10 лучших инструментов анализа данных в 2023 году

10 лучших инструментов анализа данных в 2023 году Изучение

День за днем ​​мы движемся к миру, управляемому данными, и в этом мире мы не можем игнорировать важность аналитики данных. Бизнес меняется, и способность собирать, обрабатывать и анализировать данные является ключевым отличием, поскольку бизнес, основанный на данных, будет работать лучше. Однако анализ данных с каждым днем ​​становится все более сложным из-за огромного количества генерируемых данных. Вот почему нам нужны инструменты анализа данных. С помощью этих инструментов предприятия могут анализировать свои данные и принимать обоснованные решения на основе извлеченной ценной информации.

Инструменты анализа данных призваны помочь аналитикам данных разобраться в данных и соответствующим образом выполнить необходимые действия. Эти программы помогают компании совершенствоваться за счет повышения эффективности и прибыли. Существуют различные инструменты для анализа данных, и каждый из них отличается и предоставляет некоторые интересные функции. В этой статье мы познакомимся с 10 инструментами анализа данных для начинающих и компаний в 2023 году.

1. Tableau

Tableau — это простой в использовании инструмент для визуализации данных. Он имеет интерфейс перетаскивания, который помогает создавать интерактивные визуальные эффекты и информационные панели. Организации могут использовать это для мгновенной разработки визуальных элементов, которые придают контекст и смысл необработанным данным, делая данные очень простыми для понимания. Также, благодаря простому и удобному интерфейсу, этим инструментом можно легко пользоваться вне зависимости от своих технических возможностей. Кроме того, Tableau поставляется с широким спектром функций и инструментов, которые помогут вам создавать лучшие визуальные эффекты, которые легко понять.

Преимущество Tableau, которое затмевает все остальные, заключается в качественных визуальных эффектах, встроенных в интерактивную информацию. Но это не значит, что Tableau идеальна. Tableau предназначен только для визуализации данных, поэтому мы не можем предварительно обрабатывать данные с помощью этого инструмента. Кроме того, у него есть небольшая кривая обучения, и он известен своей высокой стоимостью.

Читайте также:  Инструменты сборки Java: Maven или Gradle

Использование : Визуализация данных

Функции:

  • Простой интерфейс перетаскивания
  • Мобильная поддержка для iOS и Android
  • Функция обнаружения данных позволяет находить скрытые данные.
  • Вы можете использовать различные источники данных, такие как SQL Server, Oracleи т. д.

2. Power BI

Power BI — это решение Microsoft для бизнес-аналитики. Он обеспечивает улучшенную интерактивную визуализацию и возможности бизнес-аналитики. Power BI достигает всего этого, предоставляя простой и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Будучи продуктом Microsoft, вы можете рассчитывать на бесшовную интеграцию с различными продуктами Microsoft. Он позволяет подключаться к электронным таблицам Excel, облачным источникам данных и локальным источникам данных.

Power BI известен и любим благодаря своим новаторским функциям, таким как запросы на естественном языке, поддержка редактора Power Query и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Но у Power BI есть свои недостатки. Он не может обрабатывать записи размером более 250 МБ. Кроме того, он имеет ограниченные возможности обмена, и вам придется доплачивать за масштабирование в соответствии с вашими потребностями.

Использование : Визуализация данных

Функции:

  • Отличная связь с продуктами Microsoft
  • Мощные семантические модели
  • Может удовлетворить как личные, так и корпоративные потребности
  • Возможность создавать красивые отчеты с разбивкой на страницы

3. Apache Spark

Apache Spark известен своей скоростью обработки данных. Spark обрабатывает данные в памяти, что делает его невероятно быстрым. Это также открытый исходный код, что приводит к доверию и совместимости. Способность обрабатывать огромные объемы данных отличает Spark. Его довольно легко и просто освоить благодаря API. Это не заканчивается здесь. Он также поддерживает распределенные вычислительные платформы.

Но у Apache Spark есть некоторые недостатки. Он не имеет интегрированной системы управления файлами и использует меньше алгоритмов, чем его конкуренты. Кроме того, он сталкивается с проблемами, если файлы крошечные.

