Основные инструменты анализа данных. Откройте для себя список из 14 лучших программ и инструментов анализа

Чтобы иметь возможность выполнять анализ данных на самом высоком уровне, аналитики и специалисты по обработке данных будут использовать инструменты и программное обеспечение, которые обеспечат наилучшие результаты в нескольких задачах-от выполнения алгоритмов, подготовки данных, генерации прогнозов, автоматизации процессов до стандартных задач, таких как визуализация и отчетность по данным. Хотя на рынке существует множество таких решений, аналитики данных должны выбирать их с умом, чтобы извлечь выгоду из своих аналитических усилий. Тем не менее, в этой статье мы рассмотрим лучшие инструменты анализа данных и назовем ключевые особенности каждого из них на основе различных типов аналитических процессов. Но сначала мы начнем с основного определения и краткого введения.

1) ЧТО ТАКОЕ ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ?

Инструменты анализа данных-это термин, используемый для описания программного обеспечения и приложений, которые аналитики данных используют для разработки и выполнения аналитических процессов, помогающих компаниям принимать более обоснованные бизнес-решения при одновременном снижении затрат и увеличении прибыли.

Чтобы принять наилучшее решение о том, какое программное обеспечение вам нужно выбрать в качестве аналитика, мы составили список лучших инструментов анализа данных, которые имеют различную направленность и функции, организованных по категориям программного обеспечения и представленных на примере каждого из них. Давайте начнем.

2) КАКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ ИСПОЛЬЗУЮТ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ?

Чтобы максимально использовать бесконечное количество программного обеспечения, которое в настоящее время предлагается на рынке, мы сосредоточимся на наиболее известных инструментах, необходимых для того, чтобы быть экспертом-аналитиком данных. Изображение выше дает визуальное резюме всех областей и инструментов, которые будут рассмотрены в этом проницательном посте. Эти инструменты анализа данных в основном ориентированы на то, чтобы облегчить жизнь аналитиков, предоставляя им решения, которые делают сложные аналитические задачи более эффективными. Таким образом, они получают больше времени для выполнения аналитической части своей работы. Давайте начнем с инструментов бизнес-аналитики.

1. ИНСТРУМЕНТЫ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ

BI-инструменты являются одним из наиболее распространенных средств выполнения анализа данных. Специализируясь на бизнес-аналитике, эти инструменты окажутся полезными для каждого аналитика данных, которому необходимо анализировать, отслеживать и сообщать о важных результатах. Такие функции, как самообслуживание, предиктивная аналитика и расширенные режимы SQL, делают эти решения легко адаптируемыми к любому уровню знаний без необходимости интенсивного участия ИТ-специалистов. Предоставляя набор полезных функций, аналитики могут понимать тенденции и принимать тактические решения. Наша статья об инструментах анализа данных не была бы полной без бизнес-аналитики, и datapine-это один из примеров, который охватывает большинство требований как для начинающих, так и для продвинутых пользователей. Этот универсальный инструмент призван облегчить весь процесс анализа-от интеграции и обнаружения данных до составления отчетов.

DATAPINE

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Визуальный интерфейс перетаскивания для автоматического построения SQL-запросов с возможностью переключения в расширенный (ручной) режим SQL Мощные функции предиктивной аналитики, интерактивные диаграммы и информационные панели, а также автоматическая отчетность. Сигналы тревоги на базе искусственного интеллекта, которые срабатывают, как только возникает аномалия или достигается цель

datapine-это популярное программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое ориентировано на предоставление простых, но мощных функций анализа в руки начинающих и продвинутых пользователей, которым необходимо быстрое и надежное онлайн-решение для анализа данных на всех этапах анализа. Интуитивно понятный пользовательский интерфейс позволит вам просто перетаскивать нужные значения в анализатор datapine и создавать многочисленные диаграммы и графики, которые можно объединить в интерактивную панель мониторинга. Если вы опытный аналитик, вы можете рассмотреть режим SQL, в котором вы можете создавать свои собственные запросы или запускать существующие коды или сценарии. Еще одной важной особенностью является механизм прогнозирования predictive analytics, который может анализировать данные из нескольких источников, которые ранее могут быть интегрированы с их различными соединителями данных. Несмотря на то, что существует множество инструментов прогнозирования, datapine обеспечивает простоту и скорость во всей красе. Просто определив входные и выходные данные прогноза на основе заданных точек данных и желаемого качества модели, вы получите полную диаграмму вместе с прогнозами.

