Introducción a las herramientas de análisis de datos

Ha habido muchas aperturas globales debido a la creciente demanda del mercado y la importancia del análisis de datos. La herramienta más común, fácil de usar y orientada al rendimiento para el análisis de código abierto se dificultará para la lista reducida. Hay muchas herramientas que requieren poca codificación y pueden ofrecer mejores resultados que las versiones pagas, como la programación R en la minería de datos y el cuadro público, la programación Python en la visualización de datos. La siguiente es una lista de las principales herramientas de análisis de datos basadas en popularidad, enseñanza y resultados, tanto de código abierto como de pago.

Herramienta de análisis de datos superior

Aquí vamos a explicar la herramienta de análisis de datos Top

1. Programación R

¿Qué pasa si digo que el Proyecto R, un proyecto GNU, ha sido publicado en R? Esto está escrito principalmente en C y Fortran. Y muchos módulos se han elaborado solo en R. Es un lenguaje y software gratuito para computación estadística y programación de gráficos. R es la herramienta analítica líder de la industria, comúnmente utilizada en modelado de datos y estadísticas. Puede manipular y presentar su información fácilmente de varias maneras. SAS ha superado de muchas maneras la capacidad de datos, el rendimiento y los resultados. R compila y opera en muchas plataformas, incluidas macOS, Windows y Linux. Tiene la opción de navegar paquetes por categoría 11, 556 paquetes. R también ofrece instrumentos para instalar todos los paquetes automáticamente, que pueden ensamblarse bien con gran información de acuerdo con las necesidades del usuario.

2. Tableau Public

Tableau Public ofrece software gratuito que vincula cualquier fuente de información, incluido el almacén de datos corporativos, la información basada en la web o Microsoft Excel, genera pantallas de información, paneles, mapas, etc., y los presentes en la web en tiempo real. Se puede comunicar con el cliente o a través de las redes sociales. El acceso al archivo se puede descargar en varios formatos. Necesitamos muy buenas fuentes de datos si desea ver el poder del cuadro. Las capacidades de Big Data de Tableau hacen que la información sea esencial y mejor que cualquier otro software de visualización de datos en el mercado puede ser analizado y visualizado.

3. Python

Python es un lenguaje orientado a objetos, fácil de usar y de código abierto que puede leerse, escribirse, mantenerse y ser gratuito. Guido van Rossum lo creó a principios de la década de 1980, apoyando técnicas de programación tanto funcionales como estructuradas. Python es fácil de conocer porque JavaScript, Ruby y PHP son muy comparables. Python también tiene bibliotecas muy buenas para el aprendizaje automático, por ejemplo, Keras, TensorFlow, Theano y Scikitlearn. Como todos sabemos, Python es una característica importante debido a que Python puede ensamblarse en cualquier plataforma como MongoDB, JSON, SQL Server y muchas más. También podemos decir que Python también puede manejar el texto de los datos de una manera excelente. Python es bastante simple, por lo que es fácil de conocer y para eso, necesitamos una sintaxis legible de manera única. Los desarrolladores pueden ser mucho más fáciles que otros lenguajes para leer y traducir código Python.

4. SAS

SAS significa Sistema de Análisis Estadístico. Fue creado por el Instituto SAS en 1966 y desarrollado en las décadas de 1980 y 1990, es un entorno de programación y lenguaje para la gestión de datos y un líder analítico. SAS está disponible, es fácil de administrar y se puede analizar la información de todas las fuentes. En 2011, SAS lanzó una amplia gama de productos de inteligencia de clientes y muchos módulos SAS, comúnmente aplicados a la creación de perfiles de clientes y oportunidades futuras, para análisis web, de redes sociales y de marketing. También puede predecir, gestionar y optimizar su comportamiento. Utiliza memoria y procesamiento distribuido para analizar rápidamente enormes bases de datos. Además, este instrumento ayuda a modelar información predictiva.

5. Apache Spark

Apache fue creado en 2009 por la Universidad de California, AMP Lab de Berkeley. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos de escala rápida y ejecuta aplicaciones 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido en disco en clústeres de Hadoop. Spark se basa en la ciencia de datos y su idea facilita la ciencia de datos. Spark también es famoso por el crecimiento de las tuberías de información y los modelos de máquinas. Spark también tiene una biblioteca: MLlib que proporciona una serie de máquinas herramientas para métodos recurrentes en los campos de la ciencia de la información, como la regresión, la clasificación, la agrupación, la filtración colaborativa, etc. Apache Software Foundation lanzó Spark para acelerar el proceso informático del software Hadoop.

6. Excel

Excel es un programa de software de Microsoft que forma parte del paquete de productividad de software que Microsoft Office ha desarrollado. Excel es una herramienta analítica básica y común que generalmente se usa en casi todas las industrias. Excel es esencial cuando se requiere un análisis de la información interna del cliente. Analiza el complicado trabajo de resumir la información utilizando una vista previa de tablas dinámicas para filtrar la información de acuerdo con los requisitos del cliente. Excel tiene la opción avanzada de análisis de negocios para ayudar con el modelado de opciones creadas previamente, como detección automática de relaciones, medidas DAX y agrupación de tiempo. Excel se usa en general para calcular celdas, para pivotar tablas y para graficar múltiples instrumentos. Por ejemplo, puede crear un presupuesto mensual para Excel, realizar un seguimiento de los gastos comerciales u ordenar y organizar grandes cantidades de datos con una tabla de Excel.

