Les meilleurs outils d'analyse de données que tout scientifique de données devrait connaître

« Les données sont le pétrole du XXIe siècle » est un dicton que nous entendons souvent. Aujourd'hui, la plupart des organisations mettent l'accent sur les données pour prendre des décisions commerciales. Nous sommes actuellement dans une révolution dans laquelle nous sommes entourés d'ordinateurs, de téléphones intelligents, d'appareils intelligents qui sont constamment connectés à un réseau quelconque.

La génération de données a augmenté de façon exponentielle et continuera de croître au cours de la prochaine décennie. L'analyse des données joue donc un rôle majeur pour découvrir les modèles sous-jacents aux données. Les données peuvent non seulement aider les entreprises, mais peuvent également aider le gouvernement et plusieurs organisations à surmonter les défis en utilisant une solution basée sur l'analyse. Il existe différents types de solutions Analytics :

• Analyse descriptive : analyse des données passées et compréhension de ce qui s'est passé.
• Diagnostic Analytics : analyser les données passées et comprendre pourquoi cela s'est produit.
• Analyse prédictive : prédire ce qui se passera dans le futur, à l'aide de la modélisation de l'apprentissage automatique.
• Analyse prescriptive : Suggérez des recommandations sur les actions qui peuvent être prises pour affecter le résultat.

Comme nous pouvons le voir, il existe principalement 4 types d'analyses qui peuvent être effectuées. Il existe divers outils qui peuvent aider à réaliser les analyses souhaitées requises.

Outils d'analyse de données

Microsoft Excel

Excel est l'outil le plus courant pour analyser les feuilles de calcul. Au fil du temps et sur une décennie de développements, Excel peut effectuer des analyses standard à l'aide du codage VIsual Basics. Il y a cependant une limite de 1 million de lignes. Excel est bon pour analyser des données structurées. La sortie graphique est rapide, mais la sortie est très basique et non interactive.

Il peut facilement être connecté à d'autres sources de données (access, sql). Mais l'inconvénient très courant est qu'il est moins sophistiqué et ne plonge pas profondément dans un créneau spécifique. L'option de formule est très pratique pour modifier les données, mais effectuer des transformations de haut niveau peut être un peu difficile. Le plus gros inconvénient est qu'il n'est pas adapté à l'analyse de données volumineuses.

Python ou R

Python et R sont les principaux outils analytiques utilisés sur le marché. Alors que R est davantage axé sur les statistiques et la modélisation des données, Python est connu pour ses bibliothèques d'apprentissage automatique. Néanmoins, les deux langages sont plus que capables d'effectuer des transformations de données et de gérer de grandes quantités de données.

Comme les deux sont des logiciels open source, il existe un large éventail de bibliothèques disponibles qui peuvent servir de niche pour une analyse spécifique. Le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur entrent en scène ici. Python est très apprécié pour la PNL et le CV. Comme le support de l'apprentissage en profondeur est également disponible sous la forme de bibliothèques comme Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Les avantages de l'utilisation de langages de programmation pour créer des solutions d'analyse sont immenses. On peut créer des produits qui prennent des données et effectuent toutes les analyses dessus et renvoient le résultat souhaité. La même chose intégrée avec une interface utilisateur et une expérience utilisateur appropriées peut aider à créer un produit de bout en bout, avec des modèles d'apprentissage automatique intégrés.

L'un des plus gros inconvénients de Python est sa vitesse. Il n'y a pas de prise en charge du traitement parallèle comme dans Apache Spark. Parfois, les modèles ML prennent des heures à s'exécuter. Bien qu'il fonctionne mieux avec les modèles d'apprentissage en profondeur si un GPU est fourni.

Tableau ou Power BI

Tableau et Power BI sont des outils très puissants pour l'analyse de données, les tableaux de bord, les visualisations et les rapports. Ceux-ci peuvent être partagés sur des navigateurs de bureau et mobiles (en cas de tableau) et des applications mobiles (en cas de PowerBI). Tableau utilise VizQL comme moteur principal de requête.

Ces outils peuvent être classés dans la catégorie des outils de Business Intelligence qui sont idéalement responsables de l'analyse descriptive et diagnostique. En raison des innovations récentes dans les technologies ML, il existe des options pour créer des modèles de Machine Learning automatisés dans Power BI qui sont intégrés à Azure Machine Learning.

Les deux logiciels offrent une option de déploiement sur site ou dans le cloud. Bien que ces logiciels soient très liés les uns aux autres, la principale différence est la puissance et la vitesse. Tableau est plus puissant et plus rapide que PowerBI. Cette différence vient du fait que PowerBI a utilisé le langage SQL car c'est un backend qui est un peu plus lent que VizQL qui est fait maison par Tableau.