Следует также упомянуть надежный искусственный интеллект, который становится бесценным помощником в современных аналитических процессах. Нейронные сети, распознавание образов и пороговые оповещения предупредят вас, как только произойдет аномалия бизнеса или будет достигнута ранее поставленная цель, так что вам не придется вручную анализировать большие объемы данных – программное обеспечение Data Analytics сделает это за вас. Получите доступ к своим данным с любого устройства с подключением к Интернету и легко и безопасно делитесь своими выводами с помощью панелей мониторинга или индивидуальных отчетов для всех, кому нужны быстрые ответы на любой бизнес-вопрос.

ИНСТРУМЕНТЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Далее в нашем списке инструментов анализа данных идут более технические, связанные со статистическим анализом. Что касается вычислительных методов, которые часто содержат различные статистические методы для манипулирования, исследования и получения информации, то существует множество языков программирования, облегчающих и повышающих эффективность работы ученых (data). С расширением различных языков, которые сегодня присутствуют на рынке, наука имеет свой собственный набор правил и сценариев, которые требуют особого внимания, когда дело доходит до статистического анализа данных и моделирования. Здесь мы представим один из самых популярных инструментов для аналитика данных – R-программирование. Хотя существуют и другие языки, которые фокусируются на (научном) анализе данных, R особенно популярен в сообществе.

R ПРОГРАММИРОВАНИЕ / R-STUDIO

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Экосистема из более чем 10 000 пакетов и расширений для различных типов анализа данных. Статистический анализ, моделирование и проверка гипотез (например, дисперсионный анализ, t-критерий и т. Д.). Активное и коммуникативное сообщество исследователей, статистиков и ученых

R-один из лучших инструментов анализа данных, который обычно называют языком, разработанным статистиками. Он был разработан в 1995 году и является одним из наиболее часто используемых инструментов для статистического анализа и науки о данных, сохраняя политику с открытым исходным кодом и работая на различных платформах, включая Windows и macOS. RStudio-на сегодняшний день самая популярная интегрированная среда разработки. Возможности R для очистки данных, сокращения данных и вывода отчетов об анализе данных с помощью R markdown делают этот инструмент бесценным аналитическим помощником, охватывающим как общий, так и академический анализ данных. Он состоит из экосистемы из более чем 10 000 пакетов и расширений, которые вы можете исследовать по категориям и выполнять любой вид статистического анализа, такой как регрессионный, совместный, факторный кластерный анализ и т.д. Легко понять для тех, кто не имеет высокого уровня навыков программирования, R может выполнять сложные математические операции с помощью одной команды. Ряд графических библиотек, таких как ggplot и plotly, делают этот язык отличным от других в статистическом сообществе, поскольку он обладает эффективными возможностями для создания качественных визуализаций.

В прошлом R в основном использовался в академической сфере, сегодня он находит применение в различных отраслях промышленности и крупных компаниях, таких как Google, Facebook, Twitter и Airbnb. Благодаря огромному количеству исследователей, ученых и статистиков, использующих его, R имеет обширное и активное сообщество, где инновационные технологии и идеи регулярно представляются и передаются.

ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ

Языки программирования используются для решения различных задач с данными. Мы уже объяснили R и статистическое программирование, теперь сосредоточимся на общих, которые используют буквы, цифры и символы для создания программ и требуют формального синтаксиса, используемого программистами. Часто их также называют текстовыми программами, потому что вам нужно написать программное обеспечение, которое в конечном итоге решит проблему. Примеры включают C#, Java, PHP, Ruby, Julia и Python, а также многие другие на рынке. Здесь мы представим Python как один из лучших инструментов для аналитиков данных, которые также обладают знаниями в области программирования.

ПИТОН

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Решение с открытым исходным кодом, которое имеет простые процессы кодирования и синтаксис, поэтому его довольно легко освоить. Интеграция с другими языками, такими как C/C++, Java, PHP, C# и др. Продвинутые процессы анализа с помощью машинного обучения и интеллектуального анализа текста

Python чрезвычайно доступен для кода по сравнению с другими популярными языками, такими как Java, а его синтаксис относительно прост в освоении, что делает этот инструмент популярным среди пользователей, которые ищут решение с открытым исходным кодом и простые процессы кодирования. В анализе данных Python используется для обхода данных, очистки, моделирования и построения алгоритмов анализа на основе бизнес-сценариев. Одной из лучших особенностей Python на самом деле является его удобство в использовании: программистам не нужно ни запоминать архитектуру системы, ни обрабатывать память-Python считается языком высокого уровня, который не подчиняется локальному процессору компьютера.

