilten Analysen und Algorithmen. IT Finden Sie es schneller heraus und beheben Sie Probleme, indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren. SPSS Modeler durchsucht nicht nur Ihre Informationen. Es ist am wirkungsvollsten, wenn Sie starke Muster in Ihren fortlaufenden Geschäftsprozessen aufdecken und dann durch die Bereitstellung von Geschäftsmodellen Kapital schlagen, um Entscheidungen besser vorhersagen und optimale Ergebnisse erzielen zu können.
Fazit :
Obwohl die im obigen Artikel genannten Tools die Auswertung erleichtern, sind die von Ihnen bereitgestellten und analysierten Daten nur so nützlich, wie sie sind. Nehmen Sie sich Zeit, um einige neue Tricks zu lernen, die Herausforderung anzunehmen und diese Instrumente zu verbessern und Ihre bereits vorhandenen Logik- und Argumentationsfähigkeiten zu vervollständigen.
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