Najlepsze narzędzia do analizy danych, o których powinien wiedzieć każdy analityk danych

„Dane to olej XXI wieku” to powiedzenie, które słyszymy bardzo często. Obecnie większość organizacji kładzie nacisk na dane, aby podejmować decyzje biznesowe. Obecnie przechodzimy rewolucję, w której otaczają nas komputery, smartfony, inteligentne urządzenia, które są stale podłączone do jakiejś sieci.

Generowanie danych wzrosło wykładniczo i będzie nadal rosło w nadchodzącej dekadzie. Analiza danych odgrywa zatem ważną rolę w odkrywaniu wzorców pod danymi. Dane mogą nie tylko pomóc firmom, ale mogą również pomóc rządowi i kilku organizacjom w przezwyciężaniu wyzwań przy użyciu rozwiązania opartego na Analytics. Istnieją różne rodzaje rozwiązań analitycznych:

• Analiza opisowa: analiza danych z przeszłości i zrozumienie, co się stało.
• Analiza diagnostyczna: analiza danych z przeszłości i zrozumienie, dlaczego tak się stało.
• Analityka predykcyjna: Przewidywanie, co wydarzy się w przyszłości, przy użyciu modelowania uczenia maszynowego.
• Analiza nakazowa: Zasugeruj zalecenia dotyczące działań, które można podjąć, aby wpłynąć na wynik.

Jak widać, istnieją głównie 4 rodzaje analiz, które można wykonać. Istnieją różne narzędzia, które mogą pomóc w osiągnięciu pożądanej wymaganej analizy.

Narzędzia do analizy danych

Microsoft Excel

Excel to najpopularniejsze narzędzie do analizy arkuszy kalkulacyjnych. Z biegiem czasu i ponad dekadą rozwoju program Excel może przeprowadzać standardowe analizy przy użyciu kodowania VIsual Basics. Istnieje jednak limit 1 miliona wierszy. Excel jest dobry do analizowania danych strukturalnych. Wynik wykresu jest szybki, ale wynik jest bardzo prosty i nieinteraktywny.

Można go łatwo połączyć z innymi źródłami danych (dostęp, sql). Ale bardzo powszechną wadą jest to, że jest mniej wyrafinowany i nie zagłębia się głęboko w określoną niszę. Opcja formuły jest bardzo przydatna do modyfikowania danych, ale wykonywanie przekształceń wysokiego poziomu może być nieco trudne. Największą wadą jest to, że nie nadaje się do analizy big data.

Python lub R

Zarówno Python, jak i R są wiodącymi narzędziami analitycznymi używanymi na rynku. Podczas gdy R jest bardziej skoncentrowany na statystyce i modelowaniu danych, Python jest znany ze swoich bibliotek uczenia maszynowego. Niemniej jednak oba języki są więcej niż zdolne do przeprowadzania transformacji danych i obsługi dużych ilości danych.

Ponieważ oba są oprogramowaniem typu open source, dostępna jest szeroka gama bibliotek, które mogą stanowić niszę do konkretnych analiz. Przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe pojawiają się tutaj. Python jest wysoko ceniony za NLP i CV. Jako wsparcie głębokiego uczenia dostępne jest również w postaci bibliotek takich jak Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Korzyści z używania języków programowania do tworzenia rozwiązań analitycznych są ogromne. Można tworzyć produkty, które pobierają dane, wykonują na nich wszystkie analizy i zwracają pożądany rezultat. To samo zintegrowane z odpowiednim interfejsem użytkownika i UX może pomóc w stworzeniu produktu końcowego ze zintegrowanymi modelami uczenia maszynowego.

Jedną z największych wad Pythona jest jego szybkość. Nie ma obsługi przetwarzania równoległego, jak w Apache Spark. Czasami uruchomienie modeli ML zajmuje kilka godzin. Chociaż działa lepiej z modelami głębokiego uczenia, jeśli jest dostarczony procesor graficzny.

Tableau lub Power BI

Tableau i Power BI to bardzo zaawansowane narzędzia do analizy danych, tworzenia pulpitów nawigacyjnych, wizualizacji i raportów. Można je udostępniać w przeglądarkach stacjonarnych i mobilnych (w przypadku tableau) oraz aplikacjach mobilnych (w przypadku PowerBI). Tableau używa VizQL jako podstawowego zaplecza zapytań.

Narzędzia te można sklasyfikować jako narzędzia Business Intelligence, które idealnie odpowiadają za analitykę opisową i diagnostyczną. Ze względu na ostatnie innowacje w technologiach ML istnieją opcje tworzenia niektórych zautomatyzowanych modeli uczenia maszynowego w usłudze Power BI, które są zintegrowane z uczeniem maszynowym Azure.

Oba programy zapewniają opcję wdrożenia na miejscu lub w chmurze. Chociaż te programy są bardzo ze sobą powiązane, główną różnicą jest moc i szybkość. Tableau jest potężniejszy i szybszy w porównaniu do PowerBI. Ta różnica wynika z faktu, że PowerBI używał języka SQL jako swojego backendu, który jest odrobinę wolniejszy w porównaniu do VizQL, który został stworzony przez Tableau.