Еще одной заметной особенностью Python является его переносимость. Пользователи могут просто запускать код в нескольких операционных системах, не внося в него никаких изменений, поэтому нет необходимости писать совершенно новый код. Это делает Python очень переносимым языком, поскольку программисты могут запускать его как в Windows, так и в macOS. Огромное количество модулей, пакетов и библиотек делают Python уважаемым и удобным языком во всех отраслях промышленности, а такие компании, как Spotify, Netflix, Dropbox и Reddit, являются наиболее популярными, использующими этот язык в своей деятельности. Благодаря таким функциям, как интеллектуальный анализ текста и машинное обучение, Python становится уважаемым авторитетом в области передовых аналитических процессов.

SQL

Наш список инструментов Data Analyst tools не был бы полным без консолей SQL. По сути, SQL-это язык программирования, который используется для управления данными, хранящимися в реляционных базах данных, и особенно эффективен при обработке структурированных данных в качестве инструмента базы данных для аналитиков. Он очень популярен в сообществе Data science и является одним из аналитических инструментов, используемых в различных бизнес-кейсах и сценариях обработки данных. Причина проста: поскольку большая часть данных хранится в реляционных базах данных и вам необходимо получить доступ к их ценности и раскрыть ее, SQL является очень важным компонентом успеха в бизнесе, и, изучая его, аналитики могут предложить конкурентное преимущество своему набору навыков. Существуют различные реляционные (основанные на SQL) системы управления базами данных, такие как MySQL, PostgreSQL, MS SQL и Oracle, например, и изучение этих инструментов анализа данных окажется чрезвычайно полезным для любого серьезного аналитика. Здесь мы остановимся на MySQL Workbench как на самом популярном.

MYSQL WORKBENCH

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Унифицированный визуальный инструмент для моделирования данных, разработки SQL, администрирования, резервного копирования и т.д. Мгновенный доступ к схеме базы данных и объектам через браузер объектов. Редактор SQL, который предлагает цветную подсветку синтаксиса, повторное использование фрагментов SQL и историю выполнения

MySQL Workbench используется аналитиками для визуального проектирования, моделирования и управления базами данных, оптимизации SQL-запросов, администрирования сред MySQL и использования набора инструментов для повышения производительности приложений MySQL. Это позволит вам выполнять такие задачи, как создание и просмотр баз данных и объектов (например, триггеров или хранимых процедур), настройка серверов и многое другое. Вы можете легко выполнять резервное копирование и восстановление, а также проверять данные аудита. MySQL Workbench также поможет в миграции баз данных и является полным решением для аналитиков, работающих в области управления реляционными базами данных, и компаний, которым необходимо поддерживать свои базы данных в чистоте и эффективности.

АВТОНОМНЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ПРЕДИКТИВНОЙ АНАЛИТИКИ

Предиктивная аналитика-это один из передовых методов, используемых аналитиками, сочетающими интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, прогностическое моделирование и искусственный интеллект для прогнозирования будущих событий, и он заслуживает особого места в нашем списке инструментов анализа данных, поскольку его популярность растет в последние годы с внедрением интеллектуальных решений, которые позволили аналитикам упростить свои процессы предиктивной аналитики. Вы должны иметь в виду, что некоторые BI-инструменты, которые мы уже обсуждали в этом списке, предлагают простые в использовании встроенные решения для предиктивной аналитики, но в этом разделе мы сосредоточимся на автономной, продвинутой предиктивной аналитике, которую компании используют по разным причинам, от выявления мошенничества с помощью обнаружения шаблонов до оптимизации маркетинговых кампаний путем анализа поведения потребителей и покупок. Здесь мы перечислим программное обеспечение для анализа данных, которое полезно для процессов предиктивной аналитики и помогает аналитикам прогнозировать будущие сценарии.

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ SAS

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Автоматическое прогнозирование для большого количества объектов или продуктов, включая иерархическое прогнозирование. Масштабируемость и моделирование путем объединения 2 или более моделей и создания ансамбля. Неограниченный репозиторий моделей, включающий временные ряды и случайные методы, такие как ARIMA и ARIMAX.

SAS Forecasting for Desktop зарекомендовала себя как одно из самых известных передовых программных средств анализа данных, предлагающее широкий спектр методов прогнозирования, включая иерархическую сверку, моделирование событий, анализ «что, если» и сценарное планирование. Их функции включают в себя 7 основных областей процессов прогнозирования, некоторые из которых мы уже упоминали: автоматическое прогнозирование, масштабируемость и моделирование, неограниченный репозиторий моделей, простой в использовании графический интерфейс, консоль моделирования событий, анализ «что, если» и подготовка данных. Основываясь на переменных, которые вы вводите в процессе моделирования, SAS автоматически выберет переменные для создания прогнозов, чтобы разгадать, что происходит в вашем бизнесе.

