أهم أدوات تحليل البيانات يجب أن يعرفها كل عالم بيانات

"البيانات هي نفط القرن الحادي والعشرين" مقولة نسمعها كثيرًا. اليوم ، تؤكد معظم المؤسسات على البيانات لدفع قرارات الأعمال. نحن الآن في ثورة حيث نحن محاطون بأجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية والأجهزة الذكية المتصلة باستمرار بشبكة من نوع ما.

ازداد توليد البيانات بشكل كبير وسيستمر في النمو في العقد القادم. وبالتالي ، تلعب تحليلات البيانات دورًا رئيسيًا في الكشف عن الأنماط الموجودة أسفل البيانات. لا يمكن للبيانات أن تساعد الشركات فحسب ، بل يمكنها أيضًا مساعدة الحكومة والعديد من المؤسسات للتغلب على التحديات باستخدام حل يعتمد على التحليلات. هناك أنواع مختلفة من حلول التحليلات:

• التحليلات الوصفية: تحليل البيانات السابقة وفهم ما حدث.
• التحليلات التشخيصية: تحليل البيانات السابقة وفهم سبب حدوثها.
• التحليلات التنبؤية: توقع ما سيحدث في المستقبل باستخدام نمذجة التعلم الآلي.
• التحليلات الوصفية: اقترح توصيات بشأن الإجراءات التي يمكن اتخاذها للتأثير على النتيجة.

كما نرى ، هناك 4 أنواع من التحليلات التي يمكن إجراؤها. هناك العديد من الأدوات التي يمكن أن تساعد المرء في تحقيق التحليلات المطلوبة المطلوبة.

أدوات تحليلات البيانات

مايكروسوفت اكسل

يعد Excel الأداة الأكثر شيوعًا لتحليل جداول البيانات. بمرور الوقت وعلى مدى عقد من التطورات ، يمكن لبرنامج Excel إجراء تحليلات قياسية باستخدام ترميز VIsual Basics. ومع ذلك ، هناك حد يبلغ مليون صف. يعد Excel مفيدًا لتحليل البيانات المنظمة. إخراج الرسم البياني سريع ، لكن الناتج أساسي جدًا وغير تفاعلي.

يمكن توصيله بسهولة بمصادر البيانات الأخرى (الوصول ، SQL). لكن العيب الشائع جدًا هو أنه أقل تعقيدًا ولا يتعمق في مكانة معينة. يكون خيار الصيغة مفيدًا جدًا لتعديل البيانات ، ولكن إجراء تحويلات عالية المستوى قد يكون صعبًا بعض الشيء. العيب الأكبر هو أنه غير مناسب لتحليل البيانات الضخمة.

بايثون أو R.

يعتبر كل من Python و R من الأدوات التحليلية الرائدة المستخدمة في السوق. بينما تركز R بشكل أكبر على الإحصائيات ونمذجة البيانات ، تشتهر Python بمكتبات التعلم الآلي الخاصة بها. ومع ذلك ، فإن كلتا اللغتين أكثر من قدرة على إجراء تحويلات البيانات والتعامل مع كميات كبيرة من البيانات.

نظرًا لأن كلاهما عبارة عن برامج مفتوحة المصدر ، فهناك مجموعة واسعة من المكتبات المتاحة التي يمكن أن تكون بمثابة مكان مخصص لتحليل محدد. تأتي معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر في الصورة هنا. تحظى بايثون بتقدير كبير في البرمجة اللغوية العصبية والسيرة الذاتية. نظرًا لأن دعم التعلم العميق متاح أيضًا في شكل مكتبات مثل Theano و Keras و Tensorflow و Pytorch.

فوائد استخدام لغات البرمجة لإنشاء حلول تحليلية هائلة. يمكن للمرء إنشاء منتجات تأخذ البيانات وتقوم بجميع التحليلات عليها وإرجاع النتيجة المرجوة. يمكن أن يساعد التكامل نفسه مع واجهة المستخدم وتجربة المستخدم المناسبة في بناء منتج نهائي ، مع نماذج تعلم الآلة المتكاملة.

واحدة من أكبر عيوب بايثون هي سرعتها. لا يوجد دعم للمعالجة المتوازية كما هو الحال في Apache Spark. أحيانًا يستغرق تشغيل نماذج ML ساعات. على الرغم من أنه يعمل بشكل أفضل مع نماذج التعلم العميق إذا تم توفير وحدة معالجة الرسومات.

Tableau أو Power BI

تعد Tableau و Power BI أدوات قوية جدًا لتحليلات البيانات ولوحة المعلومات والمرئيات والتقارير. يمكن مشاركتها عبر متصفحات سطح المكتب والجوال (في حالة التابلوه) وتطبيقات الأجهزة المحمولة (في حالة PowerBI). يستخدم Tableau VizQL كخلفية أساسية للاستعلام.

يمكن تصنيف هذه الأدوات على أنها أدوات ذكاء الأعمال المسؤولة بشكل مثالي عن التحليلات الوصفية والتشخيصية. نظرًا للابتكارات الحديثة في تقنيات ML ، هناك خيارات لبناء بعض نماذج التعلم الآلي المؤتمتة في Power BI المدمجة مع Azure Machine Learning.

يوفر كلا البرنامجين خيارًا للنشر في المؤسسة أو على السحابة. على الرغم من أن هذه البرامج مرتبطة إلى حد كبير ببعضها البعض ، إلا أن الاختلاف الرئيسي هو القوة والسرعة. يعد Tableau أكثر قوة وسرعة مقارنة بـ PowerBI. يأتي هذا الاختلاف من حقيقة أن PowerBI استخدم لغة SQL لأنها الواجهة الخلفية وهي أبطأ قليلاً مقارنةً بـ VizQL المصنوع محليًا بواسطة Tableau.

