Introdução às ferramentas de análise de dados

Houve muitas aberturas globais devido à crescente demanda do mercado e ao significado da análise de dados. A ferramenta mais comum, fácil de usar e orientada ao desempenho para análise de código aberto deve ser dificultada pela lista restrita. Existem muitas ferramentas que requerem pouca codificação e podem oferecer melhores resultados do que as versões pagas, como programação - R em mineração de dados e tableau público, programação Python em visualização de dados. A seguir, é apresentada uma lista das principais ferramentas de análise de dados com base na popularidade, ensino e resultados, de código aberto e pagos.

Ferramenta de Análise de Dados Principal

Aqui vamos explicar a ferramenta Top Data Analysis

1. Programação R

E se eu disser que o Projeto R, um projeto GNU, foi publicado no R? Isso está escrito principalmente em C e Fortran. E muitos módulos foram elaborados apenas em R. É um idioma e software gratuitos para computação estatística e programação gráfica. R é a ferramenta analítica líder do setor, comumente usada em modelagem e estatística de dados. Você pode manipular e apresentar suas informações prontamente de várias maneiras. O SAS de várias maneiras excedeu a capacidade, desempenho e resultados dos dados. R compila e opera em muitas plataformas, incluindo -macOS, Windows e Linux. Tem a opção de navegar pelos pacotes por categoria 11.556. O R também oferece instrumentos para instalar todos os pacotes automaticamente, que podem ser bem montados com grandes informações de acordo com as necessidades do usuário.

2. Público do Tableau

O Tableau Public oferece software gratuito que vincula qualquer fonte de informações, incluindo data warehouse corporativo, informações baseadas na Web ou Microsoft Excel, gera exibições de informações, painéis, mapas etc., presentes na Web em tempo real. Pode ser comunicado com o cliente ou através da mídia social. O acesso ao arquivo pode ser baixado em vários formatos. Precisamos de fontes de dados muito boas se você quiser ver o poder do quadro. As capacidades de big data do Tableau tornam as informações essenciais e melhores do que qualquer outro software de visualização de dados no mercado pode ser analisado e visualizado.

3. Python

O Python é uma linguagem orientada a objetos, fácil de usar e de código aberto que pode ser lida, escrita, mantida e gratuita. Guido van Rossum o criou no início dos anos 80, suportando técnicas funcionais e estruturadas de programação. O Python é simples de saber porque JavaScript, Ruby e PHP são muito comparáveis. O Python também possui bibliotecas muito agradáveis ​​para aprendizado de máquina, por exemplo, Keras, TensorFlow, Theano e Scikitlearn. Como todos sabemos, o python é um recurso importante, pois o python pode ser montado em qualquer plataforma, como MongoDB, JSON, SQL Server e muito mais. Também podemos dizer que o python também pode manipular o texto dos dados de uma maneira muito boa. O Python é bastante simples, por isso é fácil saber e, para isso, precisamos de uma sintaxe exclusivamente legível. Os desenvolvedores podem ser muito mais fáceis do que outros idiomas para ler e traduzir código Python.

4. SAS

SAS significa Sistema de Análise Estatística. Foi criado pelo Instituto SAS em 1966 e desenvolvido nas décadas de 1980 e 1990, é um ambiente de programação e linguagem para gerenciamento de dados e um líder analítico. O SAS está prontamente disponível, fácil de gerenciar e as informações de todas as fontes podem ser analisadas. Em 2011, a SAS lançou uma ampla gama de produtos de inteligência de clientes e muitos módulos SAS, comumente aplicados a perfis de clientes e oportunidades futuras, para análise da Web, mídias sociais e marketing. Também pode prever, gerenciar e otimizar seu comportamento. Ele usa memória e processamento distribuído para analisar rapidamente enormes bancos de dados. Além disso, este instrumento ajuda a modelar informações preditivas.

5. Apache Spark

O Apache foi criado em 2009 pela Universidade da Califórnia, Laboratório AMP de Berkeley. O Apache Spark é um mecanismo de processamento de dados de escala rápida e executa aplicativos 100 vezes mais rápidos na memória e 10 vezes mais rápidos no disco nos clusters Hadoop. O Spark é baseado em ciência de dados e sua ideia facilita a ciência de dados. A Spark também é famosa pelo crescimento de pipelines de informações e modelos de máquinas. O Spark também possui uma biblioteca - MLlib, que fornece várias máquinas-ferramentas para métodos recorrentes nos campos da ciência da informação, como regressão, classificação, clustering, filtragem colaborativa etc. A Apache Software Foundation lançou a Spark para acelerar o processo de computação do software Hadoop.