Кроме того, благодаря комплексу SAS Forecast Server и решений для визуального прогнозирования это программное обеспечение для обработки данных позволяет пользователям создавать большое количество прогнозов и автоматизировать свои процессы. Поскольку компания работает на рынке уже несколько десятилетий, они зарекомендовали себя как авторитетная фигура в области прогнозной аналитики, и, безусловно, имеет смысл дать им попробовать.

ИНСТРУМЕНТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДАННЫХ

Наш список инструментов анализа данных для аналитиков не был бы полным без моделирования данных. Создание моделей для структурирования базы данных и проектирования бизнес-систем с использованием диаграмм, символов и текста в конечном счете представляет, как данные текут и связаны между собой. Компании используют инструменты моделирования данных для определения точного характера информации, которую они контролируют, и взаимосвязи между наборами данных, и аналитики играют решающую роль в этом процессе. Если вам нужно обнаружить, проанализировать и указать изменения в информации, хранящейся в программной системе, базе данных или другом приложении, скорее всего, ваши навыки имеют решающее значение для бизнеса в целом. Здесь мы покажем одно из самых популярных программ для анализа данных, используемых для создания моделей и проектирования ваших активов данных.

ERWIN DATA MODELER (DM)

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Автоматизированная генерация моделей данных для повышения производительности аналитических процессов. Единый интерфейс независимо от местоположения или типа данных. 7 различных версий решения, которые вы можете выбрать и настроить в зависимости от потребностей вашего бизнеса.

erwin DM работает как со структурированными, так и с неструктурированными данными в хранилище данных и в облаке. Он используется для “поиска, визуализации, проектирования, развертывания и стандартизации высококачественных корпоративных активов данных”, как указано на их официальном сайте. erwin может помочь вам уменьшить сложности и понять источники данных для удовлетворения ваших бизнес-целей и потребностей. Они также предлагают автоматизированные процессы, в которых вы можете автоматически создавать модели и проекты, чтобы уменьшить количество ошибок и повысить производительность. Это один из инструментов для аналитиков, который фокусируется на архитектуре данных и позволяет создавать логические, концептуальные и физические модели данных.

Дополнительные функции, такие как единый интерфейс для любых данных, которыми вы можете обладать, независимо от того, структурированы они или неструктурированы, в хранилище данных или облаке, делают это решение легко настраиваемым для ваших аналитических потребностей. Благодаря 7 версиям erwin data modeler их решение легко настраивается для компаний и аналитиков, которым необходимы различные функции моделирования данных.

ИНСТРУМЕНТЫ ETL

ETL-это процесс, используемый компаниями, независимо от их размера, по всему миру, и если бизнес растет, скорее всего, вам придется извлекать, загружать и преобразовывать данные в другую базу данных, чтобы иметь возможность анализировать их и строить запросы. Существует несколько основных типов инструментов ETL, таких как пакетный ETL, ETL в реальном времени и облачный ETL, каждый из которых имеет свои собственные спецификации и функции, адаптированные к различным потребностям бизнеса. Это инструменты, используемые аналитиками, которые принимают участие в более технических процессах управления данными внутри компании, и одним из лучших примеров является Talend.

ТАЛЕНД

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Сбор и преобразование данных с помощью подготовки данных, интеграции, облачного конструктора конвейеров. Функция управления данными для создания центра обработки данных и решения любых проблем с качеством данных. Обмен данными через комплексные поставки через API.

Talend-это платформа интеграции данных, используемая экспертами по всему миру для процессов управления данными, облачного хранения, интеграции корпоративных приложений и обеспечения качества данных. Это инструмент ETL на основе Java, который используется аналитиками для того, чтобы легко обрабатывать миллионы записей данных, и предлагает комплексные решения для любого проекта обработки данных, который у вас может быть. Функции Talend включают интеграцию больших данных, подготовку данных, конструктор облачных конвейеров и загрузчик данных stitch для удовлетворения различных требований организации к управлению данными. Это аналитическое программное обеспечение чрезвычайно важно, если вам нужно работать над процессами ETL в вашем аналитическом отделе.

