Introduction aux outils d'analyse de données

Il y a eu de nombreuses ouvertures mondiales en raison de la demande croissante du marché et de l'importance de l'analyse des données. L'outil le plus courant, convivial et axé sur les performances pour l'analyse open source doit être rendu difficile pour la liste restreinte. Il existe de nombreux outils qui nécessitent peu de codage et peuvent fournir de meilleurs résultats que les versions payantes, tels que - la programmation R dans l'exploration de données et le tableau public, la programmation Python dans la visualisation des données. Voici une liste des meilleurs outils d'analyse de données basés sur la popularité, l'enseignement et les résultats, à la fois open source et payant.

Meilleur outil d'analyse de données

Ici, nous allons expliquer l'outil d'analyse des meilleures données

1. Programmation R

Et si je dis que le projet R, un projet GNU, a été publié dans R? Ceci est écrit principalement en C et en Fortran. Et de nombreux modules ont été élaborés en R seul. Il s'agit d'un langage et d'un logiciel gratuits pour le calcul statistique et la programmation graphique. R est le principal outil analytique de l'industrie, couramment utilisé dans la modélisation des données et les statistiques. Vous pouvez manipuler et présenter facilement vos informations de différentes manières. SAS a à bien des égards dépassé la capacité de données, les performances et les résultats. R compile et fonctionne sur de nombreuses plates-formes, dont -macOS, Windows et Linux. t a la possibilité de parcourir les packages par catégorie 11 556 packages. R propose également des instruments pour installer automatiquement tous les packages, qui peuvent être bien assemblés avec de grandes informations en fonction des besoins de l'utilisateur.

2. Tableau Public

Tableau Public propose un logiciel gratuit qui relie toute source d'informations, y compris l'entrepôt de données d'entreprise, les informations Web ou Microsoft Excel, génère des affichages d'informations, des tableaux de bord, des cartes, etc., et ceux qui sont présents sur le Web en temps réel. Il peut être communiqué avec le client ou via les réseaux sociaux. L'accès au fichier peut être téléchargé dans différents formats Nous avons besoin de très bonnes sources de données si vous souhaitez voir la puissance du tableau. Les capacités de Big Data de Tableau rendent l'information essentielle et meilleure que tout autre logiciel de visualisation de données sur le marché peut être analysé et visualisé.

3. Python

Python est un langage orienté objet, convivial et open-source qui peut être lu, écrit, maintenu et gratuit. Guido van Rossum l'a créé au début des années 1980, soutenant à la fois des techniques fonctionnelles et structurées de programmation. Python est simple à savoir car JavaScript, Ruby et PHP sont très comparables. Python possède également de très belles bibliothèques pour l'apprentissage automatique, par exemple Keras, TensorFlow, Theano et Scikitlearn. Comme nous le savons tous, python est une fonctionnalité importante car il peut s'assembler sur n'importe quelle plate-forme telle que MongoDB, JSON, SQL Server et bien d'autres. Nous pouvons également dire que python peut également gérer le texte des données de manière très efficace. Python est assez simple, il est donc facile à connaître et pour cela, nous avons besoin d'une syntaxe parfaitement lisible. Les développeurs peuvent être beaucoup plus faciles que d'autres langages à lire et à traduire du code Python.

4. SAS

SAS signifie Statistical Analysis System. Créé par le SAS Institute en 1966 et développé dans les années 1980 et 1990, il est un environnement de programmation et un langage pour la gestion des données et un leader analytique. SAS est facilement disponible, facile à gérer et les informations de toutes les sources peuvent être analysées. En 2011, SAS a lancé une large gamme de produits d'intelligence client et de nombreux modules SAS, couramment appliqués au profilage des clients et aux opportunités futures, pour le Web, les médias sociaux et l'analyse marketing. Il peut également prévoir, gérer et optimiser leur comportement. Il utilise la mémoire et le traitement distribué pour analyser rapidement d'énormes bases de données. De plus, cet instrument aide à modéliser les informations prédictives.

5. Apache Spark

Apache a été créé en 2009 par l'Université de Californie, AMP Lab de Berkeley. Apache Spark est un moteur de traitement de données à échelle rapide et exécute les applications 100 fois plus rapidement en mémoire et 10 fois plus rapidement sur disque dans les clusters Hadoop. Spark est basé sur la science des données et son idée facilite la science des données. Spark est également célèbre pour la croissance des pipelines d'information et des modèles de machines. Spark possède également une bibliothèque - MLlib qui fournit un certain nombre de machines-outils pour des méthodes récurrentes dans les domaines des sciences de l'information telles que la régression, le classement, le clustering, la filtration collaborative, etc. Apache Software Foundation a lancé Spark pour accélérer le processus informatique du logiciel Hadoop.

