모든 데이터 과학자가 알아야 할 최고의 데이터 분석 도구

“데이터는 21세기의 기름”이라는 말은 우리가 많이 듣는 말입니다. 오늘날 대부분의 조직은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 강조합니다. 우리는 현재 어떤 종류의 네트워크에 지속적으로 연결되는 컴퓨터, 스마트폰, 스마트 장치로 둘러싸인 혁명을 겪고 있습니다.

데이터 생성은 기하급수적으로 증가했으며 향후 10년 동안 계속 증가할 것입니다. 따라서 데이터 분석은 데이터 아래의 패턴을 밝히는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터는 기업뿐만 아니라 정부와 여러 조직이 Analytics 기반 솔루션을 사용하여 문제를 극복하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다양한 유형의 분석 솔루션이 있습니다.

• 기술 분석: 과거 데이터를 분석하고 무슨 일이 일어났는지 이해합니다.
• 진단 분석: 과거 데이터를 분석하고 그것이 발생한 이유를 이해합니다.
• 예측 분석: 기계 학습 모델링을 사용하여 미래에 일어날 일을 예측합니다.
• 처방 분석: 결과에 영향을 미치기 위해 취할 수 있는 조치에 대한 권장 사항을 제안합니다.

우리가 볼 수 있듯이 수행할 수 있는 분석에는 크게 4가지 유형이 있습니다. 필요한 분석을 달성하는 데 도움이 되는 다양한 도구가 있습니다.

데이터 분석 도구

마이크로 소프트 엑셀

Excel은 스프레드시트를 분석하는 가장 일반적인 도구입니다. 시간과 10년 이상의 개발을 통해 Excel은 VIsual Basics 코딩을 사용하여 표준 분석을 수행할 수 있습니다. 하지만 100만 행의 제한이 있습니다. Excel은 구조화된 데이터를 분석하는 데 유용합니다. 그래프 출력은 빠르지만 출력은 매우 기본적이고 비대화형입니다.

다른 데이터 소스(access, sql)와 쉽게 연결할 수 있습니다. 그러나 매우 일반적인 단점은 덜 정교하고 특정 틈새 시장에 깊이 빠져들지 않는다는 것입니다. 수식 옵션은 데이터를 수정하는 데 매우 편리하지만 높은 수준의 변환을 수행하는 것은 약간 어려울 수 있습니다. 가장 큰 단점은 빅데이터 분석에 적합하지 않다는 점이다.

파이썬 또는 R

Python과 R은 모두 시장에서 사용되는 최고의 분석 도구입니다. R이 통계 및 데이터 모델링에 더 중점을 둔 반면 Python은 기계 학습 라이브러리로 유명합니다. 그럼에도 불구하고 두 언어 모두 데이터 변환을 수행하고 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

둘 다 오픈 소스 소프트웨어이기 때문에 특정 분석을 위한 틈새 시장 역할을 할 수 있는 광범위한 라이브러리가 있습니다. 자연어 처리와 컴퓨터 비전이 여기에 등장합니다. Python은 NLP 및 CV에서 높은 평가를 받고 있습니다. 딥 러닝의 지원은 Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch와 같은 라이브러리 형태로도 제공됩니다.

분석 솔루션을 만들기 위해 프로그래밍 언어를 사용하는 것의 이점은 엄청납니다. 데이터를 가져와 모든 분석을 수행하고 원하는 결과를 반환하는 제품을 만들 수 있습니다. 적절한 UI 및 UX와 동일하게 통합되면 통합 기계 학습 모델을 통해 엔드 투 엔드 제품을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python의 가장 큰 단점 중 하나는 속도입니다. Apache Spark에서와 같이 병렬 처리를 지원하지 않습니다. 때로는 ML 모델을 실행하는 데 몇 시간이 걸립니다. GPU가 제공되면 딥 러닝 모델에서 더 잘 수행되지만.

Tableau 또는 Power BI

Tableau 및 Power BI는 데이터 분석, 대시보드, 시각화 및 보고서를 위한 매우 강력한 도구입니다. 데스크톱 및 모바일 브라우저(Tableau의 경우)와 모바일 앱(PowerBI의 경우)을 통해 공유할 수 있습니다. Tableau는 VizQL을 핵심 쿼리 백엔드로 사용합니다.

이러한 도구는 기술 및 진단 분석을 이상적으로 담당하는 비즈니스 인텔리전스 도구로 분류할 수 있습니다. ML 기술의 최근 혁신으로 인해 Azure Machine Learning과 통합되는 Power BI의 일부 자동화된 Machine Learning 모델을 빌드하는 옵션이 있습니다.

두 소프트웨어 모두 온프레미스 또는 클라우드 배포 옵션을 제공합니다. 이러한 소프트웨어는 서로 밀접한 관련이 있지만 주요 차이점은 성능과 속도입니다. Tableau는 PowerBI에 비해 더 강력하고 빠릅니다. 이 차이점은 PowerBI가 Tableau에서 직접 만든 VizQL에 비해 약간 느린 백엔드로 SQL 언어를 사용했다는 사실에서 비롯됩니다.