Помимо сбора и преобразования данных, Talend также предлагает решение по управлению данными для создания центра обработки данных и его доставки с помощью самообслуживания через единую облачную платформу. Вы можете использовать их каталог данных, инвентаризацию и производить чистые данные с помощью функции качества данных. Совместное использование также является частью их портфеля данных; решение Talend data fabric позволит вам предоставлять информацию всем заинтересованным сторонам через комплексную платформу доставки API. Если вам нужен инструмент анализа данных для покрытия процессов ETL, возможно, стоит рассмотреть Talend.

СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ

Как уже упоминалось, цель всех решений, представленных в этом списке, — сделать жизнь аналитиков данных проще и эффективнее. Принимая это во внимание, инструменты автоматизации не могут быть исключены из этого списка. Проще говоря, автоматизация анализа данных-это практика использования систем и процессов для выполнения аналитических задач практически без взаимодействия с человеком. В последние годы решения для автоматизации повлияли на то, как аналитики выполняют свою работу, поскольку эти инструменты помогают им в различных задачах, таких как обнаружение данных, подготовка, репликация данных и более простые задачи, такие как автоматизация отчетов или написание сценариев. Тем не менее, автоматизация аналитических процессов значительно повышает производительность, оставляя больше времени для выполнения более важных задач. Мы увидим это более подробно через Jenkins, одного из лидеров в области инструментов автоматизации с открытым исходным кодом.

ДЖЕНКИНС

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

популярное решение непрерывной интеграции (CI) с расширенными функциями автоматизации, такими как запуск кода на нескольких платформах. Автоматизация заданий для настройки индивидуальных задач может быть запланирована или основана на определенном событии. Несколько плагинов автоматизации заданий для различных целей, таких как Jenkins Job Builder, Jenkins Job DLS или Jenkins Pipeline DLS.

Разработанный в 2004 году под названием Hudson, Jenkins представляет собой сервер автоматизации CI с открытым исходным кодом, который может быть интегрирован с несколькими инструментами DevOps с помощью плагинов. По умолчанию Jenkins помогает разработчикам автоматизировать такие части процесса разработки программного обеспечения, как сборка, тестирование и развертывание. Однако он также широко используется аналитиками данных в качестве решения для автоматизации таких заданий, как ежедневный запуск кодов и скриптов или при возникновении определенного события. Например, выполните определенную команду при появлении новых данных.

Существует несколько плагинов Дженкинса для автоматического создания заданий. Например, плагин Jenkins Job Builder берет простые описания заданий в формате YAML или JSON и превращает их в выполняемые задания в формате Jenkins. С другой стороны, плагин Jenkins Job DLS предоставляет пользователям возможность легко создавать задания из других заданий и редактировать конфигурацию XML, чтобы дополнить или исправить любые существующие элементы в DLS. Наконец, плагин Pipeline в основном используется для создания сложных автоматизированных процессов.

Для Дженкинса автоматизация бесполезна, если она не тесно связана с интеграцией. По этой причине они предоставляют сотни плагинов и расширений для интеграции Jenkins с существующими инструментами. Таким образом, весь процесс генерации и выполнения кода может быть автоматизирован на каждом этапе и на разных платформах, оставляя аналитикам достаточно времени для выполнения других соответствующих задач. Все плагины и расширения от Jenkins разработаны на Java, что означает, что инструмент также может быть установлен в любом другом операторе, работающем на Java.

УНИФИЦИРОВАННЫЕ МЕХАНИЗМЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

Если вы работаете в компании, которая производит огромные наборы данных и нуждается в решении для управления большими данными, то унифицированные механизмы анализа данных могут быть лучшим решением для ваших аналитических процессов. Чтобы иметь возможность принимать качественные решения в среде больших данных, аналитикам нужны инструменты, которые позволят им полностью контролировать надежную информационную среду своей компании. Вот где машинное обучение и искусственный интеллект играют важную роль. Тем не менее, Apache Spark является одним из инструментов анализа данных в нашем списке, который поддерживает крупномасштабную обработку данных с помощью обширной экосистемы.

APACHE SPARK

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Высокая производительность: Spark владеет рекордом в области крупномасштабной обработки данных. Большая экосистема фреймов данных, потоковой передачи, машинного обучения и графических вычислений. Коллекция из более чем 100 операторов для преобразования и работы с крупномасштабными данными

Apache Spark первоначально был разработан Калифорнийским университетом в Беркли в 2009 году, и с тех пор он распространился на такие отрасли и компании, как Netflix, Yahoo и eBay, которые развернули Spark, обработали петабайты данных и доказали, что Apache-это идеальное решение для управления большими данными. Их экосистема состоит из Spark SQL, потоковой передачи, машинного обучения, графических вычислений и основных API Java, Scala и Python для облегчения разработки. Уже в 2014 году Спарк официально установила рекорд по масштабной сортировке. На самом деле движок может быть в 100 раз быстрее Hadoop, и это одна из особенностей, которая чрезвычайно важна для огромных объемов обработки данных.

