Die besten Datenanalyse-Tools, die jeder Datenwissenschaftler kennen sollte

„Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts“ ist ein Sprichwort, das wir oft hören. Heutzutage legen die meisten Organisationen Wert auf Daten, um Geschäftsentscheidungen voranzutreiben. Wir befinden uns derzeit in einer Revolution, in der wir von Computern, Smartphones und intelligenten Geräten umgeben sind, die ständig mit irgendeinem Netzwerk verbunden sind.

Die Datengenerierung ist exponentiell gestiegen und wird in den kommenden zehn Jahren weiter zunehmen. Data Analytics spielt daher eine wichtige Rolle, um die Muster unter den Daten aufzudecken. Daten können nicht nur Unternehmen helfen, sondern auch der Regierung und mehreren Organisationen helfen, Herausforderungen mit einer Analytics-basierten Lösung zu meistern. Es gibt verschiedene Arten von Analytics-Lösungen:

• Descriptive Analytics: Analyse vergangener Daten und Verständnis dessen, was passiert ist.
• Diagnostic Analytics: Analysieren der vergangenen Daten und Verstehen, warum es passiert ist.
• Predictive Analytics: Vorhersagen, was in der Zukunft passieren wird, mithilfe von Machine-Learning-Modellen.
• Prescriptive Analytics: Schlagen Sie Empfehlungen zu Maßnahmen vor, die ergriffen werden können, um das Ergebnis zu beeinflussen.

Wie wir sehen können, gibt es im Wesentlichen 4 Arten von Analysen, die durchgeführt werden können. Es gibt verschiedene Tools, die einem dabei helfen können, die gewünschte erforderliche Analyse zu erreichen.

Datenanalyse-Tools

Microsoft Excel

Excel ist das gebräuchlichste Werkzeug zur Analyse von Tabellenkalkulationen. Im Laufe der Zeit und über ein Jahrzehnt der Entwicklung kann Excel Standardanalysen mit Visual Basics-Codierung durchführen. Es gibt jedoch ein Limit von 1 Million Zeilen. Excel eignet sich gut für die Analyse strukturierter Daten. Die Grafikausgabe ist schnell, aber die Ausgabe ist sehr einfach und nicht interaktiv.

Es kann einfach mit anderen Datenquellen (Access, SQL) verbunden werden. Aber der sehr häufige Nachteil ist, dass es weniger ausgefeilt ist und nicht tief in eine bestimmte Nische eintaucht. Die Formeloption ist sehr praktisch, um die Daten zu ändern, aber die Durchführung von Transformationen auf hoher Ebene kann etwas schwierig sein. Der größte Nachteil ist, dass es nicht für Big-Data-Analysen geeignet ist.

Python oder R

Sowohl Python als auch R sind führende Analysetools, die auf dem Markt verwendet werden. Während R sich mehr auf Statistik und Datenmodellierung konzentriert, ist Python für seine Bibliotheken für maschinelles Lernen bekannt. Dennoch sind beide Sprachen mehr als in der Lage, Datentransformationen durchzuführen und große Datenmengen zu verarbeiten.

Da es sich bei beiden um Open-Source-Software handelt, steht eine breite Palette von Bibliotheken zur Verfügung, die als Nische für spezifische Analysen dienen können. Hier kommen Natural Language Processing und Computer Vision ins Spiel. Python ist hoch angesehen für NLP und CV. Denn die Unterstützung von Deep Learning ist auch in Form von Bibliotheken wie Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch vorhanden.

Die Vorteile der Verwendung von Programmiersprachen zum Erstellen von Analyselösungen sind immens. Man kann Produkte erstellen, die Daten aufnehmen und alle Analysen durchführen und das gewünschte Ergebnis liefern. Die gleiche Integration mit der richtigen UI und UX kann dazu beitragen, ein End-to-End-Produkt mit integrierten Modellen für maschinelles Lernen zu erstellen.

Einer der größten Nachteile von Python ist seine Geschwindigkeit. Es gibt keine Unterstützung für parallele Verarbeitung wie in Apache Spark. Manchmal dauert die Ausführung von ML-Modellen Stunden. Obwohl es mit Deep-Learning-Modellen besser abschneidet, wenn eine GPU bereitgestellt wird.

Tableau oder Power BI

Tableau und Power BI sind sehr leistungsstarke Tools für Datenanalysen, Dashboarding, Visualisierungen und Berichte. Diese können über Desktop- und mobile Browser (bei Tableau) und mobile Apps (bei PowerBI) geteilt werden. Tableau verwendet VizQL als zentrales Abfrage-Backend.

Diese Tools können als Business-Intelligence-Tools kategorisiert werden, die idealerweise für deskriptive und diagnostische Analysen zuständig sind. Aufgrund der jüngsten Innovationen bei ML-Technologien gibt es Optionen zum Erstellen einiger automatisierter Machine Learning-Modelle in Power BI, die in Azure Machine Learning integriert sind.

Beide Softwares bieten eine Option zur Bereitstellung vor Ort oder in der Cloud. Obwohl diese Software sehr eng miteinander verwandt ist, liegt der Hauptunterschied in Leistung und Geschwindigkeit. Tableau ist im Vergleich zu PowerBI leistungsfähiger und schneller. Dieser Unterschied ergibt sich aus der Tatsache, dass PowerBI die SQL-Sprache als Backend verwendete, die im Vergleich zu VizQL, das von Tableau selbst entwickelt wurde, etwas langsamer ist.

