11 инструментов анализа данных (включая советы по выбору)

11 марта 2022 г.

Анализ данных — это процесс исследования набора данных и получения выводов о данных. Для этого аналитики данных полагаются на передовое программное обеспечение и инструменты. Зная больше инструментов анализа данных, вы сможете лучше выбрать правильный для своего проекта, что может повысить вашу производительность на работе. В этой статье мы перечисляем 11 инструментов анализа данных и даем советы по выбору того, который соответствует вашим потребностям.

Что такое инструменты анализа данных?

Инструменты анализа данных исследуют наборы данных, выполняют вычисления и возвращают информацию о данных. Аналитики данных полагаются на эти инструменты, которые помогают им анализировать сложные наборы данных и эффективно извлекать ценные сведения. Инструменты анализа данных способны выполнять тысячи вычислений за короткий период времени, что делает их необходимыми для исследования больших наборов данных. Существуют различные виды инструментов анализа данных, включая среды программирования, программное обеспечение для работы с электронными таблицами и инструменты автоматизации. Аналитики данных часто полагаются на разные инструменты в зависимости от потребностей каждого проекта.

11 инструментов анализа данных

Вот 11 инструментов анализа данных, которые вы можете использовать на работе:

1. РСтудио

RStudio — это инструмент с открытым исходным кодом для анализа данных с помощью языка программирования R. Программисты часто используют R для статистических вычислений и графики, что делает RStudio эффективным инструментом для обучения аналитиков данных. Вы можете запускать RStudio как настольное приложение или на удаленном сервере, что дает вам возможность удаленного доступа к программному обеспечению через веб-браузер. Поскольку RStudio имеет открытый исходный код, вы можете использовать его бесплатно, что может быть полезно для аналитиков данных, которые только начинают свою карьеру.

2. Питон

Python — это язык программирования, который можно использовать в качестве инструмента для анализа данных. Python предлагает встроенные инструменты, которые упрощают пользователям обнаружение шаблонов, сбор информации и оценку производительности. Кроме того, Python может быть простым языком программирования для изучения, что делает его эффективным выбором для тех, кто хочет быстро приступить к анализу данных. Крупные корпорации, небольшие компании и внештатные аналитики данных часто используют инструменты, предлагаемые Python.

3. Microsoft Excel

Поскольку он широко доступен, многие организации используют Excel в качестве инструмента для анализа данных. Отдельным пользователям также легко загрузить и начать использовать программное обеспечение. Excel упрощает организацию данных благодаря макету электронной таблицы. Он также предоставляет множество встроенных инструментов для анализа данных, которые не требуют от пользователя изучения каких-либо дополнительных языков программирования. Хотя пользователи, которые планируют выполнять расширенный анализ данных, могут предпочесть использовать более сложные инструменты, Excel обычно эффективен для простого и промежуточного анализа.

4. Таблица

Tableau — это инструмент, который позволяет пользователям легко создавать визуализации на основе своих данных. Этот инструмент помогает упростить сложные наборы данных и преобразовать их в понятные форматы. Кроме того, визуализации, которые вы можете создавать с помощью Tableau, эстетически приятны, что делает его идеальной платформой, если вы хотите поделиться своими данными с другими. Аналитики данных могут извлечь выгоду из использования Tableau, если они хотят продвигать свою работу в Интернете или планируют представить данные аудитории, которая может не иметь опыта анализа данных.

5. Дженкинс

Jenkins — это инструмент автоматизации с открытым исходным кодом. Цель Jenkins — помочь разработчикам автоматизировать часть процесса разработки программного обеспечения. Таким образом, разработчики могут выполнять анализ данных и быстрее выполнять проекты. Jenkins также помогает аналитикам данных, позволяя им автоматически запускать программное обеспечение в определенное время. Например, кто-то, анализирующий информацию о фондовом рынке, может использовать этот инструмент для запуска своего программного обеспечения каждый день после автоматического открытия фондового рынка. Это может помочь аналитикам данных стать более продуктивными и улучшить свои наборы данных.

6. Датапин

Datapine — это программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое призвано помочь как начинающим, так и более продвинутым пользователям. Он делает это, предоставляя интерфейс перетаскивания, с помощью которого пользователи могут создавать свои запросы к базе данных. Он также позволяет переключаться в ручной режим, чтобы более опытные пользователи могли выполнять более глубокий анализ. Это делает его эффективным инструментом, если вы новичок в анализе данных, но хотите иметь возможность применять более продвинутые методы по мере обучения.

