I migliori strumenti di analisi dei dati che ogni scienziato di dati dovrebbe conoscere

“I dati sono il petrolio del 21° secolo” è un detto che sentiamo molto. Oggi, la maggior parte delle organizzazioni enfatizza i dati per guidare le decisioni aziendali. Attualmente siamo in una rivoluzione in cui siamo circondati da computer, smartphone, dispositivi intelligenti che sono costantemente connessi a una rete di qualche tipo.

La generazione di dati è aumentata in modo esponenziale e continuerà a crescere nel prossimo decennio. L'analisi dei dati gioca quindi un ruolo importante per scoprire i modelli sottostanti i dati. I dati non solo possono aiutare le aziende, ma possono anche aiutare il governo e diverse organizzazioni a superare le sfide utilizzando una soluzione basata su Analytics. Esistono vari tipi di soluzioni di Analytics:

• Analisi descrittiva: analizzare i dati passati e capire cosa è successo.
• Analisi diagnostica: analizzare i dati passati e capire perché è successo.
• Analisi predittiva: prevedere cosa accadrà in futuro, utilizzando la modellazione di Machine Learning.
• Analisi prescrittiva: suggerisci consigli sulle azioni che possono essere intraprese per influenzare il risultato.

Come possiamo vedere, ci sono principalmente 4 tipi di analisi che possono essere eseguite. Esistono vari strumenti che possono aiutare a ottenere l'analisi desiderata richiesta.

Strumenti di analisi dei dati

Microsoft Excel

Excel è lo strumento più comune per l'analisi dei fogli di calcolo. Nel corso del tempo e di oltre un decennio di sviluppi, Excel può eseguire analisi standard utilizzando la codifica VIsual Basics. C'è un limite di 1 milione di righe però. Excel è utile per l'analisi dei dati strutturati. L'output del grafico è rapido, ma l'output è molto semplice e non interattivo.

Può essere facilmente connesso con altre fonti di dati (accesso, sql). Ma lo svantaggio molto comune è che è meno sofisticato e non si tuffa in profondità in una nicchia specifica. L'opzione della formula è molto utile per modificare i dati, ma eseguire trasformazioni di alto livello può essere un po' difficile. Lo svantaggio più grande è che non è adatto per l'analisi dei big data.

Python o R

Sia Python che R sono i principali strumenti analitici utilizzati sul mercato. Mentre R è più focalizzato sulle statistiche e sulla modellazione dei dati, Python è noto per le sue librerie di Machine Learning. Tuttavia, entrambi i linguaggi sono più che in grado di eseguire trasformazioni di dati e gestire grandi quantità di dati.

Poiché entrambi sono software open source, è disponibile un'ampia gamma di librerie che possono fungere da nicchia per analisi specifiche. L'elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale entrano in scena qui. Python è molto apprezzato per la PNL e il CV. Poiché il supporto del deep learning è disponibile anche sotto forma di librerie come Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

I vantaggi dell'utilizzo dei linguaggi di programmazione per la creazione di soluzioni di analisi sono immensi. Si possono creare prodotti che raccolgono dati ed eseguono tutte le analisi su di essi e restituiscono il risultato desiderato. Lo stesso integrato con UI e UX appropriati può aiutare a costruire un prodotto end-to-end, con modelli di machine learning integrati.

Uno dei maggiori svantaggi di Python è la sua velocità. Non c'è supporto per l'elaborazione parallela come in Apache Spark. A volte i modelli ML richiedono ore per essere eseguiti. Sebbene funzioni meglio con i modelli di deep learning se viene fornita una GPU.

Tableau o Power BI

Tableau e Power BI sono strumenti molto potenti per analisi dei dati, dashboard, visualizzazioni e report. Questi possono essere condivisi su browser desktop e mobili (in caso di tableau) e app mobili (in caso di PowerBI). Tableau utilizza VizQL come backend di query principale.

Questi strumenti possono essere classificati come strumenti di Business Intelligence che sono idealmente responsabili dell'analisi descrittiva e diagnostica. A causa delle recenti innovazioni nelle tecnologie ML, sono disponibili opzioni per la creazione di alcuni modelli di Machine Learning automatizzati in Power BI integrati con Azure Machine Learning.

Entrambi i software offrono un'opzione di distribuzione on-premise o cloud. Sebbene questi software siano molto correlati tra loro, la differenza principale è la potenza e la velocità. Tableau è più potente e veloce rispetto a PowerBI. Questa differenza deriva dal fatto che PowerBI utilizzava il linguaggio SQL poiché è un back-end che è un po' più lento rispetto a VizQL che è fatto in casa da Tableau.