ومع ذلك ، فإن كلتا الأداتين ديناميكيتان ومرنتان للغاية عندما يتعلق الأمر بالاتصال بمصدر البيانات. كما أنها تدعم تحديثات البيانات في الوقت الفعلي (في قاعدة البيانات).

SQL

SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) ليست في الواقع أداة ولكنها لغة برمجة تم تصميمها في الأصل لإدارة البيانات في قاعدة بيانات علائقية. إنها واحدة من أكثر اللغات شيوعًا للوصول إلى قواعد البيانات اليوم ، على الرغم من أنها كانت موجودة منذ عام 1970.

يتم استخدام SQL بشكل شائع لتطوير البرامج ، ولكنها أصبحت مهارة إلزامية لمحللي البيانات. البرمجة على SQL سهلة الفهم والتعلم. تم دمج SQL مع العديد من أدوات التصور أيضًا ، على سبيل المثال ، يستخدم redash استعلامات SQL لاستخراج البيانات وإجراء التصورات عليها.

هناك العديد من برامج قواعد البيانات التي تستخدم بعض الإصدارات المحددة من لغة SQL للوصول إلى البيانات. على سبيل المثال ، OracleDB ، خادم MsSQL ، PostGreSQL وما إلى ذلك ، وبالتالي تحظى SQL بتقدير كبير في عالم تحليل البيانات. تعتبر SQL رائعة لأداء الصلات على عدة جداول واستخراج البيانات المطلوبة. يمكن استخدام التجميعات بعد استخدام Group By في مجموعة بيانات أكبر بكثير ، مقارنة بالجداول المحورية في جداول البيانات.

الخروج: مهارات علوم البيانات

ساس

معهد SAS هو شركة برمجيات ومطور برنامج تحليلات SAS الذي يستخدم برمجة SAS. المنتجات التي تقدمها SAS متعددة الاستخدامات للغاية. تم استخدام SAS في البداية للتحليل الإحصائي وتصور البيانات.

إنها واحدة من أكثر الأدوات المستخدمة على نطاق واسع من قبل مختلف المنظمات لتحليل البيانات. على مدار هذه الفترة ، نما جناح SAS بمرور الوقت. يوجد الآن العديد من الخيارات الأخرى بدلاً من مجرد التحليل الوصفي. تقدم SAS التنبؤات والتعلم الآلي وكذلك التحليلات النصية.

هذا يعطي SAS دفعة كبيرة في سوق تحليل البيانات. ولكن مع هذا التنوع تأتي تكاليف أعلى. تمتلك SAS واحدة من أغلى المنتجات بسبب الكم الهائل من التطوير الذي تأخر في بناء المنتج. SAS هي بالتأكيد واحدة من أفضل البرامج وأكثرها سهولة في الاستخدام المتوفرة لحلول Analytics.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

استوديو البيانات جوجل

Google data studio هو أداة مجانية للوحات المعلومات والتخيل تقدمها جوجل. يمكن توصيله بسهولة بـ Google Analytics و Google Ads و Google BigQuery لإنشاء خطوط بيانات بسهولة.

من ناحية أخرى ، يدعم BigQuery نماذج متنوعة للتعلم الآلي. ومن ثم فإنه يعطي اليد العليا لاستخدام نماذج مختلفة على السحابة. هناك دعم قادم لـ Auto-ML يبدو واعدًا ويمكن أن يحدث ثورة في عالم علوم البيانات. يمكن أن يعمل Data Studio مع البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر الأخرى أيضًا ، نظرًا لأن البيانات يتم نسخها أولاً إلى BigQuery باستخدام خط أنابيب بيانات مثل Stitch.

Data Studio هي خدمة مُدارة وقائمة على السحابة بنسبة 100٪. ليس هناك أي شرط لتثبيت أو صيانة البنى التحتية. تم إعداد جميع الخوادم بواسطة google نفسها. على الرغم من أن Data Studio سهل الاستخدام ، إلا أنه يفشل أثناء إنشاء لوحات معلومات أكثر تعقيدًا. التصورات المعقدة غير ممكنة.

لا يوجد خيار لتعديل أو تخصيص المرئيات كما هو منصوص عليه في Tableau. ومن ثم قد تبدو لوحات المعلومات في بعض الأحيان بسيطة للغاية. تتمثل إحدى الملاحظات المتسقة حول Data Studio في أن تحميل لوحة القيادة يصبح بطيئًا بشكل كبير مع زيادة تعقيد الوظائف التي تشكل جزءًا من العرض.

هذا أحد الآثار الجانبية لآلية الاتصال المباشر والحل البديل هو استخدام مقتطف مجدول في الحالات التي يكون فيها الأداء أمرًا بالغ الأهمية. يمكن استخدام Data Studio عندما تستخدم منظمة نظام google البيئي لتخزين البيانات والتحليل المعتدل مطلوب على البيانات.

قراءة: علم البيانات مقابل تحليلات البيانات

خاتمة

لقد ألقينا نظرة سريعة على الأدوات المختلفة المستخدمة في مجال تحليلات البيانات. كل أداة لها مزاياها وعيوبها. ولكن يمكن للمرء التأكد من العثور على الأداة المناسبة التي ستكون مناسبة للمتطلبات. لقد تطور عالم تحليل البيانات كثيرًا وأدى إلى تطوير العديد من الأدوات. ومن ثم هناك الكثير للاختيار من بينها.