Her Veri Bilimcisinin Bilmesi Gereken En İyi Veri Analitiği Araçları

“Veri 21. yüzyılın petrolüdür” çokça duyduğumuz bir söz. Günümüzde çoğu kuruluş, iş kararlarını yönlendirmek için verilere vurgu yapıyor. Şu anda, sürekli olarak bir tür ağa bağlı olan bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve akıllı cihazlarla çevrili olduğumuz bir devrimin içindeyiz.

Veri üretimi katlanarak arttı ve önümüzdeki on yılda büyümeye devam edecek. Bu nedenle Veri Analitiği, verilerin altındaki kalıpları ortaya çıkarmak için önemli bir rol oynar. Veriler yalnızca şirketlere yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda hükümetin ve çeşitli kuruluşların Analitik odaklı bir çözüm kullanarak zorlukların üstesinden gelmesine de yardımcı olabilir. Çeşitli Analytics çözümleri vardır:

• Tanımlayıcı Analitik: Geçmiş verileri analiz etmek ve ne olduğunu anlamak.
• Teşhis Analizi: Geçmiş verileri analiz etmek ve bunun neden olduğunu anlamak.
• Tahmine Dayalı Analitik: Makine Öğrenimi modellemesini kullanarak gelecekte ne olacağını tahmin etme.
• Kuralcı Analitik: Sonucu etkilemek için alınabilecek eylemlere ilişkin önerilerde bulunun.

Gördüğümüz gibi, yapılabilecek başlıca 4 tür analiz vardır. İstenilen analitiğin elde edilmesine yardımcı olabilecek çeşitli araçlar vardır.

Veri Analitiği Araçları

Microsoft Excel

Excel, elektronik tabloları analiz etmek için en yaygın araçtır. Zaman içinde ve on yılı aşkın bir süredir, Excel, VIsual Basics kodlamasını kullanarak standart analizler gerçekleştirebilir. Yine de 1 milyon satırlık bir sınır var. Excel, yapılandırılmış verileri analiz etmek için iyidir. Grafik çıktısı hızlıdır, ancak çıktı çok basit ve etkileşimli değildir.

Diğer veri kaynaklarıyla (erişim, sql) kolayca bağlanabilir. Ancak en yaygın dezavantajı, daha az karmaşık olması ve belirli bir alana derinlemesine dalmamasıdır. Formül seçeneği, verileri değiştirmek için çok kullanışlıdır, ancak üst düzey dönüşümler gerçekleştirmek biraz zor olabilir. En büyük dezavantajı, büyük veri analizi için uygun olmamasıdır.

Python veya R

Hem python hem de R, piyasada kullanılan lider Analitik araçlardır. R, istatistik ve veri modellemeye daha fazla odaklanırken, Python, Makine Öğrenimi kitaplıkları ile tanınır. Bununla birlikte, her iki dil de veri dönüştürmeleri gerçekleştirme ve büyük miktarda veriyi işleme konusunda fazlasıyla yeteneklidir.

Her ikisi de açık kaynaklı yazılımlar olduğundan, belirli analizler için bir niş görevi görebilecek çok çeşitli kitaplıklar mevcuttur. Doğal Dil işleme ve Bilgisayarla Görme burada devreye giriyor. Python, NLP ve CV için oldukça saygındır. Derin öğrenme desteği Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch gibi kütüphaneler şeklinde de mevcuttur.

Analitik çözümler oluşturmak için programlama dillerini kullanmanın faydaları çok büyük. Veri alan ve üzerinde tüm analizleri yapan ve istenen sonucu döndüren ürünler oluşturulabilir. Aynı, uygun UI ve UX ile entegre edilmiş, entegre makine öğrenimi modelleriyle uçtan uca bir ürün oluşturmaya yardımcı olabilir.

Python'un en büyük dezavantajlarından biri hızıdır. Apache Spark'ta olduğu gibi paralel işleme desteği yoktur. Bazen ML modellerinin çalışması saatler alabilir. GPU sağlandığında Derin öğrenme modellerinde daha iyi performans göstermesine rağmen.

Tablo veya Power BI

Tableau ve Power BI, veri analitiği, pano oluşturma, görselleştirme ve raporlar için çok güçlü araçlardır. Bunlar, masaüstü ve mobil tarayıcılar (tablo olması durumunda) ve mobil uygulamalar (PowerBI olması durumunda) üzerinden paylaşılabilir. Tableau, temel sorgu arka ucu olarak VizQL'yi kullanır.

Bu araçlar, tanımlayıcı ve tanısal analitikten ideal olarak sorumlu olan İş Zekası araçları olarak kategorize edilebilir. Makine öğrenimi teknolojilerindeki son yenilikler nedeniyle, Power BI'da Azure Machine Learning ile tümleştirilmiş bazı otomatikleştirilmiş Machine Learning modelleri oluşturma seçenekleri vardır.

Her iki yazılım da yerinde veya bulutta devreye alma seçeneği sunar. Bu yazılımlar birbirleriyle çok ilgili olmasına rağmen, en büyük fark güç ve hızdır. Tableau, PowerBI'a göre daha güçlü ve hızlıdır. Bu fark, PowerBI'ın Tableau tarafından ev yapımı olan VizQL'ye kıyasla biraz daha yavaş olan arka uç olarak SQL dilini kullanması gerçeğinden kaynaklanmaktadır.