Tuttavia, entrambi gli strumenti sono molto dinamici e flessibili quando si tratta di connettersi con l'origine dati. Supportano anche gli aggiornamenti dei dati in tempo reale (nel database).

SQL

SQL (Structured Query Language) non è in realtà uno strumento ma un linguaggio di programmazione originariamente progettato per la gestione dei dati in un database relazionale. È uno dei linguaggi più comunemente usati per accedere ai database oggi, anche se esiste dal 1970.

SQL è comunemente usato per lo sviluppo di software, ma sta diventando un'abilità obbligatoria per gli analisti di dati. La programmazione su SQL è facile da capire e da imparare. SQL è integrato anche con vari strumenti di visualizzazione, ad esempio redash utilizza query SQL per estrarre dati ed eseguire visualizzazioni su di essi.

Ci sono così tanti software di database che utilizzano alcune versioni specifiche del linguaggio SQL per accedere ai dati. Ad esempio, OracleDB, server MsSQL, PostGreSQL ecc. Quindi SQL è molto apprezzato nel mondo dell'analisi dei dati. SQL è ottimo per eseguire join su più tabelle ed estrarre i dati desiderati. Le aggregazioni dopo l'utilizzo di Raggruppa per possono essere utilizzate su un set di dati molto più ampio rispetto alle tabelle pivot nei fogli di calcolo.

Checkout: Competenze di scienza dei dati

SAS

SAS Institute è una società di software e lo sviluppatore di software di analisi SAS che utilizza la programmazione SAS. I prodotti offerti da SAS sono molto versatili. SAS inizialmente è stato utilizzato per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati.

È uno degli strumenti più utilizzati da varie organizzazioni per l'analisi dei dati. Nel corso del tempo la suite SAS è cresciuta nel tempo. Ora ci sono molte altre opzioni piuttosto che una semplice analisi descrittiva. SAS offre previsioni, Machine Learning e anche analisi del testo.

Ciò conferisce a SAS un notevole impulso nel mercato dell'analisi dei dati. Ma con tale versatilità comporta costi più elevati. SAS ha uno dei prodotti più costosi a causa dell'enorme quantità di sviluppo che segue nella costruzione del prodotto. SAS è sicuramente uno dei software migliori e facili da usare disponibili per le soluzioni analitiche.

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Google Data Studio

Google Data Studio è uno strumento gratuito di dashboard e visualizzazione offerto da google. Può essere facilmente collegato a Google Analytics, Google Ads e Google BigQuery per creare facilmente pipeline di dati.

BigQuery, invece, supporta vari modelli di Machine Learning. Quindi dà un vantaggio nell'utilizzo di vari modelli sul cloud. È in arrivo un supporto per Auto-ML che sembra promettente e potrebbe rivoluzionare il mondo della scienza dei dati. Data Studio può lavorare anche con dati provenienti da una varietà di altre origini, dato che i dati vengono prima replicati in BigQuery utilizzando una pipeline di dati come Stitch.

Data Studio è un servizio gestito al 100% e basato su cloud. Non è necessario installare o mantenere infrastrutture. Tutti i server sono impostati da Google stesso. Sebbene Data Studio sia facile da usare, non riesce durante la creazione di dashboard più sofisticati. Non sono possibili visualizzazioni complesse.

Non è disponibile un'opzione per modificare o personalizzare le visualizzazioni come fornito da Tableau. Quindi i dashboard a volte potrebbero sembrare molto semplici. Un feedback coerente su Data Studio è che il caricamento della dashboard diventa esponenzialmente lento con l'aumento della complessità delle funzioni che fanno parte della vista.

Questo è un effetto collaterale del meccanismo di connessione in tempo reale e la soluzione alternativa consiste nell'usare un'estrazione pianificata nei casi in cui le prestazioni sono critiche. Data Studio può essere utilizzato quando un'organizzazione utilizza l'ecosistema di Google per archiviare i dati ed è necessaria un'analisi moderata sui dati.

Leggi: Data Science vs Data Analytics

Conclusione

Abbiamo dato una rapida occhiata ai vari strumenti utilizzati nel campo dell'analisi dei dati. Ogni strumento ha i suoi pro e contro. Ma si può essere sicuri di trovare lo strumento giusto che sarà adatto alle esigenze. Il mondo dell'analisi dei dati si è evoluto molto e ha dato origine allo sviluppo di molti strumenti. Quindi c'è molto da scegliere.