7 инструментов анализа данных, о которых вы должны знать

Анализ данных как дисциплина продолжает развиваться и закрепляться на широком рынке. Все больше компаний выделяют средства на привлечение специализированных специалистов и ищут инструменты анализа данных, которые позволят им стать более конкурентоспособными игроками.

Поиск отличий от конкурентов дает возможность и преимущество тем, кто смог найти качественное обучение анализу данных и научиться использовать некоторые из основных инструментов, применяемых сегодня. В этой статье мы рассмотрим семь основных инструментов для анализа данных, о которых вы должны знать. Поехали!

Вот инструменты анализа данных, о которых вы должны знать

Итак, перед вами список из 7 инструментов анализа данных, о которых вы должны знать. Если вы хотите работать в этой области, вам необходимо освоить некоторые из них:

Zoho Analytics

Zoho Analytics - это платформа, используемая, в частности, для проектов бизнес-аналитики. Этот инструмент используется для создания отчетов и анализа собранных данных. Таким образом, он помогает специалистам получить доступ к ключевым показателям бизнеса, а также визуализировать тенденции и закономерности.

Одним из достоинств этого инструмента, делающим его одним из наиболее важных на сегодняшний день средств анализа данных, является создание персонализированных информационных панелей. Кроме того, в нем легко создавать оповещения и использовать инструменты прогнозирования результатов.

Благодаря этому аналитики данных могут делать прогнозы и повышать эффективность принятия решений в будущем.

Tableau Public

Как и Zoho Analytics, Tableau Public является одним из инструментов для анализа данных, используемых в рамках процессов Business Intelligence. В данном случае приложение облегчает анализ исторических данных как основы для принятия компаниями важных стратегических решений.

Tableau Public позволяет компаниям обрабатывать информацию и формировать ее таким образом, чтобы затем представить ее с помощью различных средств визуализации данных. Инструмент позволяет создавать простые и интуитивно понятные визуализации.

На последнем этапе это программное обеспечение позволяет экспертам и компаниям загружать полученные результаты и делиться ими с клиентами и другими партнерами.

Rapid Miner

Rapid Miner - это инструмент анализа данных, ориентированный на работу с машинным обучением. Он полностью ориентирован на создание различной аналитики и отслеживание различных преобразований, которым подвергаются данные в режиме реального времени.

Это программное обеспечение может быть интегрировано с другими полезными инструментами для анализа данных. Оно позволяет специалистам получать доступ к данным, собранным и хранящимся как в традиционных базах данных, так и в других приложениях, таких как Access или Excel.

Что касается интеграции с Machine Learning, то этот инструмент интуитивно понятен, поэтому для поиска и использования различных функций, связанных с машинным обучением, не требуется знание программирования.

Hadoop

Apache Hadoop - это рабочая среда, используемая для обработки и анализа данных в области Big Data. Он представляет собой рабочую среду с собственной экосистемой приложений и сопутствующих технологий. Кроме того, это один из оригинальных инструментов в мире анализа данных.

Библиотеки Hadoop представляют собой простые модели программирования, которые в основном используются для распределенного хранения информационных моделей. Это означает, что Hadoop работает через кластер компьютеров, соединенных между собой.

Apache Hadoop распределяет рабочую нагрузку и хранение данных, чтобы сделать их обработку более быстрой и эффективной.

MongoDB

MongoDB - это база данных типа NoSQL, что делает ее особенно интересной для хранения неструктурированных данных. При этом MongoDB имеет более широкую сферу применения, чем традиционные NoSQL-базы данных.

Таким образом, она представляет собой инструмент, полезный для различных проектов, особенно для тех, которые нацелены на достижение масштабируемости. Благодаря его возможностям можно легко и без проблем создать систему данных для горизонтального масштабирования.

Apache Spark

Apache Spark - это движок, используемый для обработки данных. Это инструмент с открытым исходным кодом, используемый в распределенном программировании, что делает его доступной системой для работы специалистов по исследованию данных.

Он может использоваться как дополнение к Hadoop при обработке данных, поскольку в 100 раз превосходит Hadoop по скорости процессов в памяти и в 10 раз - на дисковых платформах.

Python

Python - один из основных языков программирования, используемых в анализе данных, Data Science и искусственном интеллекте. С годами этот код становился все более популярным и сегодня представляет собой один из наиболее эффективных инструментов анализа данных.

Конечно, это сложный язык программирования, требующий более сложной кривой обучения, чем другие инструменты Big Data, но это того стоит, поскольку он является одним из наиболее полных.

Одним из существенных недостатков Python на сегодняшний день является его вычислительная мощность, которая ниже, чем у других инструментов анализа данных. По этой причине Python обычно используется в задачах интеграции, других задачах, не требующих больших вычислений, а также в тестировании программного обеспечения.