Top instrumente de analiză a datelor despre care ar trebui să știe fiecare cercetător de date

„Datele sunt uleiul secolului 21” este o vorbă pe care o auzim mult. Astăzi, majoritatea organizațiilor pun accent pe date pentru a conduce deciziile de afaceri. Ne aflăm în prezent într-o revoluție în care suntem înconjurați de computere, telefoane inteligente, dispozitive inteligente care sunt conectate constant la o rețea de vreun fel.

Generarea de date a crescut exponențial și va continua să crească în următorul deceniu. Prin urmare, analiza datelor joacă un rol major pentru a descoperi tiparele de sub date. Datele nu numai că pot ajuta companiile, ci pot ajuta și guvernul și mai multe organizații să depășească provocările folosind o soluție bazată pe Analytics. Există diferite tipuri de soluții Analytics:

• Analiza descriptivă: analiza datelor din trecut și înțelegerea a ceea ce s-a întâmplat.
• Analiza de diagnosticare: analizarea datelor din trecut și înțelegerea de ce s-a întâmplat.
• Analiza predictivă: predicția a ceea ce se va întâmpla în viitor, folosind modelarea Machine Learning.
• Analiza prescriptivă: sugerați recomandări cu privire la acțiunile care pot fi întreprinse pentru a afecta rezultatul.

După cum putem vedea, există în principal 4 tipuri de analize care pot fi făcute. Există diverse instrumente care vă pot ajuta să obțineți analiza dorită.

Instrumente de analiză a datelor

Microsoft Excel

Excel este cel mai comun instrument de analiză a foilor de calcul. De-a lungul timpului și peste un deceniu de dezvoltări, Excel poate efectua analize standard folosind codarea VIsual Basics. Există totuși o limită de 1 milion de rânduri. Excel este bun pentru analiza datelor structurate. Ieșirea graficului este rapidă, dar rezultatul este foarte simplu și neinteractiv.

Poate fi conectat cu ușurință cu alte surse de date (access, sql). Dar dezavantajul foarte comun este că este mai puțin sofisticat și nu se scufundă adânc într-o anumită nișă. Opțiunea formulă este foarte utilă pentru modificarea datelor, dar efectuarea transformărilor de nivel înalt poate fi puțin dificilă. Cel mai mare dezavantaj este că nu este potrivit pentru analiza de date mari.

Python sau R

Atât python, cât și R sunt instrumente analitice de vârf utilizate pe piață. În timp ce R este mai concentrat pe statistici și modelarea datelor, Python este cunoscut pentru bibliotecile sale de învățare automată. Cu toate acestea, ambele limbi sunt mai mult decât capabile să efectueze transformări de date și să gestioneze cantități mari de date.

Deoarece ambele sunt software-uri open source, există o gamă largă de biblioteci disponibile care pot acționa ca o nișă pentru analize specifice. Procesarea limbajului natural și viziunea computerizată intră în imagine aici. Python este foarte apreciat pentru NLP și CV. Deoarece suportul învățării profunde este disponibil și sub formă de biblioteci precum Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Beneficiile utilizării limbajelor de programare pentru crearea de soluții de analiză sunt imense. Se pot crea produse care preiau date și fac toate analizele pe acestea și returnează rezultatul dorit. Același lucru integrat cu UI și UX adecvate poate ajuta la construirea unui produs end to end, cu modele integrate de învățare automată.

Unul dintre cele mai mari dezavantaje ale lui Python este viteza sa. Nu există suport pentru procesarea paralelă ca în Apache Spark. Uneori, modelele ML durează ore întregi. Deși funcționează mai bine cu modelele de învățare profundă dacă este furnizat un GPU.

Tableau sau Power BI

Tableau și Power BI sunt instrumente foarte puternice pentru analiza datelor, tablouri de bord, vizualizări și rapoarte. Acestea pot fi partajate prin browsere desktop și mobile (în cazul tabloului) și aplicațiile mobile (în cazul PowerBI). Tableau folosește VizQL ca bază de interogare principală.

Aceste instrumente pot fi clasificate ca instrumente de Business Intelligence care sunt în mod ideal responsabile pentru analizele descriptive și de diagnostic. Datorită inovațiilor recente în tehnologiile ML, există opțiuni de construire a unor modele automate de Machine Learning în Power BI care sunt integrate cu Azure Machine Learning.

Ambele software-uri oferă o opțiune de implementare on-premise sau cloud. Deși aceste software-uri sunt foarte mult legate între ele, diferența majoră este puterea și viteza. Tableau este mai puternic și mai rapid în comparație cu PowerBI. Această diferență provine din faptul că PowerBI a folosit limbajul SQL ca backend, care este puțin mai lent în comparație cu VizQL, care este făcut în casă de Tableau.