Использование : обработка данных

Функции:

  • Невероятная скорость и эффективность
  • Отличная возможность подключения с поддержкой оболочек Python, Scala, Rи SQL.
  • Способность обрабатывать и манипулировать данными в режиме реального времени
  • Может работать на многих платформах, таких как Hadoop, Kubernetes, Cloud, а также автономно.

4. TensorFlow

TensorFlow — это библиотека машинного обучения. Эта библиотека с открытым исходным кодом была разработана Google и является популярным выбором для многих компаний, которые хотят поддерживать возможности машинного обучения в своем рабочем процессе аналитики данных, поскольку Tensorflow может создавать и обучать модели машинного обучения. Tensorflow — лучший выбор многих из-за его широкого признания, что приводит к достаточному количеству руководств и поддержке многих языков программирования. TensorFlow также может работать на GPU и TPU, что значительно ускоряет выполнение задачи.

Но TensorFlow может быть очень сложно использовать для начинающих, и вам нужны знания в области кодирования, чтобы использовать его отдельно, и у него крутая кривая обучения. Tensorflow также может быть довольно сложным в установке и настройке, в зависимости от вашей системы.

Использование: создание графиков потока данных.

  • Функции:
  • Поддерживает множество языков программирования, таких как Python, C++, JavaScript и Java.
  • Может масштабироваться по мере необходимости с поддержкой нескольких процессоров, графических процессоров или TPU.
  • Предлагает большое сообщество для решения проблем и вопросов
  • Имеет встроенный инструмент визуализации, позволяющий увидеть, как работает модель.

5. Hadoop

Hadoop от Apache — это решение для распределенной обработки и хранения данных. Это платформа с открытым исходным кодом, которая хранит и обрабатывает большие данные с помощью модели MapReduce. Hadoop известен своей масштабируемостью. Он также отказоустойчив и может продолжаться даже после отказа одного или нескольких узлов. Будучи открытым исходным кодом, его можно свободно использовать и настраивать в соответствии с конкретными потребностями, а Hadoop также поддерживает различные форматы данных.

Но у Hadoop есть некоторые недостатки. Для эффективной работы Hadoop требуется мощное оборудование. Кроме того, он имеет крутую кривую обучения, что усложняет работу для некоторых пользователей. Отчасти это связано с тем, что некоторым пользователям трудно понять модель MapReduce.

Использование : обработка и хранение данных

Функции:

  • Бесплатное использование, так как это открытый исходный код
  • Может работать на обычном оборудовании
  • Построен с отказоустойчивостью, поскольку он может работать даже при выходе из строя какого-либо узла.
  • Высокая масштабируемость с возможностью распределения данных по нескольким узлам

6. R

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, широко используемый для статистических вычислений и анализа данных. Он известен обработкой больших наборов данных и своей гибкостью. В библиотеке пакетов R есть различные пакеты. Используя эти пакеты, R позволяет пользователю манипулировать данными и визуализировать их. Кроме того, в R также есть пакеты для таких вещей, как очистка данных, машинное обучение и обработка естественного языка. Эти функции делают R очень функциональным.

Несмотря на эти особенности, R не идеален. Например, R значительно медленнее, чем такие языки, как C++ и Java. Кроме того, известно, что у R крутая кривая обучения, особенно если вы не знакомы с программированием.

Использование : анализ данных

Функции:

  • Умение работать с большими наборами данных
  • Гибкость для использования во многих областях, таких как визуализация данных, обработка данных
  • Имеет встроенные графические возможности для потрясающих визуальных эффектов.
  • Предлагает активное сообщество для ответов на вопросы и помощи в решении проблем

7. Python

Python — еще один язык программирования, популярный для анализа данных и машинного обучения. Общеизвестно, что Python имеет простой синтаксис, который облегчает его изучение. Наряду с простым синтаксисом менеджер пакетов Python содержит множество важных пакетов и библиотек. Это делает его подходящим для анализа данных и машинного обучения. Еще одна причина использовать Python — его масштабируемость.