7. RapidMiner

RapidMiner es una sólida plataforma integrada de ciencia de datos creada por la misma empresa, que realiza análisis proyectivos y otros sofisticados sin ninguna programación, como minería de datos, análisis de texto, capacitación en máquinas y análisis visual. Incluyendo Access, Teradata, IBM SPSS, Oracle, MySQL, Sybase, Excel, IBM DB2, Ingres, Dbase, etc., RapidMiner también se puede utilizar para crear cualquier fuente de información, incluido Access. El instrumento es muy sólido para generar análisis basados ​​en entornos de conversión de información real. Por ejemplo: para el análisis predictivo, puede administrar formatos y conjuntos de información.

8. KNIME

KNIME El equipo de ingenieros de software de la Universidad de Constance se desarrolló en enero de 2004. Plataforma de flujo de trabajo de código abierto para la construcción y ejecución de procesamiento de información. KNIME utiliza nodos para construir gráficos que mapean el flujo de información de entrada a salida. Con su idea de canalización modular, KNIME es una de las principales herramientas analíticas integradas y de código abierto para evaluar y modelar la información a través de la programación visual, integrar diferentes elementos de minería de datos y aprendizaje automático. Cada nodo realiza un solo trabajo de flujo de trabajo. En la siguiente instancia, un usuario lee cierta información utilizando un nodo Lector de archivos. Las primeras 1000 filas se filtran posteriormente utilizando un nodo Filtro de fila. Luego, puede calcular estadísticas de resumen utilizando un nodo de estadísticas, y los resultados son terminados por un Escritor CSV en el disco duro de los usuarios.

9. QlikView

QlikView tiene muchas características distintivas, como la tecnología patentada y el procesamiento de memoria que pueden ejecutar rápidamente el resultado para los clientes finales y almacenar la información en el documento mismo. La asociación de datos se retiene automáticamente en QlikView y se puede comprimir casi el 10% del volumen inicial. Visualización de color de la conexión de información: para información asociada e información no relacionada, un color particular. Como herramienta de BI de servicio automático, QlikView suele ser fácil de recopilar, sin tener que tener un análisis de datos único o capacidades de programación para la mayoría de los clientes de la empresa. A menudo se usa en los departamentos de marketing, personal y ventas, así como en paneles de administración para monitorear las transacciones generales de la compañía al más alto nivel de administración. La mayoría de las organizaciones brindan capacitación a los usuarios de la compañía antes de que tengan acceso al software, mientras que no se necesitan habilidades únicas.

10. Splunk

Su primera versión, la mayoría apreciada por sus usuarios, se lanzó en 2004. Poco a poco se volvió viral entre las empresas y comenzó a comprar sus licencias de empresa. Splunk es una tecnología de software utilizada para monitorear, buscar, analizar y ver información producida por la computadora en tiempo real. Puede rastrear y leer varios archivos de registro y guardar información en los indexadores como ocurrencias. Puede mostrar información sobre diferentes tipos de paneles con estas herramientas. Splunk recupera toda la información de registro basada en texto y ofrece una manera fácil de buscar a través de ella, un usuario puede recuperar todo tipo de información, realizar todo tipo de estadísticas interesantes y enviarlas en varios formatos.

11. IBM SPSS Modeler

Una plataforma predictiva de Big Data Analytics es IBM SPSS Modeler. Proporciona modelos predictivos y suministra personas, organizaciones, sistemas y la empresa. Contiene una variedad de sofisticados análisis y algoritmos. TI Descubra más rápidamente y solucione problemas analizando datos estructurados y no estructurados SPSS Modeler no solo explora su información. Es más potente cuando se utiliza para descubrir patrones fuertes en sus procesos comerciales continuos y luego capitalizar mediante la implementación de modelos comerciales para predecir mejor las opciones y lograr resultados óptimos.

Conclusión

Aunque las herramientas mencionadas en el artículo anterior facilitan la evaluación, los datos que proporciona y analiza son tan útiles como lo son. Tómese un tiempo para aprender algunos trucos nuevos, tome el desafío y deje que estos instrumentos mejoren y completen sus habilidades de lógica y razonamiento ya existentes.

Recomendar artículos:

Esta ha sido una guía para las herramientas de análisis de datos. Aquí discutimos las mejores herramientas de análisis de datos fáciles de usar y orientadas al rendimiento. También puede consultar los siguientes artículos para obtener más información:

  1. ¿Qué es MongoDB?
  2. ¿Qué es SAS?
  3. ¿Qué es MySQL?
  4. Operadores SAS
  5. Gráficos QlikView
  6. Funciones QlikView

Categoría:

Big Data