6. Excel

O Excel é um programa de software da Microsoft que faz parte do pacote de produtividade de software que o Microsoft Office desenvolveu. O Excel é uma ferramenta analítica central e comum, geralmente usada em quase todos os setores. O Excel é essencial quando é necessária a análise das informações internas do cliente. Ele analisa o trabalho complicado de resumir as informações usando uma visualização de tabelas dinâmicas para filtrar as informações de acordo com os requisitos do cliente. O Excel tem a opção avançada de análise de negócios para ajudar na modelagem de opções pré-criadas, como detecção automática de relacionamento, medidas DAX e agrupamento de tempo. O Excel é usado em geral para calcular células, dinamizar tabelas e representar graficamente vários instrumentos. Por exemplo, você pode criar um orçamento mensal para o Excel, rastrear despesas comerciais ou classificar e organizar grandes quantidades de dados com uma tabela do Excel.

7. RapidMiner

O RapidMiner é uma forte plataforma de ciência de dados incorporada criada pela mesma empresa, que realiza análises projetivas e outras análises sofisticadas sem nenhuma programação, como mineração de dados, análise de texto, treinamento de máquina e análise visual. Incluindo Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc, o RapidMiner também pode ser usado para criar qualquer informação de origem, incluindo o Access. O instrumento é muito forte para que análises baseadas em ambientes reais de conversão de informações possam ser geradas. Por exemplo: para análises preditivas, você pode gerenciar formatos e conjuntos de informações.

8. KNIME

KNIME A equipe de engenheiros de software da Universidade de Constance desenvolveu-se em janeiro de 2004. Plataforma de fluxo de trabalho de código aberto para construção e execução de processamento de informações. O KNIME utiliza nós para criar gráficos que mapeiam o fluxo de informações da entrada para a saída. Com sua ideia de pipeline modular, o KNIME é uma das principais ferramentas analíticas de fonte aberta, relatórios e built-in para avaliar e modelar as informações por meio de programação visual, integrar diferentes elementos de mineração de dados e aprendizado de máquina. Cada nó executa um único trabalho de fluxo de trabalho. Na instância a seguir, um usuário lê determinadas informações usando um nó do File Reader. As primeiras 1000 linhas são subsequentemente filtradas usando um nó Filtro de Linha. Em seguida, você pode calcular estatísticas resumidas usando um nó de estatísticas e as descobertas são concluídas por um gravador de CSV no disco rígido dos usuários.

9. QlikView

O QlikView possui muitas características distintas, como tecnologia patenteada e processamento de memória, que podem executar rapidamente o resultado para os clientes finais e armazenar as informações no próprio documento. A associação de dados é retida automaticamente no QlikView e quase 10% do volume inicial pode ser compactado. Visualização de cores da conexão de informações - para informações associadas e informações não relacionadas, uma cor específica. Como uma ferramenta de BI de serviço automático, o QlikView geralmente é fácil de coletar, sem a necessidade de análise exclusiva de dados ou capacidade de programação para a maioria dos clientes da empresa. É frequentemente usado nos departamentos de marketing, pessoal e vendas, bem como em painéis de gerenciamento para monitorar as transações gerais da empresa no mais alto nível de gerenciamento. A maioria das organizações fornece aos usuários da empresa treinamento antes de receberem acesso ao software, enquanto não são necessárias habilidades únicas.

10. Splunk

Sua primeira versão, a maioria apreciada pelos usuários, foi lançada em 2004. Gradualmente se tornou viral entre as empresas e começou a comprar as licenças de suas empresas. Splunk é uma tecnologia de software usada para monitorar, pesquisar, analisar e visualizar informações produzidas pelo computador em tempo real. Ele pode rastrear e ler vários arquivos de log e salvar informações nos indexadores como ocorrências. Você pode exibir informações sobre diferentes tipos de painéis com essas ferramentas. O Splunk recupera todas as informações de log baseadas em texto e oferece uma maneira fácil de pesquisar, um usuário pode recuperar todos os tipos de informações, realizar todos os tipos de estatísticas interessantes e enviá-las em vários formatos.

11. IBM SPSS Modeler

Uma plataforma preditiva de Big Data Analytics é o IBM SPSS Modeler. Ele fornece modelos preditivos e fornece pessoas, organizações, sistemas e a empresa. Ele contém uma variedade de sofisticados métodos analíticos e analíticos. TI Descubra mais rapidamente e corrija problemas analisando dados estruturados e não estruturados O SPSS Modeler não apenas explora suas informações. É mais potente quando usado para descobrir padrões fortes em seus processos de negócios contínuos e, em seguida, capitalizar implementando modelos de negócios para prever melhor as escolhas e alcançar os melhores resultados.

Conclusão :

Embora as ferramentas mencionadas no artigo acima facilitem a avaliação, os dados que você fornece e analisa são apenas tão úteis quanto eles. Reserve um tempo para aprender alguns truques novos, aceitar o desafio e permitir que esses instrumentos melhorem e completem suas habilidades de lógica e raciocínio já existentes.

Recomendar artigos:

Este foi um guia para ferramentas de análise de dados. Aqui discutimos as principais ferramentas de análise de dados fáceis de usar e orientadas para o desempenho. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -

  1. O que é o MongoDB
  2. O que é SAS
  3. O que é o MySQL
  4. Operadores SAS
  5. QlikView Charts
  6. Funções do QlikView

Categoria:

Big Data