9 Лучших инструментов для аналитиков данных в 2023 году

С развитием области анализа данных растет и спектр доступных инструментов анализа данных. Если вы рассматриваете возможность карьерного роста в этой области, вам будет интересно узнать: Какие инструменты анализа данных мне необходимо изучить? В этой статье мы расскажем о некоторых ключевых инструментах анализа данных, которые необходимо знать и почему. От инструментов с открытым исходным кодом до коммерческого программного обеспечения — вы получите краткий обзор каждого из них, включая его применение, плюсы и минусы.

Более того, некоторые из них содержат инструменты для анализа данных с помощью искусственного интеллекта, так что в 2023 году вы будете в авангарде этой области. Мы начнем наш список с самых необходимых инструментов — инструментов анализа данных, без которых невозможно обойтись. Затем мы перейдем к некоторым наиболее популярным инструментам и платформам, используемым большими и малыми организациями. Если вы готовитесь к собеседованию или решаете, какой инструмент изучать дальше, к концу этой статьи вы будете иметь представление о том, как двигаться дальше.

9 Лучших инструментов для аналитиков данных в 2023 году

Microsoft Excel

Excel с первого взгляда:

• Тип инструмента: Программа для работы с электронными таблицами.
• Доступность: Коммерческая.
• В основном используется для: Работа с данными и составление отчетов.
• Плюсы: Широко используется, имеет множество полезных функций и плагинов.
• Минусы: дороговизна, ошибки при вычислениях, плохая работа с большими данными.

Excel: самая известная в мире программа для работы с электронными таблицами. Более того, в нем есть функции вычислений и построения графиков, которые идеально подходят для анализа данных. Независимо от специализации и наличия другого программного обеспечения Excel является основным инструментом в этой области. Его бесценные встроенные функции включают поворотные таблицы (для сортировки или суммирования данных) и средства создания форм. Кроме того, в нем имеется множество других функций, упрощающих работу с данными. Например, функция CONCATENATE позволяет объединять в одной ячейке текст, числа и даты.

Функция SUMIF позволяет создавать итоговые значения на основе переменных критериев, а функция поиска в Excel позволяет легко выделять конкретные данные. Однако у программы есть и ограничения. Например, она очень медленно работает с большими наборами данных и склонна к аппроксимации больших чисел, что приводит к неточностям. Тем не менее, это важный и мощный инструмент анализа данных, а благодаря наличию множества подключаемых модулей можно легко обойти недостатки Excel. Начните с этих десяти формул Excel, которые должны знать все специалисты по анализу данных.

Python

Python с первого взгляда:

• Тип инструмента: Язык программирования.
• Доступность: С открытым исходным кодом, с тысячами бесплатных библиотек.
• Используется для: Для всего: от сбора данных до анализа и создания отчетов.
• Плюсы: Легкость изучения, высокая универсальность, широкое распространение.
• Минусы: требует много памяти, выполняется не так быстро, как некоторые другие языки.

Python — язык программирования с широким спектром применения — является обязательным атрибутом любого аналитика данных. В отличие от более сложных языков, он ориентирован на удобство чтения, а его общая популярность в технологической сфере означает, что многие программисты уже знакомы с ним. Кроме того, Python чрезвычайно универсален: он обладает огромным набором библиотек ресурсов, подходящих для решения самых разных задач анализа данных. Например, библиотеки NumPy и pandas отлично подходят для оптимизации вычислительных задач, а также для поддержки общих манипуляций с данными.

Такие библиотеки, как Beautiful Soup и Scrapy, используются для соскабливания данных из Интернета, а Matplotlib отлично подходит для визуализации данных и создания отчетов. Основным недостатком Python является его скорость — он требователен к памяти и медленнее многих языков. Однако в целом, если вы создаете программное обеспечение с нуля, преимущества Python значительно перевешивают его недостатки. Более подробно о Python вы можете узнать из этой статьи.

