すべてのデータサイエンティストが知っておくべきトップデータ分析ツール

「データは21世紀の石油」というのはよく耳にする言葉です。 今日、ほとんどの組織は、ビジネス上の意思決定を推進するためにデータを重視しています。 私たちは現在、ある種のネットワークに絶えず接続されているコンピューター、スマートフォン、スマートデバイスに囲まれている革命に直面しています。

データ生成は指数関数的に増加しており、今後10年間で増加し続けるでしょう。 したがって、データ分析は、データの下のパターンを明らかにするために主要な役割を果たします。 データは企業を支援するだけでなく、政府やいくつかの組織がアナリティクス主導のソリューションを使用して課題を克服するのにも役立ちます。 分析ソリューションにはさまざまな種類があります。

• 記述的分析：過去のデータを分析し、何が起こったかを理解します。
• 診断分析：過去のデータを分析し、それが発生した理由を理解します。
• 予測分析：機械学習モデリングを使用して、将来何が起こるかを予測します。
• 処方分析：結果に影響を与えるために実行できるアクションに関する推奨事項を提案します。

ご覧のとおり、実行できる分析には主に4つのタイプがあります。 必要な分析を実現するのに役立つさまざまなツールがあります。

データ分析ツール

マイクロソフトエクセル

Excelは、スプレッドシートを分析するための最も一般的なツールです。 Excelは、10年以上にわたる開発の中で、VIsualBasicsコーディングを使用して標準的な分析を実行できます。 ただし、100万行の制限があります。 Excelは構造化データの分析に適しています。 グラフの出力は高速ですが、出力は非常に基本的で非対話型です。

他のデータソース（アクセス、SQL）と簡単に接続できます。 しかし、非常に一般的な欠点は、それがそれほど洗練されておらず、特定のニッチに深く潜っていないことです。 数式オプションはデータの変更に非常に便利ですが、高レベルの変換を実行するのは少し難しい場合があります。 最大の欠点は、ビッグデータ分析には適していないことです。

PythonまたはR

PythonとRはどちらも、市場で使用されている主要な分析ツールです。 Rは統計とデータモデリングに重点を置いていますが、Pythonは機械学習ライブラリで知られています。 それにもかかわらず、どちらの言語もデータ変換を実行し、大量のデータを処理する能力を超えています。

どちらもオープンソースソフトウェアであるため、特定の分析のニッチとして機能できるさまざまなライブラリが利用可能です。 ここで、自然言語処理とコンピュータービジョンが浮き彫りになります。 PythonはNLPとCVで高く評価されています。 ディープラーニングのサポートは、Theano、Keras、Tensorflow、Pytorchなどのライブラリの形でも利用できます。

分析ソリューションを作成するためにプログラミング言語を使用することの利点は計り知れません。 データを取り込み、そのデータに対してすべての分析を行い、目的の結果を返す製品を作成できます。 適切なUIおよびUXと統合された同じものは、統合された機械学習モデルを使用して、エンドツーエンドの製品を構築するのに役立ちます。

Pythonの最大の欠点の1つは、その速度です。 ApacheSparkのように並列処理はサポートされていません。 MLモデルの実行には数時間かかる場合があります。 GPUが提供されている場合は、ディープラーニングモデルの方がパフォーマンスが向上します。

TableauまたはPowerBI

TableauとPowerBIは、データ分析、ダッシュボード、視覚化、およびレポートのための非常に強力なツールです。 これらは、デスクトップおよびモバイルブラウザー（Tableauの場合）およびモバイルアプリ（PowerBIの場合）で共有できます。 Tableauは、コアクエリバックエンドとしてVizQLを使用します。

これらのツールは、記述的および診断的分析を理想的に担当するビジネスインテリジェンスツールとして分類できます。 MLテクノロジーの最近の革新により、AzureMachineLearningと統合されたPowerBIで自動化された機械学習モデルを構築するオプションがあります。

どちらのソフトウェアも、オンプレミスまたはクラウド展開のオプションを提供します。 これらのソフトウェアは互いに非常に関連していますが、主な違いは電力と速度です。 Tableauは、PowerBIと比較してより強力で高速です。 この違いは、PowerBIがバックエンドとしてSQL言語を使用していたという事実に起因しています。これは、Tableauによって自家製のVizQLと比較して少し遅いです。