7. Платформа Splunk

Splunk Platform — это инструмент, который вы можете использовать для анализа и визуализации машинно-генерируемых данных. Цель Splunk — помочь организациям извлекать данные со своих серверов, а затем выполнять их анализ. Некоторые очень крупные и популярные организации используют Splunk для улучшения своих повседневных операций. Поскольку работодатели могут искать кандидатов, которые знают, как использовать это программное обеспечение, аналитикам данных полезно ознакомиться с ним.

8. Апач Искра

Apache Spark — это аналитическая система с открытым исходным кодом. Ключевой особенностью Spark является его способность обрабатывать данные на высоких скоростях. Это делает его идеальным, если у вас есть рабочая нагрузка с большим количеством данных. Аналитикам данных также полезно научиться использовать Spark, потому что у него очень активное сообщество. Новые пользователи могут задавать вопросы и учиться у других аналитиков данных, помогая им расти профессионально и изучать новые методы для использования в своих проектах.

9. Платформа KNIME

Платформа KNIME — это инструмент с открытым исходным кодом, использующий рабочий процесс на основе графического интерфейса. Преимущество системы с графическим интерфейсом заключается в том, что вы можете визуализировать этапы анализа, что поможет вам глубже понять его. Платформа KNIME может выполнять только некоторые из ваших шагов анализа и проверять результаты, что позволяет пользователям видеть, как различные шаги влияют на результат. Платформа KNIME — полезный инструмент, если вы визуальный ученик и имеете минимальные знания в области программирования.

10. Фабрика данных Talend

Talend — это инструмент, предоставляющий множество функций для анализа данных. С помощью этого инструмента вы можете легко интегрировать большие наборы данных, подключаться к облачным службам, подготавливать свои данные и извлекать ценную информацию из ваших наборов данных. Это комплексный инструмент, которым важно научиться пользоваться, так как вы, вероятно, столкнетесь с ним в какой-то момент своей карьеры.

11. MySQL Workbench

MySQL Workbench — это инструмент, упрощающий управление базами данных MySQL. MySQL — это бесплатная служба управления базами данных. Если вы хотите работать с базой данных SQL и нуждаетесь в инструменте, который поможет вам визуализировать ваши данные, создавать модели и повышать производительность анализа, MySQL Workbench может быть эффективным вариантом.

Советы по выбору инструментов анализа данных

Вот несколько советов по выбору инструмента анализа данных, соответствующего вашим профессиональным потребностям:

Учитывайте тип данных, которые вы хотите проанализировать

Подумайте о типе данных, с которыми вы работаете, поскольку некоторые инструменты лучше подходят для определенных типов наборов данных, чем другие. Например, если вы работаете с очень большим набором данных, рассмотрите инструмент, предназначенный для быстрой обработки больших пакетов информации. Также подумайте о формате ваших данных. Например, если у вас есть электронная таблица, вам может быть проще использовать такой инструмент, как Microsoft Excel, тогда как если у вас есть информация в базе данных MySQL, вероятно, проще использовать MySQL Workbench.

Определите, сколько времени у вас есть на обучение

Некоторые инструменты могут потребовать больше времени для изучения, чем другие. Например, R — это язык программирования, который можно использовать для анализа данных и более эффективного использования таких инструментов, как RStudio. Если у вас есть опыт программирования, вы сможете быстро выучить язык программирования. Если вы новичок в программировании, вам может быть проще использовать такой инструмент, как KNIME Platform или Excel, без дополнительного обучения.

Подумайте, какие дополнительные функции вам нужны

Каждый инструмент имеет свои собственные функции, поэтому полезно подумать о том, что вам нужно делать с вашими данными, чтобы решить, какой инструмент использовать. Например, если вы планируете создавать визуализации данных, вы можете использовать такой инструмент, как Tableau. Если вам нужна возможность автоматизировать некоторые процессы, вы можете рассмотреть такой инструмент, как Jenkins. Чтобы определить, какой инструмент выбрать, вы можете написать список функций, которые вы хотите иметь в своем программном инструменте, а затем изучить, какие варианты лучше всего соответствуют этим потребностям.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.