R

R с первого взгляда:

• Тип инструмента: Язык программирования.
• Доступность: С открытым исходным кодом.
• В основном используется для: Статистический анализ и добыча данных.
• Плюсы: Независимость от платформы, высокая совместимость, большое количество пакетов.
• Минусы: медленнее, менее безопасен и более сложен в изучении, чем Python.

R, как и Python, является популярным языком программирования с открытым исходным кодом. Он широко используется для создания программ для статистики и анализа данных. Синтаксис R сложнее, чем у Python, и кривая обучения более крутая. Однако он был создан специально для решения тяжелых задач статистических вычислений и очень популярен для визуализации данных. Подобно Python, R также имеет сеть свободно распространяемого кода, называемую CRAN (Comprehensive R Archive Network), которая предлагает 10 000+ пакетов.

Он хорошо интегрируется с другими языками и системами (включая программное обеспечение для работы с большими данными) и может обращаться к коду таких языков, как C, C++ и FORTRAN. К недостаткам можно отнести плохое управление памятью, и, хотя существует хорошее сообщество пользователей, к которым можно обратиться за помощью, у R нет специальной службы поддержки. Зато есть отличная интегрированная среда разработки (IDE) RStudio, которая всегда является бонусом!

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook с первого взгляда:

• Тип инструмента: Интерактивное авторское программное обеспечение.
• Доступность: С открытым исходным кодом.
• Чаще всего используется для: Обмен кодом, создание учебных пособий, презентация работ.
• Плюсы: Отлично подходит для демонстрации, не зависит от языка.
• Минусы: Не является самодостаточным и не подходит для совместной работы.

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать интерактивные документы. В них сочетаются живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст. Представьте себе нечто похожее на документ Microsoft word, только гораздо более интерактивное и созданное специально для анализа данных! Как инструмент для анализа данных, он отлично подходит для демонстрации работы: Jupyter Notebook работает в браузере и поддерживает более 40 языков, включая Python и R. Он также интегрируется с инструментами анализа больших данных, такими как Apache Spark (см. ниже), и предлагает различные варианты вывода данных — от HTML до изображений, видео и т.д.

Но, как и у каждого инструмента, у него есть свои ограничения. Документы Jupyter Notebook плохо поддаются контролю версий, а отслеживание изменений не является интуитивно понятным. Это означает, что он не подходит для разработки и аналитики (для этого следует использовать специализированную IDE) и не очень удобен для совместной работы. Поскольку документ не является самодостаточным, это также означает, что вам придется предоставлять дополнительные ресурсы (например, библиотеки или системы исполнения) всем, с кем вы делитесь документом. Однако для презентационных и обучающих целей он остается бесценным инструментом в области науки о данных и анализа данных.

Apache Spark

Apache Spark с первого взгляда:

• Тип инструмента: Фреймворк для обработки данных.
• Доступность: С открытым исходным кодом.
• Наиболее часто используется для: Обработка больших данных, машинное обучение.
• Плюсы: Быстрый, динамичный, простой в использовании.
• Минусы: отсутствие системы управления файлами, жесткий пользовательский интерфейс.

Apache Spark — это программный фреймворк, позволяющий аналитикам и специалистам по исследованию данных быстро обрабатывать огромные массивы данных. Впервые он был разработан в 2012 году, после чего был передан некоммерческой организации Apache Software Foundation. Предназначенный для анализа неструктурированных больших данных, Spark распределяет тяжелые для вычислений аналитические задачи по многим компьютерам. Несмотря на существование других подобных фреймворков (например, Apache Hadoop), Spark отличается исключительной скоростью.

За счет использования оперативной, а не локальной памяти он примерно в 100 раз быстрее Hadoop. Именно поэтому его часто используют для разработки моделей машинного обучения с большим объемом данных. В нем даже имеется библиотека алгоритмов машинного обучения MLlib, включающая алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и др. С другой стороны, потребление большого объема памяти означает, что Spark требует больших вычислительных затрат. Кроме того, в нем отсутствует система управления файлами, поэтому он обычно нуждается в интеграции с другим программным обеспечением, например, с Hadoop.