Niemniej jednak oba narzędzia są bardzo dynamiczne i elastyczne, jeśli chodzi o połączenie ze źródłem danych. Obsługują również aktualizacje danych w czasie rzeczywistym (w bazie danych).

SQL

SQL (Structured Query Language) nie jest w rzeczywistości narzędziem, ale językiem programowania, który został pierwotnie zaprojektowany do zarządzania danymi w relacyjnej bazie danych. Jest to obecnie jeden z najczęściej używanych języków dostępu do baz danych, mimo że istnieje od 1970 roku.

SQL jest powszechnie używany do tworzenia oprogramowania, ale staje się obowiązkową umiejętnością dla analityków danych. Programowanie w języku SQL jest łatwe do zrozumienia i nauczenia się. SQL jest również zintegrowany z różnymi narzędziami do wizualizacji, na przykład redash używa zapytań SQL do wyodrębniania danych i wykonywania na nich wizualizacji.

Jest tak wiele programów bazodanowych, które wykorzystują określone wersje języka SQL do uzyskiwania dostępu do danych. Na przykład OracleDB, serwer MsSQL, PostGreSQL itp. Stąd SQL jest bardzo ceniony w świecie analizy danych. SQL doskonale nadaje się do wykonywania złączeń w kilku tabelach i wyodrębniania żądanych danych. Agregacje po użyciu Grupuj według mogą być używane w znacznie większym zestawie danych w porównaniu z tabelami przestawnymi w arkuszach kalkulacyjnych.

Zamówienie: umiejętności analizy danych

SAS

SAS Institute to firma programistyczna i twórca oprogramowania analitycznego SAS, które wykorzystuje programowanie SAS. Produkty oferowane przez SAS są bardzo wszechstronne. SAS początkowo był używany do analizy statystycznej i wizualizacji danych.

Jest to jedno z najczęściej używanych narzędzi przez różne organizacje do analizy danych. Z biegiem czasu pakiet SAS rozrósł się z czasem. Obecnie istnieje wiele innych opcji, a nie tylko analiza opisowa. SAS oferuje prognozowanie, uczenie maszynowe, a także analizę tekstu.

Daje to SAS duży wzrost na rynku analizy danych. Ale taka wszechstronność wiąże się z wyższymi kosztami. SAS ma jeden z najbardziej kosztownych produktów ze względu na ogromną ilość prac rozwojowych, które są opóźnione w tworzeniu produktu. SAS jest zdecydowanie jednym z najlepszych i łatwych w użyciu programów dostępnych dla rozwiązań analitycznych.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Studio danych Google

Studio danych Google to bezpłatne narzędzie do tworzenia pulpitów i wizualizacji oferowane przez Google. Można go łatwo połączyć z Google Analytics, Google Ads i Google BigQuery w celu łatwego tworzenia potoków danych.

Z drugiej strony BigQuery obsługuje różne modele uczenia maszynowego. Daje więc przewagę w korzystaniu z różnych modeli w chmurze. Nadchodzi wsparcie dla Auto-ML, które wygląda obiecująco i może zrewolucjonizować świat Data Science. Data Studio może również pracować z danymi z wielu innych źródeł, ponieważ dane są najpierw replikowane do BigQuery przy użyciu potoku danych, takiego jak Stitch.

Data Studio to usługa w 100% zarządzana i oparta na chmurze. Nie ma wymogu instalowania ani utrzymywania infrastruktury. Wszystkie serwery są konfigurowane przez samą firmę Google. Chociaż Data Studio jest łatwe w użyciu, zawodzi podczas tworzenia bardziej wyrafinowanych pulpitów nawigacyjnych. Złożone wizualizacje nie są możliwe.

Nie ma możliwości modyfikowania ani dostosowywania wizualizacji dostarczonych przez Tableau. Dlatego pulpity nawigacyjne mogą czasami wyglądać na bardzo proste. Jedną ze spójnych opinii na temat Data Studio jest to, że ładowanie pulpitu nawigacyjnego staje się wykładniczo powolne wraz ze wzrostem złożoności funkcji, które są częścią widoku.

Jest to efekt uboczny mechanizmu połączenia na żywo i obejściem jest użycie zaplanowanego fragmentu w przypadkach, gdy wydajność jest krytyczna. Data Studio może być używane, gdy organizacja używa ekosystemu Google do przechowywania danych i wymagana jest umiarkowana analiza danych.

Przeczytaj: Nauka o danych a analiza danych

Wniosek

Rzuciliśmy okiem na różne narzędzia wykorzystywane w dziedzinie analityki danych. Każde narzędzie ma swoje wady i zalety. Ale można mieć pewność, że znajdziesz odpowiednie narzędzie, które będzie odpowiednie do wymagań. Świat analizy danych bardzo się rozwinął i dał początek wielu narzędziom. Stąd jest w czym wybierać.