每個數據科學家都應該知道的頂級數據分析工具

“數據是 21 世紀的石油”是我們經常聽到的一句話。 如今，大多數組織都強調數據來推動業務決策。 我們目前正處於一場革命，其中我們被電腦、智能手機、智能設備所包圍，這些設備不斷地連接到某種網絡。

數據生成呈指數級增長，並將在未來十年繼續增長。 因此，數據分析在揭示數據背後的模式方面發揮著重要作用。 數據不僅可以幫助公司，還可以幫助政府和多個組織使用分析驅動的解決方案克服挑戰。 有多種類型的分析解決方案：

• 描述性分析：分析過去的數據並了解發生了什麼。
• 診斷分析：分析過去的數據並了解它發生的原因。
• 預測分析：使用機器學習建模預測未來會發生什麼。
• 規範性分析：就可以採取的影響結果的行動提出建議。

正如我們所看到的，主要有 4 種類型的分析可以完成。 有多種工具可以幫助人們實現所需的分析。

數據分析工具

微軟Excel

Excel 是分析電子表格最常用的工具。 隨著時間的推移和十多年的發展，Excel 可以使用 VIsual Basics 編碼執行標準分析。 但是有 100 萬行的限制。 Excel 非常適合分析結構化數據。 圖形輸出很快，但輸出非常基本且非交互式。

它可以很容易地與其他數據源（access、sql）連接。 但非常常見的缺點是它不太複雜，也沒有深入到特定的利基市場。 公式選項對於修改數據非常方便，但執行高級轉換可能有點困難。 最大的缺點是不適合大數據分析。

Python 或 R

python 和 R 都是市場上領先的分析工具。 雖然 R 更側重於統計和數據建模，但 Python 以其機器學習庫而聞名。 儘管如此，這兩種語言都能夠執行數據轉換並處理大量數據。

由於它們都是開源軟件，因此有大量可用的庫可以作為特定分析的利基市場。 自然語言處理和計算機視覺在這裡出現。 Python 在 NLP 和 CV 方面備受推崇。 由於深度學習的支持也以 Theano、Keras、Tensorflow、Pytorch 等庫的形式提供。

使用編程語言創建分析解決方案的好處是巨大的。 可以創建接收數據並對其進行所有分析並返回所需結果的產品。 同樣與適當的 UI 和 UX 集成可以幫助構建具有集成機器學習模型的端到端產品。

Python 的最大缺點之一是它的速度。 不支持 Apache Spark 中的並行處理。 有時 ML 模型需要數小時才能運行。 儘管如果提供 GPU，它在深度學習模型中的表現會更好。

Tableau 或 Power BI

Tableau 和 Power BI 是用於數據分析、儀表板、可視化和報告的非常強大的工具。 這些可以通過桌面和移動瀏覽器（在 tableau 的情況下）和移動應用程序（在 PowerBI 的情況下）上共享。 Tableau 使用 VizQL 作為其核心查詢後端。

這些工具可以歸類為商業智能工具，它們理想地負責描述性和診斷分析。 由於最近 ML 技術的創新，可以選擇在 Power BI 中構建一些與 Azure 機器學習集成的自動化機器學習模型。

這兩種軟件都提供了本地或云部署選項。 儘管這些軟件彼此之間非常相關，但主要區別在於功能和速度。 與 PowerBI 相比，Tableau 更強大、更快速。 這種差異來自這樣一個事實，即 PowerBI 使用 SQL 語言作為後端，與 Tableau 自製的 VizQL 相比，它的速度要慢一些。

然而，在連接數據源時，這兩種工具都非常動態和靈活。 它們還支持實時數據更新（在數據庫中）。

SQL

SQL（結構化查詢語言）實際上不是一種工具，而是一種編程語言，最初是為管理關係數據庫中的數據而設計的。 它是當今訪問數據庫的最常用語言之一，儘管它自 1970 年就已經存在。

SQL 通常用於軟件開發，但它已成為數據分析師的必備技能。 SQL 編程很容易理解和學習。 SQL 也與各種可視化工具集成，例如 redash 使用 SQL 查詢來提取數據並對其執行可視化。

有很多數據庫軟件使用某些特定版本的 SQL 語言來訪問數據。 例如，OracleDB、MsSQL 服務器、PostGreSQL 等。因此，SQL 在數據分析領域非常受推崇。 SQL 非常適合在多個表上執行連接並提取所需的數據。 與電子表格中的數據透視表相比，使用 Group By 後的聚合可用於更大的數據集。

結帳：數據科學技能

SAS

SAS Institute 是一家軟件公司，也是使用 SAS 編程的 SAS 分析軟件的開發商。 SAS 提供的產品用途廣泛。 SAS 最初用於統計分析和數據可視化。

它是各種組織用於數據分析的最廣泛使用的工具之一。 在此期間，SAS 套件隨著時間的推移而增長。 現在有許多其他選擇，而不僅僅是描述性分析。 SAS 提供預測、機器學習和文本分析。

這使 SAS 在數據分析市場上獲得了重大推動。 但隨著這種多功能性的出現，成本會更高。 SAS 擁有最昂貴的產品之一，因為在構建產品時需要進行大量開發。 SAS 絕對是用於分析解決方案的最好且易於使用的軟件之一。

學習世界頂尖大學的數據科學課程。 獲得行政 PG 課程、高級證書課程或碩士課程，以加快您的職業生涯。

谷歌數據洞察

谷歌數據工作室是谷歌提供的免費儀表板和可視化工具。 它可以輕鬆連接到 Google Analytics、Google Ads 和 Google BigQuery，以輕鬆構建數據管道。

另一方面，BigQuery 支持各種機器學習模型。 因此，它為在雲上使用各種模型提供了優勢。 即將推出對 Auto-ML 的支持，看起來很有希望，並可能徹底改變數據科學的世界。 鑑於數據首先使用 Stitch 等數據管道複製到 BigQuery，Data Studio 也可以處理來自各種其他來源的數據。

Data Studio 是 100% 託管和基於雲的服務。 無需安裝或維護基礎設施。 所有的服務器都是由谷歌自己設置的。 儘管 Data Studio 易於使用，但在創建更複雜的儀表板時卻失敗了。 複雜的可視化是不可能的。

Tableau 沒有提供修改或自定義可視化的選項。 因此，儀表板有時可能看起來非常簡單。 關於 Data Studio 的一個一致反饋是，隨著作為視圖一部分的功能的複雜性增加，加載儀表板變得呈指數級緩慢。

這是實時連接機制的副作用，解決方法是在性能至關重要的情況下使用計劃提取。 當組織使用谷歌生態系統存儲數據並且需要對數據進行適度分析時，可以使用數據洞察。

閱讀：數據科學與數據分析

結論

我們快速瀏覽了數據分析領域中使用的各種工具。 每個工具都有其優點和缺點。 但是可以確保找到適合需求的正確工具。 數據分析的世界發生了很大的變化，並引發了許多工具的發展。 因此有很多選擇。