SAS

SAS с первого взгляда:

• Тип инструмента: Пакет статистических программ.
• Доступность: Коммерческая.
• В основном используется для: Бизнес-анализ, многомерный и прогнозный анализ.
• Плюсы: Легкодоступность, ориентированность на бизнес, хорошая поддержка пользователей.
• Минусы: высокая стоимость, плохое графическое представление.

SAS (Statistical Analysis System) — популярный коммерческий пакет инструментов для бизнес-анализа и анализа данных. Он был разработан компанией SAS Institute в 1960-х годах и с тех пор продолжает развиваться. Сегодня он используется в основном для профилирования клиентов, составления отчетов, анализа данных и прогнозирования. Созданное для корпоративного рынка, это программное обеспечение, как правило, является более надежным, универсальным и удобным для использования крупными организациями. Это объясняется тем, что они, как правило, имеют различный уровень собственных знаний в области программирования.

Однако, будучи коммерческим продуктом, SAS имеет высокую цену. Однако вместе с ценой приходят и преимущества: в него регулярно добавляются новые модули, основанные на запросах клиентов. Хотя их меньше, чем, например, библиотек Python, они имеют узкую направленность. Например, предлагаются модули для специфических задач, таких как борьба с отмыванием денег и аналитика для Интернета вещей.

Microsoft Power BI

Power BI с первого взгляда:

• Тип инструмента: Пакет бизнес-аналитики.
• Доступность: Коммерческое программное обеспечение (имеется бесплатная версия).
• Для чего чаще всего используется: Для всего: от визуализации данных до предиктивной аналитики.
• Плюсы: Отличная связь с данными, регулярные обновления, хорошие визуализации.
• Минусы: Неудобный пользовательский интерфейс, жесткие формулы, ограничения по количеству данных (в бесплатной версии).

Power BI существует менее десяти лет и является относительным новичком на рынке инструментов для анализа данных. Он начинал свою жизнь как плагин для Excel, но в начале 2010-х годов был переработан в самостоятельный набор инструментов для анализа бизнес-данных. Power BI позволяет пользователям создавать интерактивные визуальные отчеты и информационные панели с минимальными затратами на обучение. Основным преимуществом Power BI является широкие возможности подключения к данным — он легко работает не только с Excel (как и следовало ожидать, ведь это продукт Microsoft), но и с текстовыми файлами, SQL-сервером и облачными источниками, такими как аналитика Google и Facebook.

Кроме того, в нем хорошо реализована визуализация данных, но есть возможности для улучшения в других областях. Например, у него довольно громоздкий пользовательский интерфейс, жесткие формулы, а собственный язык (Data Analytics Expressions, или DAX) не слишком удобен для пользователя. Тем не менее, программа предлагает несколько подписок, в том числе и бесплатную. Это удобно, если вы хотите освоить инструмент, хотя у бесплатной версии есть и недостатки — главное ограничение — низкий лимит данных (около 2 ГБ).

Tableau

Tableau с первого взгляда:

• Тип инструмента: Средство визуализации данных.
• Доступность: Коммерческое.
• В основном используется для: Создания информационных панелей и рабочих листов.
• Плюсы: Отличные визуализации, скорость, интерактивность, поддержка мобильных устройств.
• Минусы: плохой контроль версий, отсутствие предварительной обработки данных.

Если вы хотите создавать интерактивные визуализации и информационные панели без особых знаний в области кодирования, Tableau является одним из лучших коммерческих инструментов анализа данных. Он лучше многих других BI-инструментов справляется с большими объемами данных и очень прост в использовании. Он имеет визуальный интерфейс с перетаскиванием (еще одно несомненное преимущество перед многими другими инструментами анализа данных). Однако из-за отсутствия скриптового слоя возможности Tableau ограничены. Например, он не подходит для предварительной обработки данных или построения более сложных расчетов.

