每个数据科学家都应该知道的顶级数据分析工具

“数据是 21 世纪的石油”是我们经常听到的一句话。 如今，大多数组织都强调数据来推动业务决策。 我们目前正处于一场革命，其中我们被电脑、智能手机、智能设备所包围，这些设备不断地连接到某种网络。

数据生成呈指数级增长，并将在未来十年继续增长。 因此，数据分析在揭示数据背后的模式方面发挥着重要作用。 数据不仅可以帮助公司，还可以帮助政府和多个组织使用分析驱动的解决方案克服挑战。 有多种类型的分析解决方案：

• 描述性分析：分析过去的数据并了解发生了什么。
• 诊断分析：分析过去的数据并了解它发生的原因。
• 预测分析：使用机器学习建模预测未来会发生什么。
• 规范性分析：就可以采取的影响结果的行动提出建议。

正如我们所看到的，主要有 4 种类型的分析可以完成。 有多种工具可以帮助人们实现所需的分析。

数据分析工具

微软Excel

Excel 是分析电子表格最常用的工具。 随着时间的推移和十多年的发展，Excel 可以使用 VIsual Basics 编码执行标准分析。 但是有 100 万行的限制。 Excel 非常适合分析结构化数据。 图形输出很快，但输出非常基本且非交互式。

它可以很容易地与其他数据源（access、sql）连接。 但非常常见的缺点是它不太复杂，也没有深入到特定的利基市场。 公式选项对于修改数据非常方便，但执行高级转换可能有点困难。 最大的缺点是不适合大数据分析。

Python 或 R

python 和 R 都是市场上领先的分析工具。 虽然 R 更侧重于统计和数据建模，但 Python 以其机器学习库而闻名。 尽管如此，这两种语言都能够执行数据转换并处理大量数据。

由于它们都是开源软件，因此有大量可用的库可以作为特定分析的利基市场。 自然语言处理和计算机视觉在这里出现。 Python 在 NLP 和 CV 方面备受推崇。 由于深度学习的支持也以 Theano、Keras、Tensorflow、Pytorch 等库的形式提供。

使用编程语言创建分析解决方案的好处是巨大的。 可以创建接收数据并对其进行所有分析并返回所需结果的产品。 同样与适当的 UI 和 UX 集成可以帮助构建具有集成机器学习模型的端到端产品。

Python 的最大缺点之一是它的速度。 不支持 Apache Spark 中的并行处理。 有时 ML 模型需要数小时才能运行。 尽管如果提供 GPU，它在深度学习模型中的表现会更好。

Tableau 或 Power BI

Tableau 和 Power BI 是用于数据分析、仪表板、可视化和报告的非常强大的工具。 这些可以通过桌面和移动浏览器（在 tableau 的情况下）和移动应用程序（在 PowerBI 的情况下）上共享。 Tableau 使用 VizQL 作为其核心查询后端。

这些工具可以归类为商业智能工具，它们理想地负责描述性和诊断分析。 由于最近 ML 技术的创新，可以选择在 Power BI 中构建一些与 Azure 机器学习集成的自动化机器学习模型。

这两种软件都提供了本地或云部署选项。 尽管这些软件彼此之间非常相关，但主要区别在于功能和速度。 与 PowerBI 相比，Tableau 更强大、更快速。 这种差异来自这样一个事实，即 PowerBI 使用 SQL 语言作为后端，与 Tableau 自制的 VizQL 相比，它的速度要慢一些。

然而，在连接数据源时，这两种工具都非常动态和灵活。 它们还支持实时数据更新（在数据库中）。

SQL

SQL（结构化查询语言）实际上不是一种工具，而是一种编程语言，最初是为管理关系数据库中的数据而设计的。 它是当今访问数据库的最常用语言之一，尽管它自 1970 年就已经存在。

SQL 通常用于软件开发，但它已成为数据分析师的必备技能。 SQL 编程很容易理解和学习。 SQL 也与各种可视化工具集成，例如 redash 使用 SQL 查询来提取数据并对其执行可视化。

有很多数据库软件使用某些特定版本的 SQL 语言来访问数据。 例如，OracleDB、MsSQL 服务器、PostGreSQL 等。因此，SQL 在数据分析领域非常受推崇。 SQL 非常适合在多个表上执行连接并提取所需的数据。 与电子表格中的数据透视表相比，使用 Group By 后的聚合可用于更大的数据集。

结帐：数据科学技能

SAS

SAS Institute 是一家软件公司，也是使用 SAS 编程的 SAS 分析软件的开发商。 SAS 提供的产品用途广泛。 SAS 最初用于统计分析和数据可视化。

它是各种组织用于数据分析的最广泛使用的工具之一。 在此期间，SAS 套件随着时间的推移而增长。 现在有许多其他选择，而不仅仅是描述性分析。 SAS 提供预测、机器学习和文本分析。

这使 SAS 在数据分析市场上获得了重大推动。 但随着这种多功能性的出现，成本会更高。 SAS 拥有最昂贵的产品之一，因为在构建产品时需要进行大量开发。 SAS 绝对是用于分析解决方案的最好且易于使用的软件之一。

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谷歌数据洞察

谷歌数据工作室是谷歌提供的免费仪表板和可视化工具。 它可以轻松连接到 Google Analytics、Google Ads 和 Google BigQuery，以轻松构建数据管道。

另一方面，BigQuery 支持各种机器学习模型。 因此，它为在云上使用各种模型提供了优势。 即将推出对 Auto-ML 的支持，看起来很有希望，并可能彻底改变数据科学的世界。 鉴于数据首先使用 Stitch 等数据管道复制到 BigQuery，Data Studio 也可以处理来自各种其他来源的数据。

Data Studio 是 100% 托管和基于云的服务。 无需安装或维护基础设施。 所有的服务器都是由谷歌自己设置的。 尽管 Data Studio 易于使用，但在创建更复杂的仪表板时却失败了。 复杂的可视化是不可能的。

Tableau 没有提供修改或自定义可视化的选项。 因此，仪表板有时可能看起来非常简单。 关于 Data Studio 的一个一致反馈是，随着作为视图一部分的功能的复杂性增加，加载仪表板变得呈指数级缓慢。

这是实时连接机制的副作用，解决方法是在性能至关重要的情况下使用计划提取。 当组织使用谷歌生态系统存储数据并且需要对数据进行适度分析时，可以使用数据洞察。

阅读：数据科学与数据分析

结论

我们快速浏览了数据分析领域中使用的各种工具。 每个工具都有其优点和缺点。 但是可以确保找到适合需求的正确工具。 数据分析的世界发生了很大的变化，并引发了许多工具的发展。 因此有很多选择。