Cu toate acestea, ambele instrumente sunt foarte dinamice și flexibile atunci când vine vorba de conectarea la sursa de date. Aceștia acceptă, de asemenea, actualizări de date în timp real (în baza de date).

SQL

SQL (Structured Query Language) nu este de fapt un instrument, ci un limbaj de programare care a fost conceput inițial pentru gestionarea datelor într-o bază de date relațională. Este una dintre cele mai frecvent utilizate limbi pentru a accesa bazele de date astăzi, chiar dacă există din 1970.

SQL este folosit în mod obișnuit pentru dezvoltarea de software, dar devine o abilitate obligatorie pe care să o aibă pentru analiștii de date. Programarea pe SQL este ușor de înțeles și de învățat. SQL este integrat și cu diverse instrumente de vizualizare, de exemplu, redash utilizează interogări SQL pentru a extrage date și a efectua vizualizări pe acestea.

Există atât de multe programe de bază de date care utilizează unele versiuni specifice ale limbajului SQL pentru a accesa date. De exemplu, OracleDB, serverul MsSQL, PostGreSQL etc. Prin urmare, SQL este foarte apreciat în lumea analizei datelor. SQL este grozav pentru a efectua îmbinări pe mai multe tabele și pentru a extrage datele dorite. Agregările după utilizarea Grupării după pot fi utilizate pe un set de date mult mai mare, în comparație cu tabelele pivot din foile de calcul.

Checkout: Abilități de știință a datelor

SAS

Institutul SAS este o companie de software și dezvoltator de software de analiză SAS care utilizează programarea SAS. Produsele oferite de SAS sunt foarte versatile. SAS a fost utilizat inițial pentru analiza statistică și vizualizarea datelor.

Este unul dintre cele mai utilizate instrumente de diferite organizații pentru analiza datelor. De-a lungul perioadei, suita SAS a crescut cu timpul. Acum există multe alte opțiuni, mai degrabă decât doar o analiză descriptivă. SAS oferă prognoză, învățare automată și, de asemenea, analize de text.

Acest lucru oferă SAS un impuls major pe piața analizei datelor. Dar cu o asemenea versatilitate vin costuri mai mari. SAS are unul dintre cele mai costisitoare produse din cauza cantității uriașe de dezvoltare care durează în urmă în construirea produsului. SAS este cu siguranță unul dintre cele mai bune și ușor de utilizat software-uri disponibile pentru soluții de analiză.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Google Data Studio

Google Data Studio este un instrument gratuit de vizualizare și tablou de bord oferit de google. Poate fi conectat cu ușurință la Google Analytics, Google Ads și Google BigQuery pentru a construi cu ușurință conducte de date.

Pe de altă parte, BigQuery acceptă diverse modele de învățare automată. Prin urmare, oferă avantajul utilizării diverselor modele pe cloud. Urmează un suport pentru Auto-ML care pare promițător și ar putea revoluționa lumea științei datelor. Data Studio poate lucra și cu date dintr-o varietate de alte surse, având în vedere că datele sunt mai întâi replicate în BigQuery folosind un canal de date precum Stitch.

Data Studio este un serviciu 100% gestionat și bazat pe cloud. Nu este necesară instalarea sau întreținerea infrastructurilor. Toate serverele sunt configurate chiar de Google. Deși Data Studio este ușor de utilizat, eșuează în timp ce creează tablouri de bord mai sofisticate. Vizualizările complexe nu sunt posibile.

Nu există o opțiune de modificare sau personalizare a vizualizărilor, așa cum este oferit de Tableau. Prin urmare, tablourile de bord pot părea uneori foarte simple. Un feedback consistent despre Data Studio este că încărcarea tabloului de bord devine exponențial lentă odată cu creșterea complexității funcțiilor care fac parte din vizualizare.

Acesta este un efect secundar al mecanismului de conectare live, iar soluția este să utilizați un extras programat în cazurile în care performanța este critică. Data Studio poate fi utilizat atunci când o organizație utilizează ecosistemul Google pentru stocarea datelor și este necesară o analiză moderată a datelor.

Citiți: Data Science vs Data Analytics

Concluzie

Am avut o privire rapidă asupra diferitelor instrumente utilizate în domeniul analizei datelor. Fiecare instrument are avantajele și dezavantajele sale. Dar se poate asigura că găsiți instrumentul potrivit care va fi potrivit cerințelor. Lumea analizei datelor a evoluat foarte mult și a dat naștere la dezvoltarea multor instrumente. Prin urmare, există multe din care să alegeți.