Bununla birlikte, veri kaynağıyla bağlantı söz konusu olduğunda her iki araç da çok dinamik ve esnektir. Ayrıca gerçek zamanlı veri güncellemelerini de desteklerler (veritabanında).

SQL

SQL (Structured Query Language) aslında bir araç değil, aslında ilişkisel bir veritabanındaki verileri yönetmek için tasarlanmış bir programlama dilidir. 1970'den beri var olmasına rağmen, bugün veritabanlarına erişmek için en yaygın kullanılan dillerden biridir.

SQL, Yazılım Geliştirme için yaygın olarak kullanılmaktadır, ancak Veri Analistleri için zorunlu bir beceri haline gelmektedir. SQL üzerinde programlamanın anlaşılması ve öğrenilmesi kolaydır. SQL, çeşitli görselleştirme araçlarıyla da entegredir; örneğin redash, verileri çıkarmak ve üzerinde görselleştirmeler gerçekleştirmek için SQL sorgularını kullanır.

Verilere erişmek için SQL dilinin belirli sürümlerini kullanan çok sayıda veritabanı yazılımı vardır. Örneğin, OracleDB, MsSQL sunucusu, PostGreSQL vb. Bu nedenle SQL, veri analizi dünyasında çok kabul görmektedir. SQL, birkaç tabloda birleştirme yapmak ve istenen verileri çıkarmak için harikadır. Group By kullanıldıktan sonraki toplamalar, elektronik tablolardaki pivot tablolara kıyasla çok daha büyük bir veri kümesinde kullanılabilir.

Ödeme: Veri Bilimi Becerileri

SAS

SAS enstitüsü, bir yazılım şirketi ve SAS programlamayı kullanan SAS analitik yazılımının geliştiricisidir. SAS tarafından sunulan ürünler çok yönlüdür. SAS başlangıçta istatistiksel analiz ve Veri görselleştirme için kullanıldı.

Veri Analizi için çeşitli kuruluşlar tarafından en yaygın kullanılan araçlardan biridir. Dönem boyunca SAS paketi zamanla büyüdü. Artık sadece tanımlayıcı analizden çok başka seçenekler var. SAS, tahmin, Makine Öğrenimi ve ayrıca metin analitiği sunar.

Bu, SAS'a Veri Analizi pazarında büyük bir destek sağlar. Ancak bu çok yönlülük beraberinde daha yüksek maliyetler getirir. SAS, ürünü oluştururken geride bıraktığı büyük miktardaki geliştirme nedeniyle en maliyetli ürünlerden birine sahiptir. SAS, Analytics Çözümleri için kesinlikle en iyi ve kullanımı kolay yazılımlardan biridir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Google Veri Stüdyosu

Google veri stüdyosu, google tarafından sunulan ücretsiz bir Gösterge Tablosu ve Görselleştirme aracıdır. Veri ardışık düzenlerini kolayca oluşturmak için Google Analytics, Google Ads ve Google BigQuery'ye kolayca bağlanabilir.

BigQuery ise çeşitli Machine Learning modellerini destekler. Bu nedenle, bulut üzerinde çeşitli modelleri kullanma konusunda bir üstünlük sağlar. Auto-ML için gelecek vaat eden ve Veri Bilimi dünyasında devrim yaratabilecek bir destek geliyor. Verilerin ilk olarak Stitch gibi bir veri ardışık düzeni kullanılarak BigQuery'ye çoğaltılması koşuluyla, Data Studio çeşitli başka kaynaklardan gelen verilerle de çalışabilir.

Data Studio, %100 yönetilen ve bulut tabanlı bir hizmettir. Altyapıları kurmak veya sürdürmek için herhangi bir gereklilik yoktur. Tüm sunucular google tarafından kurulur. Data Studio'nun kullanımı kolay olsa da, daha karmaşık panolar oluştururken başarısız olur. Karmaşık görselleştirmeler mümkün değildir.

Tableau tarafından sağlanan görselleştirmeleri değiştirme veya özelleştirme seçeneği yoktur. Bu nedenle gösterge tabloları bazen çok basit görünebilir. Data Studio ile ilgili tutarlı bir geri bildirim, görünümün parçası olan işlevlerin karmaşıklığının artmasıyla birlikte panonun yüklenmesinin katlanarak yavaşlamasıdır.

Bu, canlı bağlantı mekanizmasının bir yan etkisidir ve geçici çözüm, performansın kritik olduğu durumlarda zamanlanmış bir özü kullanmaktır. Data Studio, bir kuruluş verileri depolamak için google ekosistemini kullandığında ve veriler üzerinde orta düzeyde analiz yapılması gerektiğinde kullanılabilir.

Okuyun: Veri Bilimi ve Veri Analitiği

Çözüm

Veri analitiği alanında kullanılan çeşitli araçlara hızlıca göz attık. Her aracın artıları ve eksileri vardır. Ancak, gereksinimlere uygun olacak doğru aleti bulacağınızdan emin olabilirsiniz. Veri analizi dünyası çok gelişti ve birçok aracın geliştirilmesine yol açtı. Bu nedenle seçim yapabileceğiniz çok şey var.