それにもかかわらず、データソースとの接続に関しては、両方のツールが非常に動的で柔軟性があります。 また、（データベース内の）リアルタイムのデータ更新もサポートしています。

SQL

SQL（Structured Query Language）は実際にはツールではなく、もともとリレーショナルデータベースのデータを管理するために設計されたプログラミング言語です。 1970年以来存在しているにもかかわらず、今日データベースにアクセスするために最も一般的に使用されている言語の1つです。

SQLはソフトウェア開発に一般的に使用されますが、データアナリストには必須のスキルになりつつあります。 SQLでのプログラミングは、理解と学習が容易です。 SQLはさまざまな視覚化ツールとも統合されています。たとえば、redashはSQLクエリを使用してデータを抽出し、視覚化を実行します。

データにアクセスするためにSQL言語の特定のバージョンを使用する非常に多くのデータベースソフトウェアがあります。 たとえば、OracleDB、MsSQLサーバー、PostGreSQLなどです。したがって、SQLはデータ分析の世界で非常に高く評価されています。 SQLは、複数のテーブルで結合を実行し、目的のデータを抽出するのに最適です。 Group Byを使用した後の集計は、スプレッドシートのピボットテーブルと比較して、はるかに大きなデータセットで使用できます。

チェックアウト：データサイエンススキル

SAS

SAS Instituteは、ソフトウェア会社であり、SASプログラミングを使用するSAS分析ソフトウェアの開発者です。 SASが提供する製品は非常に用途が広いです。 SASは当初、統計分析とデータの視覚化に使用されていました。

これは、データ分析のためにさまざまな組織で最も広く使用されているツールの1つです。 期間中、SASスイートは時間とともに成長しました。 現在、記述的分析だけでなく、他の多くのオプションがあります。 SASは、予測、機械学習、およびテキスト分析を提供します。

これにより、SASはデータ分析の市場を大きく後押しします。 しかし、そのような汎用性には、より高いコストが伴います。 SASは、製品の構築に膨大な量の開発が遅れているため、最もコストのかかる製品の1つです。 SASは間違いなく、AnalyticsSolutionsに最適で使いやすいソフトウェアの1つです。

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Googleデータスタジオ

Googleデータスタジオは、Googleが提供する無料のダッシュボードおよび視覚化ツールです。 Google Analytics、Google Ads、Google BigQueryに簡単に接続して、データパイプラインを簡単に構築できます。

一方、BigQueryはさまざまな機械学習モデルをサポートしています。 したがって、クラウド上でさまざまなモデルを使用する場合の優位性が得られます。 有望に見え、データサイエンスの世界に革命を起こす可能性のあるAuto-MLの今後のサポートがあります。 データが最初にStitchなどのデータパイプラインを使用してBigQueryにレプリケートされる場合、DataStudioは他のさまざまなソースからのデータを処理することもできます。

Data Studioは、100％管理されたクラウドベースのサービスです。 インフラストラクチャをインストールまたは保守する必要はありません。 すべてのサーバーはグーグル自体によってセットアップされます。 Data Studioは使いやすいですが、より洗練されたダッシュボードを作成すると失敗します。 複雑な視覚化は不可能です。

Tableauが提供する視覚化を変更またはカスタマイズするオプションはありません。 したがって、ダッシュボードは非常に単純に見える場合があります。 Data Studioに関する一貫したフィードバックの1つは、ビューの一部である関数の複雑さが増すにつれて、ダッシュボードの読み込みが指数関数的に遅くなることです。

これはライブ接続メカニズムの副作用であり、回避策は、パフォーマンスが重要な場合にスケジュールされた抽出を使用することです。 Data Studioは、組織がデータの保存にGoogleエコシステムを使用しており、データに対して中程度の分析が必要な場合に使用できます。

読む：データサイエンスとデータ分析

結論

データ分析の分野で使用されているさまざまなツールについて簡単に説明しました。 各ツールには長所と短所があります。 しかし、要件に適した適切なツールを確実に見つけることができます。 データ分析の世界は大きく進化し、多くのツールの開発をもたらしました。 したがって、選択できるものはたくさんあります。