Лучшие инструменты анализа данных, о которых должен знать каждый специалист по данным

«Данные — это нефть 21 века» — это поговорка, которую мы часто слышим. Сегодня большинство организаций придают большое значение данным для принятия бизнес-решений. В настоящее время мы переживаем революцию, когда нас окружают компьютеры, смартфоны, умные устройства, которые постоянно подключены к какой-то сети.

Генерация данных росла в геометрической прогрессии и будет продолжать расти в ближайшее десятилетие. Таким образом, аналитика данных играет важную роль в выявлении закономерностей, лежащих в основе данных. Данные могут помочь не только компаниям, но также могут помочь правительству и нескольким организациям преодолеть проблемы с помощью решения на основе аналитики. Существуют различные типы аналитических решений:

• Описательная аналитика: анализ прошлых данных и понимание того, что произошло.
• Диагностическая аналитика: анализ прошлых данных и понимание того, почему это произошло.
• Предиктивная аналитика: предсказание того, что произойдет в будущем, с использованием моделирования машинного обучения.
• Предписывающая аналитика: предложите рекомендации по действиям, которые можно предпринять, чтобы повлиять на результат.

Как мы видим, существует 4 основных типа аналитики, которые можно выполнить. Существуют различные инструменты, которые могут помочь достичь желаемой аналитики.

Инструменты анализа данных

Майкрософт Эксель

Excel — наиболее распространенный инструмент для анализа электронных таблиц. Со временем и за десятилетие разработок Excel может выполнять стандартную аналитику с использованием кодирования VIsual Basics. Однако существует ограничение в 1 миллион строк. Excel хорош для анализа структурированных данных. Вывод графика быстрый, но вывод очень простой и неинтерактивный.

Его легко можно связать с другими источниками данных (access, sql). Но очень общий недостаток заключается в том, что он менее сложен и не погружается глубоко в конкретную нишу. Опция формулы очень удобна для изменения данных, но выполнение высокоуровневых преобразований может быть немного сложным. Самый большой недостаток в том, что он не подходит для анализа больших данных.

Питон или R

И Python, и R являются ведущими аналитическими инструментами, используемыми на рынке. В то время как R больше ориентирован на статистику и моделирование данных, Python известен своими библиотеками машинного обучения. Тем не менее, оба языка более чем способны выполнять преобразования данных и обрабатывать большие объемы данных.

Поскольку оба они являются программным обеспечением с открытым исходным кодом, существует широкий спектр доступных библиотек, которые могут выступать в качестве ниши для конкретного анализа. Здесь на сцену выходят обработка естественного языка и компьютерное зрение. Python высоко ценится за NLP и CV. Поскольку поддержка глубокого обучения также доступна в виде таких библиотек, как Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Преимущества использования языков программирования для создания аналитических решений огромны. Можно создавать продукты, которые принимают данные, выполняют всю аналитику и возвращают желаемый результат. То же самое, интегрированное с надлежащим пользовательским интерфейсом и UX, может помочь создать законченный продукт с интегрированными моделями машинного обучения.

Одним из самых больших недостатков Python является его скорость. Нет поддержки параллельной обработки, как в Apache Spark. Иногда для запуска моделей машинного обучения требуется несколько часов. Хотя он работает лучше с моделями глубокого обучения, если предоставляется графический процессор.

Таблица или Power BI

Tableau и Power BI — очень мощные инструменты для анализа данных, информационных панелей, визуализаций и отчетов. Их можно использовать в настольных и мобильных браузерах (в случае Tableau) и мобильных приложениях (в случае PowerBI). Tableau использует VizQL в качестве основного бэкэнда запросов.

Эти инструменты можно отнести к категории инструментов бизнес-аналитики, которые в идеале отвечают за описательную и диагностическую аналитику. Благодаря последним инновациям в технологиях машинного обучения есть варианты создания некоторых моделей автоматизированного машинного обучения в Power BI, интегрированных с Машинным обучением Azure.

Оба программного обеспечения предоставляют возможность локального или облачного развертывания. Хотя эти программы очень похожи друг на друга, основное различие заключается в мощности и скорости. Tableau более мощный и быстрый по сравнению с PowerBI. Это отличие связано с тем, что PowerBI использует язык SQL в качестве своего бэкэнда, который немного медленнее по сравнению с VizQL, созданным Tableau.

Тем не менее, оба инструмента очень динамичны и гибки, когда дело доходит до подключения к источнику данных. Они также поддерживают обновление данных в режиме реального времени (в базе данных).

SQL

SQL (язык структурированных запросов) на самом деле не инструмент, а язык программирования, который изначально был разработан для управления данными в реляционной базе данных. Сегодня это один из наиболее часто используемых языков для доступа к базам данных, хотя он существует с 1970 года.

SQL обычно используется для разработки программного обеспечения, но становится обязательным навыком для аналитиков данных. Программирование на SQL легко понять и освоить. SQL также интегрирован с различными инструментами визуализации, например, Redash использует SQL-запросы для извлечения данных и выполнения их визуализации.

Существует так много программного обеспечения баз данных, которое использует определенные версии языка SQL для доступа к данным. Например, OracleDB, сервер MsSQL, PostGreSQL и т. д. Поэтому SQL очень высоко ценится в мире анализа данных. SQL отлично подходит для объединения нескольких таблиц и извлечения нужных данных. Агрегации после использования Group By можно использовать для гораздо большего набора данных по сравнению со сводными таблицами в электронных таблицах.

Оформление заказа: навыки работы с данными

САС

Институт SAS — это компания-разработчик программного обеспечения и разработчик аналитического программного обеспечения SAS, использующего программирование SAS. Продукты, предлагаемые SAS, очень универсальны. Первоначально SAS использовался для статистического анализа и визуализации данных.

Это один из наиболее широко используемых инструментов для анализа данных различными организациями. За этот период пакет SAS со временем расширился. Теперь есть много других вариантов, кроме описательного анализа. SAS предлагает прогнозирование, машинное обучение, а также текстовую аналитику.

Это дает SAS значительный импульс на рынке анализа данных. Но с такой универсальностью связаны более высокие затраты. У SAS один из самых дорогих продуктов из-за огромного количества разработок, которые отстают при создании продукта. SAS, безусловно, является одним из лучших и простых в использовании программ для аналитических решений.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Google Студия данных

Студия данных Google — это бесплатный инструмент для создания информационных панелей и визуализации, предлагаемый Google. Его можно легко подключить к Google Analytics, Google Ads и Google BigQuery для простого создания конвейеров данных.

С другой стороны, BigQuery поддерживает различные модели машинного обучения. Следовательно, это дает преимущество в использовании различных моделей в облаке. Предстоящая поддержка Auto-ML выглядит многообещающе и может произвести революцию в мире науки о данных. Data Studio также может работать с данными из множества других источников, учитывая, что данные сначала реплицируются в BigQuery с использованием конвейера данных, такого как Stitch.

Data Studio — это полностью управляемый облачный сервис. Нет необходимости устанавливать или поддерживать инфраструктуру. Все серверы настроены самим Google. Хотя Data Studio проста в использовании, она терпит неудачу при создании более сложных информационных панелей. Сложная визуализация невозможна.

Нет возможности изменять или настраивать визуализации, предоставляемые Tableau. Следовательно, информационные панели иногда могут выглядеть очень просто. Один из постоянных отзывов о Data Studio заключается в том, что загрузка информационной панели становится экспоненциально медленной с увеличением сложности функций, которые являются частью представления.

Это побочный эффект механизма живого подключения, и обходным путем является использование запланированного извлечения в случаях, когда производительность критична. Студию данных можно использовать, когда организация использует экосистему Google для хранения данных и требуется умеренный анализ данных.

Читайте: Наука о данных против аналитики данных

Заключение

Мы быстро рассмотрели различные инструменты, используемые в области анализа данных. У каждого инструмента есть свои плюсы и минусы. Но можно убедиться, что вы найдете правильный инструмент, который будет соответствовать требованиям. Мир анализа данных сильно изменился, и это привело к развитию многих инструментов. Следовательно, есть из чего выбрать.