Вы можете легко запускать приложения на Java, Python, Scala, R и SQL, а более 80 высокоуровневых операторов, предлагаемых Spark, сделают ваше преобразование данных простым и эффективным. Как единый движок, Spark поставляется с поддержкой SQL-запросов, MLlib для машинного обучения и GraphX для потоковой передачи данных, которые могут быть объединены для создания дополнительных сложных аналитических рабочих процессов. Кроме того, он работает на Hadoop, Kubernetes, Apache Mesos, автономно или в облаке и может получать доступ к различным источникам данных. Spark — это действительно мощный движок для аналитиков, которые нуждаются в поддержке в своей среде больших данных.

ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ РАБОТЫ С ЭЛЕКТРОННЫМИ ТАБЛИЦАМИ

Электронные таблицы — одна из самых традиционных форм анализа данных. Довольно популярный в любой отрасли, бизнесе или организации, существует небольшая вероятность того, что вы не создали хотя бы одну электронную таблицу для анализа своих данных. Электронные таблицы, часто используемые людьми, не обладающими высокими техническими способностями к самостоятельному кодированию, могут быть использованы для довольно простого анализа, не требующего значительной подготовки, сложных и больших объемов данных и баз данных для управления. Чтобы рассмотреть электронные таблицы более подробно, мы выбрали Excel как один из самых популярных в бизнесе.

EXCEL

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Являясь частью семейства Microsoft Office, он совместим с другими приложениями Microsoft. Сводные таблицы и построение сложных уравнений по заданным строкам и столбцам. Идеально подходит для небольших аналитических процессов с помощью рабочих книг и быстрого обмена данными.

Excel нуждается в отдельной категории, так как этот мощный инструмент уже очень давно находится в руках аналитиков. Часто рассматриваемый как традиционная форма анализа, Excel по — прежнему широко используется во всем мире. Причины довольно просты: не так уж много людей никогда им не пользовались или сталкивались с ним хотя бы раз в своей карьере. Это довольно универсальный инструмент анализа данных, в котором вы просто манипулируете строками и столбцами для создания своего анализа. После завершения этой части вы можете экспортировать свои данные и отправить их нужным получателям, следовательно, вы также можете использовать Excel в качестве инструмента отчета. Вам нужно обновить данные самостоятельно, Excel не имеет функции автоматизации, подобной другим инструментам в нашем списке. Создавая сводные таблицы, управляя небольшими объемами данных и возясь с табличной формой анализа, Excel превратился как электронная версия бухгалтерского листа в один из самых распространенных инструментов для аналитиков данных.

Excel сопровождает широкий спектр функциональных возможностей: от упорядочения до манипулирования, вычисления и оценки количественных данных, построения сложных уравнений и использования сводных таблиц, условного форматирования, добавления нескольких строк и создания диаграмм и графиков – Excel определенно заслужил свое место в традиционном управлении данными.

ОТРАСЛЕВЫЕ АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНСТРУМЕНТЫ

Хотя в этом списке есть много инструментов анализа данных, которые используются в различных отраслях и ежедневно применяются в рабочем процессе аналитиков, есть решения, которые специально разработаны для одной отрасли и не могут быть использованы в другой. По этой причине мы решили включить в наш список одно из этих решений, хотя есть и много других, отраслевых программ и программного обеспечения для анализа данных. Здесь мы фокусируемся на Qualtrics как на одном из ведущих исследовательских программ, которое используется более чем 11000 мировыми брендами и имеет более 2 миллионов пользователей по всему миру, а также на многих отраслевых функциях, ориентированных на исследования рынка.

КВАЛТРИКС

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

4 основные характеристики опыта: клиент, бренд, сотрудник и продукт. Дополнительные исследовательские услуги их собственных экспертов. Расширенный статистический анализ с помощью инструмента анализа статистики iQ.

Qualtrics — это программное обеспечение для анализа данных, которое ориентировано на управление опытом и используется для исследования рынка компаниями по всему миру. Они предлагают 4 столпа продукта: клиентский опыт, бренд, опыт сотрудников и опыт продукта, а также дополнительные исследовательские услуги, выполняемые их собственными экспертами. Их платформа XM состоит из каталога, автоматизированных действий, инструмента Qualtrics iQ и функций безопасности платформы, которые объединяют автоматизированные и интегрированные рабочие процессы в единую точку доступа. Таким образом, пользователи могут усовершенствовать опыт каждой заинтересованной стороны и использовать свой инструмент в качестве “конечной системы прослушивания”.