Néanmoins, les deux outils sont très dynamiques et flexibles lorsqu'il s'agit de se connecter à la source de données. Ils prennent également en charge les mises à jour des données en temps réel (dans la base de données).

SQL

SQL (Structured Query Language) n'est pas réellement un outil mais un langage de programmation qui a été conçu à l'origine pour gérer des données dans une base de données relationnelle. C'est l'un des langages les plus couramment utilisés pour accéder aux bases de données aujourd'hui, même s'il existe depuis 1970.

SQL est couramment utilisé pour le développement de logiciels, mais il devient une compétence obligatoire pour les analystes de données. La programmation sur SQL est facile à comprendre et à apprendre. SQL est également intégré à divers outils de visualisation, par exemple redash utilise des requêtes SQL pour extraire des données et effectuer des visualisations dessus.

Il existe de nombreux logiciels de base de données qui utilisent certaines versions spécifiques du langage SQL pour accéder aux données. Par exemple, OracleDB, serveur MsSQL, PostGreSQL, etc. SQL est donc très apprécié dans le monde de l'analyse de données. SQL est idéal pour effectuer des jointures sur plusieurs tables et extraire les données souhaitées. Les agrégations après l'utilisation de Group By peuvent être utilisées sur un ensemble de données beaucoup plus volumineux, par rapport aux tableaux croisés dynamiques dans les feuilles de calcul.

Checkout : Compétences en science des données

SAS

L'institut SAS est une société de logiciels et le développeur du logiciel d'analyse SAS qui utilise la programmation SAS. Les produits proposés par SAS sont très polyvalents. SAS a d'abord été utilisé pour l'analyse statistique et la visualisation des données.

C'est l'un des outils les plus largement utilisés par diverses organisations pour l'analyse de données. Au cours de la période, la suite SAS s'est développée avec le temps. Maintenant, il existe de nombreuses autres options plutôt qu'une simple analyse descriptive. SAS propose des services de prévision, d'apprentissage automatique et également d'analyse de texte.

Cela donne à SAS une impulsion majeure sur le marché de l'analyse de données. Mais une telle polyvalence entraîne des coûts plus élevés. SAS propose l'un des produits les plus coûteux en raison de l'énorme quantité de développement nécessaire à la construction du produit. SAS est certainement l'un des logiciels les meilleurs et les plus faciles à utiliser pour les solutions d'analyse.

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Studio de données Google

Google Data Studio est un outil gratuit de tableau de bord et de visualisation proposé par Google. Il peut facilement être connecté à Google Analytics, Google Ads et Google BigQuery pour créer facilement des pipelines de données.

BigQuery, d'autre part, prend en charge divers modèles d'apprentissage automatique. Par conséquent, cela donne un avantage sur l'utilisation de divers modèles sur le cloud. Il y a un support à venir pour Auto-ML qui semble prometteur et pourrait révolutionner le monde de la science des données. Data Studio peut également fonctionner avec des données provenant de diverses autres sources, étant donné que les données sont d'abord répliquées dans BigQuery à l'aide d'un pipeline de données tel que Stitch.

Data Studio est un service 100 % géré et basé sur le cloud. Il n'y a aucune obligation d'installer ou de maintenir des infrastructures. Tous les serveurs sont mis en place par Google lui-même. Bien que Data Studio soit facile à utiliser, il échoue lors de la création de tableaux de bord plus sophistiqués. Les visualisations complexes ne sont pas possibles.

Il n'y a pas d'option pour modifier ou personnaliser les visualisations comme fourni par Tableau. Par conséquent, les tableaux de bord peuvent parfois sembler très simples. Un retour constant sur Data Studio est que le chargement du tableau de bord devient exponentiellement lent avec l'augmentation de la complexité des fonctions qui font partie de la vue.

Il s'agit d'un effet secondaire du mécanisme de connexion en direct et la solution de contournement consiste à utiliser un extrait planifié dans les cas où les performances sont critiques. Data Studio peut être utilisé lorsqu'une organisation utilise l'écosystème Google pour stocker les données et qu'une analyse modérée est requise sur les données.

Lire : Data Science vs Data Analytics

Conclusion

Nous avons fait un tour d'horizon des différents outils utilisés dans le domaine de l'analyse de données. Chaque outil a ses avantages et ses inconvénients. Mais on peut s'assurer de trouver le bon outil qui conviendra aux exigences. Le monde de l'analyse de données a beaucoup évolué et il a donné lieu à des développements de nombreux outils. Il y a donc beaucoup de choix.