6. Excel

Excel est un logiciel Microsoft qui fait partie de la suite de productivité logicielle développée par Microsoft Office. Excel est un outil d'analyse de base et commun généralement utilisé dans presque tous les secteurs. Excel est essentiel lorsque l'analyse des informations internes du client est requise. Il analyse la tâche compliquée de résumer les informations à l'aide d'un aperçu des tableaux croisés dynamiques pour filtrer les informations en fonction des besoins des clients. Excel propose une option avancée d'analyse commerciale pour vous aider à modéliser des options prédéfinies telles que la détection automatique des relations, les mesures DAX et le regroupement temporel. Excel est utilisé en général pour calculer les cellules, faire pivoter les tableaux et représenter graphiquement plusieurs instruments. Par exemple, vous pouvez créer un budget mensuel pour Excel, suivre les dépenses professionnelles ou trier et organiser de grandes quantités de données avec un tableau Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner est une solide plate-forme de science des données intégrée créée par la même entreprise, qui effectue des analyses projectives et autres analyses sophistiquées sans aucune programmation, telles que l'exploration de données, l'analyse de texte, la formation de machines et l'analyse visuelle. Y compris Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc., RapidMiner peut également être utilisé pour créer n'importe quelle information source, y compris Access. L'instrument est très puissant pour générer des analyses basées sur des environnements de conversion d'informations réels. Par exemple: pour l'analyse prédictive, vous pouvez gérer les formats et les ensembles d'informations.

8. KNIME

KNIME L'équipe d'ingénieurs logiciels de l'Université de Constance s'est développée en janvier 2004. Plateforme de flux de travail open source pour la construction et l'exécution du traitement de l'information. KNIME utilise des nœuds pour créer des graphiques qui mappent le flux d'informations de l'entrée à la sortie. Avec son idée de pipeline modulaire, KNIME est l'un des principaux outils open source, de création de rapports et d'analyse intégrée pour évaluer et modéliser les informations par le biais de la programmation visuelle, intégrer différents éléments d'exploration de données et d'apprentissage automatique. Chaque nœud exécute un travail de workflow unique. Dans l'instance suivante, un utilisateur lit certaines informations à l'aide d'un nœud de lecteur de fichiers. Les 1000 premières lignes sont ensuite filtrées à l'aide d'un nœud de filtre de lignes. Ensuite, vous pouvez calculer des statistiques récapitulatives à l'aide d'un nœud de statistiques, et les résultats sont terminés par un écrivain CSV sur le disque dur des utilisateurs.

9. QlikView

QlikView possède de nombreuses caractéristiques distinctives telles que la technologie brevetée et le traitement de la mémoire qui peuvent rapidement exécuter le résultat pour les clients finaux et stocker les informations dans le document lui-même. L'association des données est automatiquement conservée dans QlikView et près de 10% du volume initial peuvent être compressés. Visualisation en couleur de la connexion d'informations - pour les informations associées et les informations non liées, une couleur particulière. En tant qu'outil de BI de service automatique, QlikView est généralement facile à collecter, sans avoir à analyser des données ou des capacités de programmation uniques pour la plupart des clients de l'entreprise. Il est souvent utilisé dans les départements marketing, personnel et ventes ainsi que dans les tableaux de bord de gestion pour surveiller les transactions générales de l'entreprise au plus haut niveau de gestion. La plupart des organisations offrent aux utilisateurs de l'entreprise une formation avant de leur fournir un accès au logiciel, alors qu'aucune capacité unique n'est nécessaire.

10. Splunk

Sa première version, majoritairement appréciée par ses utilisateurs, a été lancée en 2004. Elle est progressivement devenue virale parmi les entreprises et a commencé à acheter leurs licences d'entreprise. Splunk est une technologie logicielle utilisée pour surveiller, rechercher, analyser et visualiser les informations produites par l'ordinateur en temps réel. Il peut suivre et lire divers fichiers journaux et enregistrer des informations sur les indexeurs en tant qu'occurrences. Vous pouvez afficher des informations sur différents types de tableaux de bord avec ces outils. Splunk récupère toutes les informations de journal textuelles et offre un moyen facile de les parcourir, un utilisateur peut récupérer toutes sortes d'informations, effectuer toutes sortes de statistiques intéressantes et les soumettre dans différents formats.

11. IBM SPSS Modeler

Une plate-forme prédictive Big Data Analytics est IBM SPSS Modeler. Il fournit des modèles prédictifs et alimente les personnes, les organisations, les systèmes et l'entreprise. Il contient une variété d'algorithmes et d'analyses sophistiqués. IT Découvrez plus rapidement et résolvez les problèmes en analysant les données structurées et non structurées SPSS Modeler ne se contente pas d'explorer vos informations. Il est plus puissant lorsqu'il est utilisé pour découvrir des modèles solides dans vos processus commerciaux continus, puis capitaliser en déployant des modèles commerciaux afin de mieux prédire les choix et obtenir des résultats optimaux.

Conclusion :

Bien que les outils mentionnés dans l'article ci-dessus facilitent l'évaluation, les données que vous fournissez et analysez ne sont qu'utiles. Prenez le temps d'apprendre de nouvelles astuces, relevez le défi et laissez ces instruments s'améliorer et compléter vos capacités de logique et de raisonnement déjà existantes.

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Cela a été un guide pour les outils d'analyse de données. Nous discutons ici des meilleurs outils d'analyse de données conviviaux et axés sur les performances. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -

  1. Qu'est-ce que MongoDB
  2. Qu'est-ce que SAS
  3. Qu'est-ce que MySQL
  4. Opérateurs SAS
  5. Graphiques QlikView
  6. Fonctions QlikView

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Big Data