Поскольку автоматизация становится все более важной в наш век, основанный на данных, Qualtrics также разработала интеграцию drag-and-drop в системы, которые уже используют компании, такие как CRM, продажа билетов или обмен сообщениями, позволяя пользователям доставлять автоматические уведомления нужным людям. Эта функция работает с отслеживанием бренда и обратной связью с продуктом, а также с опытом клиентов и сотрудников. Другие важные функции, такие как каталог, где пользователи могут подключать данные из 130 каналов (включая Веб, SMS, голос, видео или социальные сети), а также Qualtrics iQ для анализа неструктурированных данных, позволят пользователям использовать свой механизм предиктивной аналитики и строить подробные поездки клиентов. Если вы ищете программное обеспечение для анализа данных, которое должно заботиться о маркетинговых исследованиях вашей компании, Qualtrics стоит попробовать.

ПЛАТФОРМЫ DATA SCIENCE

Наука о данных может быть использована для большинства программных решений в нашем списке, но она заслуживает особой категории, поскольку превратилась в один из самых востребованных навыков десятилетия. Независимо от того, нужно ли вам использовать инструменты подготовки, интеграции или отчетности Data analyst, платформы data Science, вероятно, будут занимать первое место в вашем списке для упрощения аналитических процессов и использования передовых аналитических моделей для получения глубоких научных данных. Чтобы представить это в перспективе, мы представим RapidMiner как одно из лучших программ для анализа данных, которое сочетает в себе глубокий, но упрощенный анализ.

RAPIDMINER

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Комплексная платформа data science и машинного обучения с более чем 1500 алгоритмами. Возможна интеграция с Python и R, а также поддержка соединений с базами данных (например, Oracle). Расширенные возможности аналитики для описательной и предписывающей аналитики.

RapidMiner-это инструмент, используемый специалистами по обработке данных по всему миру для подготовки данных, использования машинного обучения и моделирования операций в более чем 40 000 организациях, которые в значительной степени полагаются на аналитику в своей деятельности. Объединяя весь цикл data science, RapidMiner построен на 5 основных платформах и 3 автоматизированных продуктах data science, которые помогают в проектировании и развертывании аналитических процессов. Их функции исследования данных, такие как визуализация и описательная статистика, позволят вам получить необходимую информацию, а прогнозная аналитика поможет вам в таких случаях, как предотвращение оттока, моделирование рисков, интеллектуальный анализ текста и сегментация клиентов.

Обладая более чем 1500 алгоритмами и функциями обработки данных, поддержкой сторонних библиотек машинного обучения, интеграцией с Python или R и расширенной аналитикой, RapidMiner превратился в платформу Data science для глубоких аналитических целей. Кроме того, всесторонние учебные пособия и полная автоматизация, где это необходимо, обеспечат упрощение процессов, если они требуются вашей компании, поэтому вам не нужно выполнять ручной анализ. Если вы ищете аналитические инструменты и программное обеспечение, ориентированные на глубокое управление данными и машинное обучение, то RapidMiner должен занять первое место в вашем списке.

ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ ОЧИСТКИ ДАННЫХ

Объем производимых данных только увеличивается, а значит, и вероятность возникновения ошибок. Чтобы помочь аналитикам избежать этих ошибок, которые могут повредить всему процессу анализа, были разработаны решения для очистки данных. Эти инструменты помогают аналитикам подготовить свои данные, устраняя ошибки, несоответствия и дубликаты, позволяя им делать точные выводы из этих данных. До того, как появились очищающие платформы, аналитики вручную очищали данные, это также опасная практика, так как человеческий глаз склонен к ошибкам. Тем не менее, мощные решения для очистки доказали, что повышают эффективность и производительность, обеспечивая при этом конкурентное преимущество по мере того, как данные становятся надежными. Очищающее программное обеспечение, которое мы выбрали для этого раздела, — это популярное решение под названием OpenRefine.

OPENREFINE

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Data Explorer для очистки “грязных” данных с помощью преобразований, фасетов, кластеризации и других.Преобразуйте данные в нужный формат, например, превратите список в таблицу, импортировав файл в OpenRefine. Включает в себя большой список расширений и плагинов для связывания и расширения наборов данных с различными веб — сервисами.