Хотя в нем есть функции для манипулирования данными, они не очень хороши. Как правило, перед импортом данных в Tableau приходится выполнять скриптовые функции на Python или R. Зато визуализация в Tableau на высоком уровне, что делает его очень популярным, несмотря на недостатки. Кроме того, он поддерживает мобильные устройства. Для аналитика данных мобильность, возможно, и не является приоритетом, но если вы хотите работать в дороге — это очень удобно! Подробнее о Tableau вы можете узнать из этой статьи.

KNIME

KNIME с первого взгляда:

• Тип инструмента: Платформа интеграции данных.
• Доступность: С открытым исходным кодом.
• В основном используется для: Добыча данных и машинное обучение.
• Плюсы: Платформа с открытым исходным кодом, которая отлично подходит для визуально-ориентированного программирования.
• Минусы: недостаточная масштабируемость, а для работы с некоторыми функциями требуются технические знания.

Последняя в нашем списке — KNIME (Konstanz Information Miner), облачная платформа интеграции данных с открытым исходным кодом. Она была разработана в 2004 году инженерами-программистами Университета Констанца (Германия). Несмотря на то, что KNIME изначально создавалась для фармацевтической промышленности, ее способность собирать данные из множества источников в единую систему позволила использовать ее и в других областях. Это и анализ клиентов, и бизнес-аналитика, и машинное обучение.

Главным достоинством KNIME (помимо бесплатности) является удобство использования. Графический интерфейс пользователя (GUI), основанный на принципе drag-and-drop, делает его идеальным для визуального программирования. Это означает, что для создания рабочих процессов с данными пользователям не требуется большого технического опыта. Хотя программа заявляет о поддержке всего спектра задач анализа данных, на самом деле ее сильной стороной является добыча данных. Несмотря на то, что KNIME предлагает и глубокий статистический анализ, пользователям пригодятся некоторые знания Python и R. Будучи открытым исходным кодом, KNIME очень гибко настраивается под нужды организации, не требуя больших затрат. Это делает его популярным среди небольших компаний с ограниченным бюджетом. Теперь, когда мы ознакомились со всеми инструментами анализа данных, давайте посмотрим, как выбрать тот, который подходит именно для вашего бизнеса.

Как выбрать инструмент для анализа данных

Итак, у вас есть готовые данные, и вы ищете идеальный инструмент для их анализа. Как найти тот, который подойдет именно вашей организации? Во-первых, следует учитывать, что не существует какого-то одного инструмента анализа данных, который бы решал все возникающие у вас проблемы. При рассмотрении этого списка можно остановиться на одном инструменте для решения большинства задач, но при этом использовать вспомогательный инструмент для более мелких процессов.

Во-вторых, учитывайте бизнес-потребности вашей организации и определите, кто именно будет пользоваться инструментами анализа данных. Будут ли они использоваться в первую очередь коллегами-аналитиками или учеными, нетехническими пользователями, которым нужен интерактивный и интуитивно понятный интерфейс, или и теми, и другими? Многие инструменты из этого списка рассчитаны на оба типа пользователей. В-третьих, обратите внимание на возможности инструмента по моделированию данных. Имеет ли инструмент такие возможности, или же для моделирования данных перед анализом необходимо использовать SQL или другой инструмент?

В-четвертых — и наконец! — рассмотрим практический аспект цены и лицензирования. Некоторые из вариантов полностью бесплатны или имеют некоторые бесплатные функции (но для получения полного продукта потребуется лицензия). Некоторые инструменты анализа данных предлагаются по подписке или на основе лицензирования. В этом случае необходимо учитывать количество требуемых пользователей или — если речь идет исключительно о проектах — возможную продолжительность подписки.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели некоторые из наиболее популярных инструментов анализа данных, используемых в настоящее время. Главное, что следует уяснить, — это то, что не существует одного инструмента, который бы выполнял все функции. Хороший аналитик данных обладает обширными знаниями различных языков и программного обеспечения.