Quali sono alcuni dei migliori strumenti di analisi dei dati?

TOP 10 DATA ANALYTICS TOOLS

La crescente domanda e l'importanza dell'analisi dei dati nel mercato hanno generato molte aperture in tutto il mondo. Diventa leggermente difficile elencare i migliori strumenti di analisi dei dati in quanto gli strumenti open source sono più popolari, facili da usare e orientati alle prestazioni rispetto alla versione a pagamento. Ci sono molti strumenti open source che non richiedono molta/qualsiasi codifica e riescono a fornire risultati migliori rispetto alle versioni a pagamento, ad esempio - programmazione R nel data mining e Tableau pubblico, Python nella visualizzazione dei dati. Di seguito è riportato l'elenco dei 10 migliori strumenti di analisi dei dati, sia open source che a pagamento, in base alla loro popolarità, apprendimento e prestazioni.

1. Programmazione R

R è lo strumento di analisi leader nel settore e ampiamente utilizzato per le statistiche e la modellazione dei dati. Può facilmente manipolare i dati e presentarli in modi diversi. Ha superato SAS in molti modi come capacità di dati, prestazioni e risultati. R compila e funziona su un'ampia varietà di piattaforme: UNIX, Windows e MacOS. Ha 11.556 pacchetti e permette di sfogliare i pacchetti per categorie. R fornisce anche strumenti per installare automaticamente tutti i pacchetti secondo il requisito dell'utente, che può anche essere ben assemblato con Big data.

2. Tableau Public

Tableau Public è un software gratuito che collega qualsiasi fonte di dati, sia essa un Data Warehouse aziendale, Microsoft Excel o dati basati sul web, e crea visualizzazioni di dati, mappe, dashboard ecc. con aggiornamenti in tempo reale che presentano sul web. Possono anche essere condivisi attraverso i social media o con il cliente. Permette l'accesso per scaricare il file in diversi formati. Se volete vedere la potenza di Tableau, allora dobbiamo avere un'ottima fonte di dati. Le capacità Big Data di Tableau li rendono importanti e si possono analizzare e visualizzare i dati meglio di qualsiasi altro software di visualizzazione dei dati sul mercato.

3.Python

Python è un linguaggio di scripting orientato agli oggetti che è facile da leggere, scrivere, mantenere ed è uno strumento open source gratuito. È stato sviluppato da Guido van Rossum alla fine degli anni '80 e supporta sia metodi di programmazione funzionale che strutturata.
Python è facile da imparare perché è molto simile a JavaScript, Ruby e PHP. Inoltre, Python ha librerie di apprendimento automatico molto buone: Scikitlearn, Theano, Tensorflow e Keras. Un'altra importante caratteristica di Python è che può essere assemblato su qualsiasi piattaforma come SQL server, un database MongoDB o JSON. Python può anche gestire molto bene i dati di testo.

4. SAS

Sas è un ambiente di programmazione e un linguaggio per la manipolazione dei dati e un leader nell'analisi, sviluppato dal SAS Institute nel 1966 e ulteriormente sviluppato negli anni '80 e '90. SAS è facilmente accessibile, gestibile e può analizzare i dati da qualsiasi fonte. SAS ha introdotto un ampio set di prodotti nel 2011 per la customer intelligence e numerosi moduli SAS per web, social media e marketing analytics che è ampiamente utilizzato per la profilazione dei clienti e delle prospettive. Può anche prevedere i loro comportamenti, gestire e ottimizzare le comunicazioni.

5. Apache Spark

L'Università della California, Berkeley's AMP Lab, ha sviluppato Apache nel 2009. Apache Spark è un veloce motore di elaborazione dati su larga scala ed esegue applicazioni in cluster Hadoop 100 volte più velocemente in memoria e 10 volte più velocemente su disco. Spark è costruito sulla scienza dei dati e il suo concetto rende la scienza dei dati senza sforzo. Spark è anche popolare per le pipeline di dati e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico.
Spark include anche una libreria - MLlib, che fornisce un set progressivo di algoritmi macchina per tecniche di scienza dei dati ripetitive come la classificazione, la regressione, il filtraggio collaborativo, il clustering, ecc.

6. Excel

Excel è uno strumento analitico di base, popolare e ampiamente utilizzato quasi in tutti i settori. Che tu sia un esperto di Sas, R o Tableau, avrai comunque bisogno di usare Excel. Excel diventa importante quando c'è un requisito di analisi sui dati interni del cliente. Analizza il complesso compito che riassume i dati con un'anteprima di tabelle pivot che aiuta a filtrare i dati secondo il requisito del cliente. Excel ha l'opzione di business analytics avanzata che aiuta nelle capacità di modellazione che hanno opzioni precostituite come il rilevamento automatico delle relazioni, la creazione di misure DAX e il raggruppamento temporale.

7. RapidMiner

RapidMiner è una potente piattaforma integrata di scienza dei dati sviluppata dalla stessa azienda che esegue analisi predittiva e altre analisi avanzate come data mining, analisi del testo, apprendimento automatico e analisi visiva senza alcuna programmazione. RapidMiner può incorporare qualsiasi tipo di fonte di dati, compresi Access, Excel, Microsoft SQL, Tera data, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase ecc. Lo strumento è molto potente e può generare analisi basate su impostazioni di trasformazione dei dati reali, cioè è possibile controllare i formati e i set di dati per l'analisi predittiva.

8. KNIME

KNIME Sviluppato nel gennaio 2004 da un team di ingegneri software dell'Università di Konstanz. KNIME è leader nell'open source, nel reporting e negli strumenti di analisi integrati che consentono di analizzare e modellare i dati attraverso la programmazione visiva, integra vari componenti per il data mining e il machine learning attraverso il suo concetto modulare di data-pipelining.

9. QlikView

QlikView ha molte caratteristiche uniche come la tecnologia brevettata e l'elaborazione dei dati in-memoria, che esegue il risultato molto velocemente per gli utenti finali e memorizza i dati nel rapporto stesso. L'associazione dei dati in QlikView è mantenuta automaticamente e può essere compressa fino a quasi il 10% della sua dimensione originale. La relazione dei dati è visualizzata usando i colori - un colore specifico è dato ai dati correlati e un altro colore per i dati non correlati.

10. Splunk

Splunk è uno strumento che analizza e ricerca i dati generati dalla macchina. Splunk estrae tutti i dati di log basati sul testo e fornisce un modo semplice per cercarli, un utente può estrarre tutti i tipi di dati, ed eseguire ogni tipo di analisi statistica interessante su di essi, e presentarli in diversi formati.