Dennoch sind beide Tools sehr dynamisch und flexibel, wenn es um die Anbindung an die Datenquelle geht. Sie unterstützen auch Datenaktualisierungen in Echtzeit (in der Datenbank).

SQL

SQL (Structured Query Language) ist eigentlich kein Werkzeug, sondern eine Programmiersprache, die ursprünglich für die Verwaltung von Daten in einer relationalen Datenbank entwickelt wurde. Es ist heute eine der am häufigsten verwendeten Sprachen für den Zugriff auf Datenbanken, obwohl es sie bereits seit 1970 gibt.

SQL wird häufig für die Softwareentwicklung verwendet, wird jedoch zu einer obligatorischen Fähigkeit für Datenanalysten. Die Programmierung auf SQL ist einfach zu verstehen und zu erlernen. SQL ist auch in verschiedene Visualisierungstools integriert, zum Beispiel verwendet Redash SQL-Abfragen, um Daten zu extrahieren und Visualisierungen darauf durchzuführen.

Es gibt so viele Datenbankprogramme, die bestimmte Versionen der SQL-Sprache verwenden, um auf Daten zuzugreifen. Zum Beispiel OracleDB, MsSQL-Server, PostGreSQL usw. Daher genießt SQL in der Welt der Datenanalyse einen sehr hohen Stellenwert. SQL eignet sich hervorragend zum Ausführen von Joins für mehrere Tabellen und zum Extrahieren der gewünschten Daten. Aggregationen nach der Verwendung von „Gruppieren nach“ können im Vergleich zu Pivot-Tabellen in Tabellenkalkulationen für einen viel größeren Datensatz verwendet werden.

Checkout: Data Science-Fähigkeiten

SAS

SAS Institute ist ein Softwareunternehmen und Entwickler von SAS-Analysesoftware, die SAS-Programmierung verwendet. Die von SAS angebotenen Produkte sind sehr vielseitig. SAS wurde ursprünglich für die statistische Analyse und Datenvisualisierung verwendet.

Es ist eines der am häufigsten verwendeten Tools von verschiedenen Organisationen für die Datenanalyse. Im Laufe der Zeit ist die SAS-Suite mit der Zeit gewachsen. Jetzt gibt es viele andere Optionen als nur die deskriptive Analyse. SAS bietet Prognosen, maschinelles Lernen und auch Textanalysen an.

Dies gibt SAS einen großen Schub auf dem Markt der Datenanalyse. Aber mit einer solchen Vielseitigkeit kommen höhere Kosten. SAS hat eines der kostspieligsten Produkte aufgrund der enormen Menge an Entwicklung, die hinter der Entwicklung des Produkts steckt. SAS ist definitiv eine der besten und benutzerfreundlichsten Softwares für Analytics-Lösungen.

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Google DataStudio

Google Data Studio ist ein kostenloses Dashboarding- und Visualisierungstool, das von Google angeboten wird. Es kann einfach mit Google Analytics, Google Ads und Google BigQuery verbunden werden, um Datenpipelines einfach zu erstellen.

BigQuery hingegen unterstützt verschiedene Machine-Learning-Modelle. Daher hat es die Oberhand über die Verwendung verschiedener Modelle in der Cloud. Es gibt eine bevorstehende Unterstützung für Auto-ML, die vielversprechend aussieht und die Welt der Datenwissenschaft revolutionieren könnte. Data Studio kann auch mit Daten aus einer Vielzahl anderer Quellen arbeiten, da die Daten zunächst mithilfe einer Datenpipeline wie Stitch in BigQuery repliziert werden.

Data Studio ist ein zu 100 % verwalteter und cloudbasierter Dienst. Es ist nicht erforderlich, Infrastrukturen zu installieren oder zu warten. Alle Server werden von Google selbst eingerichtet. Obwohl Data Studio einfach zu bedienen ist, scheitert es beim Erstellen ausgefeilterer Dashboards. Komplexe Visualisierungen sind nicht möglich.

Es gibt keine Option zum Ändern oder Anpassen von Visualisierungen, wie sie von Tableau bereitgestellt wird. Daher können die Dashboards manchmal sehr einfach aussehen. Ein beständiges Feedback zu Data Studio ist, dass das Laden des Dashboards mit zunehmender Komplexität der Funktionen, die Teil der Ansicht sind, exponentiell langsam wird.

Dies ist ein Nebeneffekt des Live-Verbindungsmechanismus und die Problemumgehung besteht darin, in Fällen, in denen die Leistung kritisch ist, eine geplante Extraktion zu verwenden. Data Studio kann verwendet werden, wenn eine Organisation das Google-Ökosystem zum Speichern der Daten verwendet und eine moderate Analyse der Daten erforderlich ist.

Lesen Sie: Data Science vs. Data Analytics

Fazit

Wir haben uns die verschiedenen Tools im Bereich Data Analytics kurz angesehen. Jedes Tool hat seine Vor- und Nachteile. Aber man kann sicher sein, das richtige Werkzeug zu finden, das den Anforderungen entspricht. Die Welt der Datenanalyse hat sich stark weiterentwickelt und viele Tools entwickelt. Daher gibt es viel Auswahl.