그럼에도 불구하고 두 도구는 데이터 원본과 연결할 때 매우 동적이고 유연합니다. 또한 실시간 데이터 업데이트(데이터베이스에서)도 지원합니다.

SQL

SQL(Structured Query Language)은 실제로 도구가 아니라 원래 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리하기 위해 설계된 프로그래밍 언어입니다. 1970년부터 사용되었지만 오늘날 데이터베이스에 액세스하는 데 가장 일반적으로 사용되는 언어 중 하나입니다.

SQL은 일반적으로 소프트웨어 개발에 사용되지만 데이터 분석가에게 필수 기술이 되고 있습니다. SQL 프로그래밍은 이해하고 배우기 쉽습니다. SQL은 다양한 시각화 도구와도 통합됩니다. 예를 들어 redash는 SQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추출하고 시각화를 수행합니다.

특정 버전의 SQL 언어를 사용하여 데이터에 액세스하는 데이터베이스 소프트웨어가 너무 많습니다. 예를 들어, OracleDB, MsSQL 서버, PostGreSQL 등이 있습니다. 따라서 SQL은 데이터 분석의 세계에서 매우 높이 평가됩니다. SQL은 여러 테이블에서 조인을 수행하고 원하는 데이터를 추출하는 데 유용합니다. Group By를 사용한 후 집계는 스프레드시트의 피벗 테이블에 비해 훨씬 더 큰 데이터 세트에서 사용할 수 있습니다.

체크아웃: 데이터 과학 기술

SAS

SAS 연구소는 소프트웨어 회사이자 SAS 프로그래밍을 사용하는 SAS 분석 소프트웨어 개발자입니다. SAS가 제공하는 제품은 매우 다양합니다. SAS는 처음에 통계 분석 및 데이터 시각화에 사용되었습니다.

다양한 조직에서 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 그 기간 동안 SAS 제품군은 시간이 지남에 따라 성장했습니다. 이제 기술적인 분석 외에도 많은 다른 옵션이 있습니다. SAS는 예측, 기계 학습 및 텍스트 분석을 제공합니다.

이를 통해 SAS는 데이터 분석 시장에서 큰 성장을 이루었습니다. 그러나 이러한 다양성에는 더 높은 비용이 따릅니다. SAS는 제품 구축에 필요한 막대한 양의 개발로 인해 가장 값비싼 제품 중 하나를 보유하고 있습니다. SAS는 확실히 분석 솔루션을 위한 최고의 사용하기 쉬운 소프트웨어 중 하나입니다.

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구글 데이터 스튜디오

Google 데이터 스튜디오는 Google에서 제공하는 무료 대시보드 및 시각화 도구입니다. Google Analytics, Google Ads 및 Google BigQuery에 쉽게 연결하여 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.

반면 BigQuery는 다양한 머신 러닝 모델을 지원합니다. 따라서 클라우드에서 다양한 모델을 사용할 때 우위를 점할 수 있습니다. 유망해 보이고 데이터 과학의 세계에 혁명을 일으킬 수 있는 Auto-ML에 대한 지원이 예정되어 있습니다. 데이터 스튜디오는 Stitch와 같은 데이터 파이프라인을 사용하여 BigQuery에 먼저 복제되는 데이터를 감안할 때 다양한 다른 소스의 데이터로도 작업할 수 있습니다.

Data Studio는 100% 관리되는 클라우드 기반 서비스입니다. 인프라를 설치하거나 유지 관리할 필요가 없습니다. 모든 서버는 Google 자체에서 설정합니다. 데이터 스튜디오는 사용하기 쉽지만 더 정교한 대시보드를 만드는 동안 실패합니다. 복잡한 시각화는 불가능합니다.

Tableau에서 제공하는 대로 시각화를 수정하거나 사용자 지정하는 옵션이 없습니다. 따라서 대시보드는 때때로 매우 단순해 보일 수 있습니다. Data Studio에 대한 일관된 피드백 중 하나는 보기의 일부인 기능의 복잡성이 증가함에 따라 대시보드 로드가 기하급수적으로 느려진다는 것입니다.

이것은 라이브 연결 메커니즘의 부작용이며 해결 방법은 성능이 중요한 경우 예약된 추출을 사용하는 것입니다. 데이터 스튜디오는 조직에서 데이터를 저장하기 위해 Google 생태계를 사용하고 데이터에 대한 중간 분석이 필요한 경우 사용할 수 있습니다.

읽기: 데이터 과학과 데이터 분석

결론

데이터 분석 분야에서 사용되는 다양한 도구에 대해 간략히 살펴보았습니다. 각 도구에는 장단점이 있습니다. 그러나 요구 사항에 적합한 올바른 도구를 찾을 수 있습니다. 데이터 분석의 세계는 많이 발전했으며 많은 도구가 개발되었습니다. 따라서 선택할 수 있는 것이 많습니다.