Introduction aux outils gratuits d'analyse de données
Tout le monde n'est pas bon en programmation, mais sera très intéressé par l'analyse des données et aussi bon. Combien d'entre vous ont pensé qu'il serait très facile s'il y avait des outils sans codage pour faire l'analyse des données? Eh bien, cette page est écrite pour vous. Les données n'ont pas toujours besoin d'être lues et écrites via un langage de programmation. Il existe des outils d'exploration et de visualisation qui n'ont pas besoin de codage. D'Excel séculaire à Qlikview, les outils sont infinis. Jetons un coup d'œil aux outils gratuits d'analyse de données.
Outils d'analyse de données
Voici les différents outils d'analyse de données.
1. Excel
Excel attire toujours les gens pour faire des analyses de données et oui, il est toujours indispensable comme outil d'analyse. Il existe de nombreux didacticiels en ligne gratuits sur Excel et VBA grâce auxquels vous pouvez maîtriser Excel. Toutes les fonctionnalités telles que l'exploration des données, la synthèse des données et la visualisation des données via divers outils graphiques sont effectuées dans Excel.
Il est très facile d'apprendre et de maîtriser Excel. Excel est toujours un outil de base en science des données et en analyse. La connaissance d'Excel vous aidera dans votre carrière en science des données. Bien que Microsoft Excel ne soit pas gratuit, il existe des outils similaires tels que des feuilles de calcul, des bureaux ouverts et bien d'autres sur le marché qui offrent les mêmes fonctionnalités qu'Excel. Un petit inconvénient d'Excel est qu'il ne peut pas être utilisé pour de très grands ensembles de données.
2. Tableau
- Tableau est un outil gratuit pour la visualisation des données, des données simples aux données complexes. C'est un peu interactif et nous pouvons suggérer des étiquettes, des outils, la taille de la colonne et presque tout ce que nous pouvons personnaliser. L'interface glisser-déposer est vraiment utile dans ce logiciel et les calculs peuvent également être effectués dans Tableau. Quiconque n'a aucune idée de l'analyse peut voir et comprendre les données de la plateforme Tableau.
- Des tableaux de bord et des feuilles de calcul sont créés dans Tableau pour l'analyse et la visualisation des données. Tableau permet de voir les données sous un angle différent via ses tableaux de bord. On peut facilement entrer dans le monde de la science des données via Tableau. De plus, Tableau s'intègre au langage de programmation Python et R.
3. Trifacta
Trifacta est un outil open source pour la gestion des données qui facilite la préparation des données pour l'analyse des données. Trifacta aide à transformer, explorer et analyser les données du format de données brutes en un format propre et organisé. Il utilise des techniques d'apprentissage automatique pour aider les utilisateurs dans l'analyse et l'exploration des données. L'autre nom de Trifacta est Data Wrangler, ce qui indique clairement qu'il est le plus utile pour le nettoyage des données.
Il a été développé en 2012 par Joe Hellerstein, Jeffrey Heer et Sean Kandel. Trifacta travaille avec le cloud et collabore avec AWS. Il a remporté un prix pour le déploiement de l'apprentissage machine d'AWS. Trifacta vous aide à travailler avec de grands ensembles de données, contrairement à Excel. De plus, les suggestions d'édition de texte sont incroyables dans Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner est un outil d'intégration pour la préparation des données, l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et d'autres techniques d'analyse de données. Le flux de travail est appelé processus et la sortie d'un processus devient l'entrée des autres. Cela peut être étendu via des langages de programmation ou ses propres plugins. Certaines versions de RapidMiner sont gratuites.
Les produits de RapidMiner comprennent RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server et RapidMiner Radoop. Nous pouvons inspecter les données en chargeant des données dans RapidMiner et faire des calculs ou trier les données à l'intérieur de l'outil. RapidMiner est principalement conçu pour les non-programmeurs. RapidMiner aide également au nettoyage des données et à la préparation des graphiques.
5. Talend
Talend est un outil open source d'intégration de données à l'aide du cloud. Talend permet d'importer des données et de les déplacer vers l'entrepôt de données le plus rapidement possible. Talend dispose d'une plateforme unifiée. De plus, la communauté de Talend est puissante, vous ne saurez jamais que la personne de l'autre côté vient de quel milieu.
Talend Platforms, Talend enterprise et Talend Open Studio aident dans presque tout ce qui concerne les données que vous ne pouvez pas rechercher un autre outil une fois que vous commencez à travailler avec Talend. Parmi les trois, le plus utilisé est Talend Open Studio. La collaboration et la gestion de Talend sont louables comme pour leur intégration de données.
6. Qlikview
Qlikview est recommandé comme le meilleur outil pour la visualisation des données. Il est plus rapide, facile et de nature unique. Il y a une communauté dans QlikView qui a des forums de discussion, des blogs et une bibliothèque. La communauté aide à résoudre la plupart de vos requêtes. Il montre la relation entre les données en utilisant différentes couleurs. Qlikview aide les utilisateurs à prendre les bonnes décisions à partir de leurs différentes approches de visualisation des données.
Si vous êtes intéressé par la conception de la mise en page, Qlikview est votre chemin à parcourir. Il est bon d'avoir des connaissances en modélisation de données et en bases SQL pour maîtriser Qlikview.
7. Orange
La boîte à outils orange peut être utilisée comme simple visualisation de données pour des algorithmes d'apprentissage machine complexes à condition qu'elle soit open source. Il peut également être utilisé avec la bibliothèque Python. C'est comme un canevas où l'utilisateur place les widgets et le workflow est créé. Toutes les fonctionnalités de données se font dans le canevas des widgets. Les utilisateurs peuvent explorer différentes techniques de visualisation disponibles dans l'outil.
Il existe de nombreux modules complémentaires pour l'outil Orange car il est également utilisé dans l'algorithme d'apprentissage automatique. L'exploration de données peut également être effectuée dans cet outil.
8. H2O
H2O aide à trouver des modèles de données. Ses applications concernent principalement l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, mais elles fournissent de très bonnes informations sur les données. H2O a une fonction intégrée pour deviner la structure de l'ensemble de données entrantes.
Il existe également d'autres outils comme OpenRefine pour trier et filtrer les données, Fusion Tables pour les graphiques et la visualisation, Microsoft power BI pour la visualisation des données et la manipulation des données, Google Dashboards pour créer des rapports, Plotly pour l'analyse statistique, Gephi pour la visualisation statistique et les outils sont nombreux .
Conclusion
L'analyse des données peut être effectuée facilement avec un peu de pratique. Tous les outils n'aideront pas également. Il est bon de sélectionner un outil et de devenir un maître dans cet outil. Comprendre les données est essentiel pour savoir où nous en sommes réellement en termes d'analyse de données. La programmation n'est pas vraiment importante pour visualiser et analyser les données. Mais certains outils vous rapprochent de la programmation.
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