เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยมที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนควรรู้เกี่ยวกับ

“ข้อมูลคือน้ำมันแห่งศตวรรษที่ 21” เป็นคำกล่าวที่เราได้ยินบ่อยมาก ทุกวันนี้ องค์กรส่วนใหญ่เน้นข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจ ขณะนี้เรากำลังอยู่ในการปฏิวัติที่รายล้อมไปด้วยคอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน อุปกรณ์อัจฉริยะ ซึ่งเชื่อมต่อกับเครือข่ายบางประเภทอยู่ตลอดเวลา

การสร้างข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณและจะเติบโตอย่างต่อเนื่องในทศวรรษหน้า การวิเคราะห์ข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญในการเปิดเผยรูปแบบที่อยู่ใต้ข้อมูล ข้อมูลไม่เพียงแต่ช่วยบริษัทเท่านั้น แต่ยังช่วยให้รัฐบาลและองค์กรต่างๆ เอาชนะความท้าทายโดยใช้โซลูชันที่ขับเคลื่อนโดย Analytics โซลูชัน Analytics มีหลายประเภท:

• Descriptive Analytics: วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้น
• การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและทำความเข้าใจว่าเหตุใดจึงเกิดขึ้น
• Predictive Analytics: คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตโดยใช้การสร้างแบบจำลอง Machine Learning
• Prescriptive Analytics: แนะนำคำแนะนำเกี่ยวกับการดำเนินการที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์

ดังที่เราเห็นแล้วว่าการวิเคราะห์หลักๆ 4 ประเภทที่สามารถทำได้ มีเครื่องมือหลายอย่างที่สามารถช่วยให้เราบรรลุการวิเคราะห์ที่ต้องการได้

เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล

Microsoft Excel

Excel เป็นเครื่องมือที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์สเปรดชีต เมื่อเวลาผ่านไปและกว่าทศวรรษของการพัฒนา Excel สามารถทำการวิเคราะห์มาตรฐานโดยใช้การเข้ารหัส VIsual Basics มีขีดจำกัด 1 ล้านแถว Excel นั้นดีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง เอาต์พุตกราฟนั้นรวดเร็ว แต่เอาต์พุตนั้นธรรมดามากและไม่โต้ตอบ

สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลอื่นได้อย่างง่ายดาย (การเข้าถึง, sql) แต่ข้อเสียเปรียบที่พบบ่อยมากคือมันซับซ้อนน้อยกว่าและไม่เจาะลึกเข้าไปในช่องเฉพาะ ตัวเลือกสูตรมีประโยชน์มากในการแก้ไขข้อมูล แต่การแปลงในระดับสูงอาจทำได้ยากสักหน่อย ข้อเสียเปรียบที่ใหญ่ที่สุดคือไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

Python หรือ R

ทั้ง python และ R เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ชั้นนำที่ใช้ในตลาด แม้ว่า R จะเน้นไปที่สถิติและการสร้างแบบจำลองข้อมูลมากกว่า แต่ Python นั้นขึ้นชื่อเรื่องไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่อง อย่างไรก็ตาม ทั้งสองภาษามีความสามารถมากกว่าการแปลงข้อมูลและจัดการข้อมูลจำนวนมาก

เนื่องจากทั้งคู่เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส จึงมีไลบรารีมากมายที่สามารถทำหน้าที่เป็นช่องสำหรับการวิเคราะห์เฉพาะ การประมวลผลภาษาธรรมชาติและคอมพิวเตอร์วิทัศน์มาเป็นภาพที่นี่ Python ได้รับการยกย่องอย่างสูงสำหรับ NLP และ CV เนื่องจากการสนับสนุนการเรียนรู้เชิงลึกยังมีให้ในรูปแบบของไลบรารีเช่น Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch

ประโยชน์ของการใช้ภาษาโปรแกรมสำหรับการสร้างโซลูชันการวิเคราะห์นั้นมีมากมายมหาศาล หนึ่งสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่รับข้อมูลและทำการวิเคราะห์ทั้งหมดและส่งคืนผลลัพธ์ที่ต้องการ การผสานรวมกับ UI และ UX ที่เหมาะสมจะช่วยสร้างผลิตภัณฑ์แบบ end-to-end ด้วยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผสานรวมเข้าด้วยกัน

ข้อเสียที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งของ Python คือความเร็ว ไม่มีการสนับสนุนการประมวลผลแบบขนานเหมือนใน Apache Spark บางครั้งโมเดล ML จะใช้เวลาหลายชั่วโมงในการทำงาน แม้ว่าจะทำงานได้ดีกว่าด้วยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหากมี GPU ให้

Tableau หรือ Power BI

Tableau และ Power BI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล แดชบอร์ด การแสดงภาพ และรายงาน สามารถแชร์ผ่านเดสก์ท็อปและเบราว์เซอร์มือถือ (ในกรณีของฉาก) และแอปมือถือ (ในกรณีของ PowerBI) Tableau ใช้ VizQL เป็นแบ็กเอนด์แบบสอบถามหลัก

เครื่องมือเหล่านี้สามารถจัดประเภทเป็นเครื่องมือ Business Intelligence ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการวินิจฉัย เนื่องจากนวัตกรรมล่าสุดในเทคโนโลยี ML จึงมีตัวเลือกในการสร้างแบบจำลอง Machine Learning แบบอัตโนมัติใน Power BI ที่ผสานรวมกับ Azure Machine Learning

ซอฟต์แวร์ทั้งสองมีตัวเลือกในการปรับใช้ในสถานที่หรือระบบคลาวด์ แม้ว่าซอฟต์แวร์เหล่านี้จะมีความเกี่ยวข้องกันเป็นอย่างมาก แต่ความแตกต่างที่สำคัญคือกำลังและความเร็ว Tableau มีประสิทธิภาพและรวดเร็วกว่าเมื่อเทียบกับ PowerBI ความแตกต่างนี้มาจากข้อเท็จจริงที่ว่า PowerBI ใช้ภาษา SQL เนื่องจากเป็นแบ็กเอนด์ซึ่งช้ากว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ VizQL ที่ Tableau ทำเอง

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือทั้งสองมีไดนามิกและยืดหยุ่นมากเมื่อต้องเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล นอกจากนี้ยังรองรับการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ (ในฐานข้อมูล)

SQL

SQL (Structured Query Language) ไม่ใช่เครื่องมือจริงๆ แต่เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมซึ่งเดิมออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เป็นหนึ่งในภาษาที่ใช้บ่อยที่สุดในการเข้าถึงฐานข้อมูลในปัจจุบัน แม้ว่าจะมีมาตั้งแต่ปี 1970

โดยทั่วไปแล้ว SQL จะใช้สำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่กลายเป็นทักษะบังคับที่ต้องมีสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนโปรแกรมบน SQL นั้นง่ายต่อการเข้าใจและเรียนรู้ SQL ถูกรวมเข้ากับเครื่องมือการแสดงภาพต่างๆ ด้วย ตัวอย่างเช่น Redash ใช้การสืบค้น SQL เพื่อดึงข้อมูลและดำเนินการสร้างภาพข้อมูล

มีซอฟต์แวร์ฐานข้อมูลจำนวนมากที่ใช้ภาษา SQL บางเวอร์ชันในการเข้าถึงข้อมูล ตัวอย่างเช่น OracleDB, เซิร์ฟเวอร์ MsSQL, PostGreSQL เป็นต้น ดังนั้น SQL จึงได้รับการยกย่องอย่างสูงในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูล SQL นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการเข้าร่วมในหลายตารางและดึงข้อมูลที่ต้องการ การรวมหลังจากใช้ Group By สามารถใช้กับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่กว่ามาก เมื่อเทียบกับตารางสรุปข้อมูลในสเปรดชีต

ชำระเงิน: ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

SAS

สถาบัน SAS เป็นบริษัทซอฟต์แวร์และผู้พัฒนาซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ SAS ซึ่งใช้การเขียนโปรแกรม SAS ผลิตภัณฑ์ที่นำเสนอโดย SAS มีความหลากหลายมาก เริ่มแรก SAS ถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติและการแสดงข้อมูล

เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดโดยองค์กรต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในช่วงเวลาดังกล่าว ชุดโปรแกรม SAS ได้เติบโตขึ้นตามกาลเวลา ตอนนี้มีตัวเลือกอื่นๆ มากมาย ไม่ใช่แค่การวิเคราะห์เชิงพรรณนา SAS นำเสนอการคาดการณ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์ข้อความ

สิ่งนี้ทำให้ SAS มีส่วนสำคัญในตลาดการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ด้วยความเก่งกาจดังกล่าวทำให้ต้นทุนสูงขึ้น SAS มีผลิตภัณฑ์ราคาแพงที่สุดตัวหนึ่ง เนื่องจากมีการพัฒนาจำนวนมากที่ล้าหลังในการสร้างผลิตภัณฑ์ SAS เป็นหนึ่งในซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดและใช้งานง่ายสำหรับโซลูชัน Analytics

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

Google Data Studio

Google data studio เป็นเครื่องมือ Dashboarding และ Visualization ที่ให้บริการฟรีโดย Google สามารถเชื่อมต่อกับ Google Analytics, Google Ads และ Google BigQuery เพื่อสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

ในทางกลับกัน BigQuery รองรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ดังนั้นจึงช่วยให้ได้เปรียบในการใช้แบบจำลองต่างๆ บนคลาวด์ เร็วๆ นี้จะมีการรองรับ Auto-ML ที่ดูน่าสนใจและสามารถปฏิวัติโลกของ Data Science ได้ Data Studio สามารถทำงานกับข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ ได้เช่นกัน เนื่องจากข้อมูลจะถูกจำลองแบบไปยัง BigQuery ก่อนโดยใช้ไปป์ไลน์ข้อมูล เช่น Stitch

Data Studio เป็นบริการที่ได้รับการจัดการและบนคลาวด์ 100% ไม่จำเป็นต้องติดตั้งหรือบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน เซิร์ฟเวอร์ทั้งหมดถูกตั้งค่าโดย Google เอง แม้ว่า Data Studio จะใช้งานง่าย แต่ก็ล้มเหลวในขณะที่สร้างแดชบอร์ดที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ไม่สามารถสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อนได้

ไม่มีตัวเลือกในการแก้ไขหรือปรับแต่งการแสดงภาพตามที่ Tableau ให้มา ดังนั้น บางครั้งแดชบอร์ดอาจดูเรียบง่ายมาก ข้อเสนอแนะที่สอดคล้องกันประการหนึ่งเกี่ยวกับ Data Studio คือการโหลดแดชบอร์ดช้าลงแบบทวีคูณเมื่อความซับซ้อนของฟังก์ชันที่เป็นส่วนหนึ่งของมุมมองเพิ่มขึ้น

นี่เป็นผลข้างเคียงของกลไกการเชื่อมต่อแบบสด และวิธีแก้ปัญหาคือการใช้การแยกตามกำหนดการ ในกรณีที่ประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ สามารถใช้ Data Studio เมื่อองค์กรใช้ระบบนิเวศของ Google ในการจัดเก็บข้อมูลและต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับปานกลาง

อ่าน: Data Science vs Data Analytics

บทสรุป

เราได้ดูอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับเครื่องมือต่างๆ ที่ใช้ในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือแต่ละอย่างมีข้อดีและข้อเสีย แต่เราสามารถค้นหาเครื่องมือที่เหมาะสมกับความต้องการได้อย่างแน่นอน โลกของการวิเคราะห์ข้อมูลมีวิวัฒนาการไปมาก และทำให้เกิดการพัฒนาเครื่องมือมากมาย จึงมีให้เลือกมากมาย