Ранее известный как Google Refine, OpenRefine-это настольное приложение с открытым исходным кодом на базе Java для работы с большими наборами данных, которые необходимо очистить. Этот инструмент также позволяет пользователям преобразовывать свои данные из одного формата в другой и расширять их с помощью веб-служб и внешних данных. OpenRefine имеет интерфейс, аналогичный интерфейсу приложений электронных таблиц, и может обрабатывать форматы файлов CSV, но в целом он ведет себя скорее как база данных. Загрузите свои наборы данных в инструмент и используйте их многочисленные функции очистки, которые позволят вам обнаружить все, что угодно, от лишних пробелов до дублированных полей.

Доступный на более чем 15 языках, один из главных принципов OpenRefine-конфиденциальность. Этот инструмент работает, запустив небольшой сервер на вашем компьютере, и ваши данные никогда не покинут этот сервер, если вы не решите поделиться ими с кем-то другим.

14. ИНСТРУМЕНТЫ И ПЛАТФОРМЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ

Визуализация данных стала одним из самых незаменимых элементов инструментов анализа данных. Если вы аналитик, то, вероятно, есть большая вероятность, что вам пришлось разработать визуальное представление вашего анализа или использовать какую-то форму визуализации данных. Здесь мы должны ясно дать понять, что существуют различия между профессиональными инструментами визуализации данных, часто интегрируемыми с помощью уже упомянутых инструментов BI, бесплатных доступных решений, а также платных библиотек диаграмм. Они просто не одно и то же. Кроме того, если вы смотрите на визуализацию данных в широком смысле, Excel и PowerPoint также предлагают ее, но они просто не могут удовлетворить продвинутые требования аналитика данных, который обычно выбирает профессиональные инструменты BI или data viz, а также современные библиотеки диаграмм, как уже упоминалось. Мы подробнее рассмотрим Highcharts как одну из самых популярных библиотек диаграмм на рынке.

ХАЙЧАРТЫ

ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ:

Интерактивный движок JavaScript для диаграмм, используемых в веб-и мобильных проектах. Предназначен в основном для технической аудитории (разработчиков). Модуль boost на базе WebGL для рендеринга миллионов точек данных непосредственно в браузере

Highcharts-это мультиплатформенная библиотека, предназначенная для разработчиков, желающих добавлять интерактивные диаграммы в веб-и мобильные проекты. Эта библиотека графиков работает с любой серверной базой данных, и данные могут быть представлены в формате CSV, JSON или обновлены в режиме реального времени. Они также обладают интеллектуальной отзывчивостью, которая приспосабливает нужную диаграмму к размерам конкретного контейнера, но также автоматически помещает элементы, не являющиеся графами, в оптимальное положение.

Highcharts поддерживает линейные, сплайновые, площадные, столбчатые, столбчатые, круговые, точечные диаграммы и многие другие, которые помогают разработчикам в их онлайн-проектах. Кроме того, их модуль boost на базе WebGL позволяет отображать миллионы точек данных в браузере. Что касается исходного кода, они позволяют вам загружать и вносить свои собственные изменения, независимо от того, используете ли вы их бесплатную или коммерческую лицензию. По сути, Highcharts предназначен в основном для технической целевой группы, поэтому вы должны ознакомиться с рабочим процессом разработчиков и их механизмом построения графиков JavaScript. Если вы ищете более простое в использовании, но все же мощное решение, вы можете рассмотреть онлайн-инструмент визуализации данных, такой как datapine.

КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Мы объяснили, что такое инструменты анализа данных, и дали краткое описание каждого из них, чтобы предоставить вам информацию, необходимую для выбора одного (или нескольких), который лучше всего подходит для ваших аналитических процессов. Мы сосредоточились на разнообразии в представлении инструментов, которые подходили бы технически квалифицированным аналитикам, таким как R Studio, Python или MySQL Workbench. С другой стороны, программное обеспечение для анализа данных, такое как datapine, удовлетворяет потребности как аналитиков данных, так и бизнес-пользователей, поэтому мы постарались охватить несколько перспектив и уровней квалификации.

Мы надеемся, что к настоящему времени у вас есть более четкое представление о том, как современные решения могут помочь аналитикам более эффективно выполнять свою работу в среде, менее подверженной ошибкам. В заключение, если вы хотите начать увлекательное аналитическое путешествие и протестировать профессиональное программное обеспечение BI analytics для себя, вы можете попробовать datapine для 14-дневной пробной версии, совершенно бесплатно и без каких-либо скрытых затрат.