Den økende etterspørselen og betydningen av dataanalyse i markedet har generert mange åpninger over hele verden. Det blir litt vanskelig å shortlist de beste dataanalyseverktøyene ettersom open source-verktøyene er mer populære, brukervennlige og ytelsesorienterte enn den betalte versjonen. Det er mange åpen kildekode -verktøy som ikke krever mye koding og som klarer å levere bedre resultater enn betalte versjoner, f.eks. R -programmering i data mining og Tableau public, Python i datavisualisering. Nedenfor er listen over topp 10 av dataanalyseverktøy, både åpen kildekode og betalt versjon, basert på deres popularitet, læring og ytelse.
1. R Programmering
R er det ledende analyseverktøyet i bransjen og mye brukt for statistikk og datamodellering. Det kan enkelt manipulere dataene dine og presentere dem på forskjellige måter. Det har overgått SAS på mange måter som datakapasitet, ytelse og utfall. R kompilerer og kjører på en rekke plattformer, nemlig -UNIX, Windows og MacOS. Den har 11 556 pakker og lar deg bla gjennom pakkene etter kategorier. R tilbyr også verktøy for å automatisk installere alle pakker i henhold til brukerkrav, som også kan monteres godt med store data.
2. Tableau Public:
Tableau Public er en gratis programvare som kobler alle datakilder, det være seg bedriftens datavarehus, Microsoft Excel eller nettbaserte data, og lager datavisualiseringer, kart, dashbord etc. med oppdateringer i sanntid som presenteres på nettet. De kan også deles gjennom sosiale medier eller med klienten. Det gir tilgang til å laste ned filen i forskjellige formater. Hvis du vil se kraften i tablå, må vi ha en veldig god datakilde. Tableau’s Big Data -evner gjør dem viktige, og man kan analysere og visualisere data bedre enn noen annen datavisualiseringsprogramvare i markedet.
3. Python
Python er et objektorientert skriptspråk som er lett å lese, skrive, vedlikeholde og er et gratis verktøy for åpen kildekode. Den ble utviklet av Guido van Rossum på slutten av 1980 -tallet som støtter både funksjonelle og strukturerte programmeringsmetoder.
Python er lett å lære ettersom det ligner veldig på JavaScript, Ruby og PHP. Python har også veldig gode maskinlæringsbiblioteker, dvs. Scikitlearn, Theano, Tensorflow og Keras. En annen viktig egenskap ved Python er at den kan settes sammen på hvilken som helst plattform som SQL -server, en MongoDB -database eller JSON. Python kan også håndtere tekstdata veldig bra.
4. SAS
Sas er et programmeringsmiljø og språk for datamanipulering og en leder innen analyse, utviklet av SAS Institute i 1966 og videreutviklet på 1980- og 1990 -tallet. SAS er lett tilgjengelig, håndterbart og kan analysere data fra alle kilder. SAS introduserte et stort sett med produkter i 2011 for kundeintelligens og mange SAS -moduler for web, sosiale medier og markedsanalyse som er mye brukt for profilering av kunder og potensielle kunder. Det kan også forutsi deres oppførsel, administrere og optimalisere kommunikasjon.
5. Apache Spark
University of California, Berkeleys AMP Lab, utviklet Apache i 2009. Apache Spark er en rask databehandlingsmotor i stor skala og kjører applikasjoner i Hadoop-klynger 100 ganger raskere i minnet og 10 ganger raskere på disk. Spark er bygget på datavitenskap, og konseptet gjør datavitenskap uanstrengt. Spark er også populær for datarørledninger og maskinlæringsmodeller.
Spark inkluderer også et bibliotek – MLlib, som gir et progressivt sett med maskinalgoritmer for repetitive datavitenskapsteknikker som klassifisering, regresjon, kollaborativ filtrering, gruppering, etc.
6. Excel
Excel er et grunnleggende, populært og mye brukt analyseverktøy nesten i alle bransjer. Enten du er ekspert på Sas, R eller Tableau, må du fortsatt bruke Excel. Excel blir viktig når det er krav om analyse av klientens interne data. Den analyserer den komplekse oppgaven som oppsummerer dataene med en forhåndsvisning av pivottabeller som hjelper til med å filtrere dataene i henhold til klientkrav. Excel har forhåndsalternativ for forretningsanalyse som hjelper til med modelleringsfunksjoner som har forhåndsbygde alternativer som automatisk relasjonsdeteksjon, opprettelse av DAX -målinger og tidsgruppering.
7. RapidMiner:
RapidMiner er en kraftig integrert datavitenskapelig plattform utviklet av det samme selskapet som utfører prediktiv analyse og annen avansert analyse som data mining, tekstanalyse, maskinlæring og visuell analyse uten programmering. RapidMiner kan integreres med alle datakildetyper, inkludert Access, Excel, Microsoft SQL, Tera-data, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase etc. Verktøyet er veldig kraftig som kan generere analyser basert på virkelige innstillinger for livsdatatransformasjon, det vil si at du kan kontrollere formater og datasett for prediktiv analyse.
8. KNIME
KNIME Utviklet i januar 2004 av et team av programvareingeniører ved University of Konstanz. KNIME er ledende åpen kildekode, rapportering og integrerte analyseverktøy som lar deg analysere og modellere dataene gjennom visuell programmering, det integrerer ulike komponenter for data mining og maskinlæring via sitt modulære datapipeliningskonsept.
9. QlikView
QlikView har mange unike funksjoner som patentert teknologi og har databehandling i minnet, som utfører resultatet veldig raskt for sluttbrukerne og lagrer dataene i selve rapporten. Datatilknytning i QlikView opprettholdes automatisk og kan komprimeres til nesten 10% fra den opprinnelige størrelsen. Datarelasjon visualiseres ved hjelp av farger – en bestemt farge gis til relaterte data og en annen farge for ikke -relaterte data.
10. Splunk:
Splunk er et verktøy som analyserer og søker i maskingenererte data. Splunk trekker alle tekstbaserte loggdata og gir en enkel måte å søke gjennom dem, en bruker kan hente inn alle slags data og utføre alle slags interessante statistiske analyser på den, og presentere den i forskjellige formater.