Это не означает, что Python безупречен. Это довольно медленно, если сравнивать его с такими языками, как Java или C++ ; это потому, что Python является интерпретируемым языком, в то время как другие компилируются. Кроме того, Python также печально известен своим высоким потреблением памяти.

Использование : обработка данных и визуализация данных

Функции:

  • Простой в освоении и удобный для пользователя
  • Масштабируемость с возможностью обработки больших наборов данных
  • Обширные пакеты и библиотеки, увеличивающие функциональность
  • Открытый исходный код и широкое распространение, что позволяет легко устранять проблемы.

8. SAS

SAS расшифровывается как система статистического анализа. Программное обеспечение SAS было разработано Институтом SAS и в настоящее время широко используется для бизнес-аналитики. SAS имеет как графический интерфейс пользователя, так и терминальный интерфейс. Таким образом, в зависимости от набора навыков пользователя, он может выбрать любой из них. Он также имеет возможность обрабатывать большие наборы данных. Кроме того, SAS оснащен множеством аналитических инструментов, что делает его пригодным для многих приложений.

Хотя SAS очень мощен, у него большая цена и крутая кривая обучения, поэтому он довольно сложен для новичков.

Использование : анализ данных

Функции:

  • Умение работать с большими наборами данных
  • Поддержка графического и неграфического интерфейса
  • Особенности инструментов для создания высококачественных визуализаций
  • Широкий набор инструментов для прогнозного и статистического анализа

9. QlikSense

QilkSense — это инструмент бизнес-аналитики, обеспечивающий поддержку визуализации и анализа данных. QuilkSense поддерживает различные источники данных из электронных таблиц, баз данных, а также облачных сервисов. Вы можете создавать потрясающие информационные панели и визуализации. Он поставляется с функциями машинного обучения и использует искусственный интеллект, чтобы помочь пользователю понять данные. Кроме того, QlikSense также имеет такие функции, как мгновенный поиск и обработка естественного языка.

Но у QilkSense есть некоторые недостатки. Извлечение данных QilkSense довольно негибкое. Модель ценообразования довольно сложна и довольно медлительна, когда речь идет о больших наборах данных.

Использование : Визуализация данных и анализ данных

Функции:

  • Инструменты для потрясающей интерактивной визуализации данных
  • Разговорная аналитика на основе ИИ с помощью Qlik Insight Bot
  • Особенности инструментов для создания высококачественных визуализаций
  • Предоставляет Qlik Big Data Index, который представляет собой механизм индексации данных.

10. KNIME

KNIME — это аналитическая платформа. Это с открытым исходным кодом и имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс. KNIME построен с возможностью масштабирования, а также предлагает расширяемость с помощью четко определенного плагина API. Вы также можете автоматизировать электронные таблицы, выполнять машинное обучение и многое другое с помощью KNIME. Самое приятное то, что вам даже не нужно кодировать, чтобы сделать все это.

Но у KNIME есть свои проблемы. Некоторых пользователей может отпугнуть обилие функций. Кроме того, визуализация данных KNIME не самая лучшая и может быть улучшена.

Использование : обработка данных и визуализация данных

Функции:

  • Интуитивно понятный пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания
  • Поддержка расширенных инструментов аналитики, таких как машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, обработка больших данных.
  • Предоставляет инструменты для создания высококачественных визуализаций.

Заключение

Успех бизнеса в значительной степени зависит от инструмента Data Analytics в этом мире, управляемом данными. Мы обсудили различные инструменты анализа данных, которые очень важны для бизнеса. Существует множество инструментов, от визуализации данных до обработки данных, и знания о них весьма важны. С огромным объемом данных, создаваемых каждый день, по мере того, как мы приближаемся к 2023 году, потребность в инструментах анализа данных становится все более очевидной. Независимо от того, являетесь ли вы аналитиком, специалистом по данным или бизнес-профессионалом, стремящимся сделать свой бизнес лучше, выбор правильных инструментов очень важен, так как это дает вам преимущество в современном мире.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий