Najlepsze narzędzia do analizy danych

Data Science wiąże się z wydobywaniem, manipulowaniem, przetwarzaniem i generowaniem prognoz z danych. Aby wykonać te zadania, potrzebujemy różnych narzędzi statystycznych i języków programowania. W tym artykule przedstawimy niektóre z dobrze znanych narzędzi Data Science używanych przez naukowców zajmujących się danymi do przeprowadzania operacji na danych. Postaramy się zrozumieć główne cechy narzędzi, korzyści, jakie mogą zapewnić.

Krótkie wprowadzenie do nauki o danych

Data Science stała się jedną z najpopularniejszych dziedzin świata komputerów. Firmy zatrudniają naukowców zajmujących się danymi, aby pomogli im uzyskać wgląd w rynek i udoskonalić swoje produkty. Naukowcy zajmujący się danymi pracują jako decydenci i są w dużej mierze odpowiedzialni za analizowanie i przetwarzanie dużej ilości nieustrukturyzowanych i ustrukturyzowanych danych. W tym celu potrzebuje różnych, specjalnie zaprojektowanych narzędzi i   języki programowania dla Data Science, aby wykonać zadanie w sposób, w jaki chce. Analitycy danych używają tych narzędzi do analizy danych do analizowania i generowania prognoz.

Najlepsze narzędzia do analizy danych

Oto lista najlepszych narzędzi do analizy danych, z których korzystała większość naukowców zajmujących się danymi.

1. SAS

SAS jest jednym z tych narzędzi do nauki o danych, które są specjalnie zaprojektowane do ciężkich operacji statystycznych. Jest to zastrzeżone oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym, które jest obecnie używane przez duże organizacje do analizy danych. SAS używa podstawowego języka programowania SAS, który służy do modelowania statystycznego. Jest szeroko stosowany przez specjalistów data science i firmy pracujące nad niezawodnym oprogramowaniem komercyjnym. SAS oferuje liczne biblioteki statystyczne i narzędzia, które Data Scientist może wykorzystać do modelowania i organizowania swoich ogromnych danych. Jest wysoce niezawodny i ma silne wsparcie firmy, dlatego jest bardzo drogi i jest używany tylko przez większe gałęzie przemysłu. Ponadto SAS blednie w porównaniu z niektórymi nowoczesnymi narzędziami open-source. SAS ma kilka bibliotek i pakietów, ale kopuła nie jest dostępna w pakiecie podstawowym i może wymagać kosztownej aktualizacji.

2. Iskra Apache

Apache Spark lub po prostu Spark to potężne narzędzie z silnikiem analitycznym i jedno z najczęściej używanych narzędzi Data Science na całym świecie. Spark jest specjalnie zaprojektowany do obsługi przetwarzania wsadowego i przetwarzania strumieniowego. Jest wyposażony w wiele interfejsów API, które ułatwiają naukowcom zajmującym się danymi wielokrotny dostęp do danych na potrzeby uczenia maszynowego, przechowywania w SQL itp. Jest to ulepszenie w porównaniu z Hadoop i może działać 100 razy szybciej niż MapReduce. Spark ma wiele interfejsów API uczenia maszynowego, które mogą pomóc naukowcom zajmującym się danymi w tworzeniu zaawansowanych prognoz na podstawie danych.

Spark radzi sobie lepiej niż inne platformy Big Data pod względem zdolności do obsługi danych przesyłanych strumieniowo. Oznacza to, że Spark może przetwarzać dane w czasie rzeczywistym w porównaniu z innymi narzędziami analitycznymi, które przetwarzają tylko dane historyczne w partiach. Spark oferuje różne interfejsy API, które można programować w Pythonie, Javie i R. Ale najpotężniejszym połączeniem Sparka jest język programowania Scala, który jest oparty na wirtualnej maszynie Java i ma charakter wieloplatformowy.

Spark jest wysoce wydajny w zarządzaniu klastrami, co czyni go znacznie lepszym niż Hadoop, ponieważ ten ostatni służy tylko do przechowywania. To właśnie ten system zarządzania klastrami umożliwia Sparkowi przetwarzanie aplikacji z dużą prędkością.

3. BigML

Jest to kolejne narzędzie szeroko wykorzystywane przez specjalistów Data Science. BigML zapewnia świetne i w pełni wykonalne, oparte na chmurze środowisko GUI, którego można używać do przetwarzania algorytmów uczenia maszynowego. Dostarcza ustandaryzowane oprogramowanie wykorzystujące chmurę obliczeniową dla wymagań branżowych. Dzięki niemu firmy mogą korzystać z algorytmów uczenia maszynowego w różnych częściach swojej firmy. Na przykład może używać tego jednego oprogramowania do prognozowania sprzedaży, analizy ryzyka i innowacji produktowych. BigML specjalizuje się w modelowaniu predykcyjnym. Wykorzystuje szeroką gamę algorytmów uczenia maszynowego, takich jak grupowanie, klasyfikacja, prognozowanie szeregów czasowych itp.

BigML zapewnia łatwy w użyciu interfejs internetowy za pomocą interfejsów API Rest i możesz utworzyć bezpłatne konto lub konto premium w zależności od potrzeb dotyczących danych. Umożliwia interaktywne wizualizacje danych i umożliwia eksportowanie wykresów wizualnych na urządzenia mobilne lub IOT.

Ponadto BigML zawiera różne metody automatyzacji, które mogą pomóc zautomatyzować dostrajanie modeli hiperparametrów, a nawet zautomatyzować przepływ pracy skryptów wielokrotnego użytku.

4. D3.js

Dobrze znany „Javascript” jest używany głównie jako język skryptowy po stronie klienta. D3.js , biblioteka JavaScript umożliwia tworzenie interaktywnych i wspaniałych wizualizacji w przeglądarce internetowej. Dzięki kilku API D3.js możesz użyć kilku funkcji do tworzenia dynamicznej wizualizacji i analizy danych w przeglądarce. Kolejną potężną funkcją D3.js jest użycie animowanych przejść. D3.js sprawia, że ​​dokumenty są dynamiczne, umożliwiając aktualizacje po stronie klienta i aktywnie wykorzystując zmiany danych w celu odzwierciedlenia wizualizacji w przeglądarce.

Możesz połączyć to z CSS, aby stworzyć znakomite i przemijające wizualizacje, które pomogą Ci zaimplementować niestandardowe wykresy na stronach internetowych. Ogólnie rzecz biorąc, może to być bardzo przydatne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, którzy pracują nad urządzeniami opartymi na IOT, które wymagają interakcji po stronie klienta w celu wizualizacji i przetwarzania danych.

5. MATLAB

MATLAB jest wieloparadygmatycznym środowiskiem obliczeniowym do przetwarzania informacji matematycznych. Jest to oprogramowanie o zamkniętym kodzie źródłowym, które ułatwia funkcje macierzowe, implementację algorytmiczną i statystyczne modelowanie danych. MATLAB jest najczęściej stosowany w kilku dyscyplinach naukowych.

W Data Science MATLAB służy do symulacji sieci neuronowych i logiki rozmytej. Korzystając z biblioteki graficznej MATLAB, możesz tworzyć potężne wizualizacje. MATLAB jest również wykorzystywany w przetwarzaniu obrazu i sygnału. To sprawia, że ​​jest to bardzo wszechstronne narzędzie dla naukowców zajmujących się danymi, ponieważ mogą oni rozwiązać wszystkie problemy, od czyszczenia i analizy danych po bardziej zaawansowane algorytmy Deep Learning.

Co więcej, łatwa integracja MATLAB z aplikacjami korporacyjnymi i systemami wbudowanymi sprawia, że ​​jest to idealne narzędzie do analizy danych. Pomaga również w automatyzacji różnych zadań, od ekstrakcji danych po ponowne wykorzystanie skryptów do podejmowania decyzji. Jednak cierpi z powodu ograniczenia bycia zastrzeżonym oprogramowaniem o zamkniętym kodzie źródłowym.

6. Excel

Prawdopodobnie Excel jest najczęściej używanym narzędziem do analizy danych. Microsoft opracował program Excel specjalnie do obliczeń w arkuszach kalkulacyjnych, ale obecnie jest on również używany do przetwarzania danych, wizualizacji i złożonych obliczeń. Excel to solidne narzędzie analityczne dla Data Science .

Excel zawiera różne predefiniowane formuły, tabele, filtry itp. Możesz także tworzyć własne niestandardowe funkcje i formuły za pomocą Excela. Excel nie służy do obliczania ogromnych ilości danych, jak inne narzędzia, ale nadal jest idealnym wyborem do tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych i arkuszy kalkulacyjnych. Możesz także połączyć SQL z Excelem i używać go do manipulowania i analizowania danych. Tak wielu naukowców zajmujących się danymi korzysta z programu Excel do manipulacji danymi, ponieważ zapewnia on łatwe i niepraktyczne środowisko graficznego interfejsu użytkownika do łatwego wstępnego przetwarzania informacji.

Arkusze Google : Arkusz Google to kolejny przykład świetnego narzędzia do analizy danych. Jego prawie jak stwardnienie rozsiane excel. Jest bardzo przydatny do codziennego użytku. Główną zaletą tego narzędzia jest to, że jest ono oparte na chmurze, bezpłatne, działa na różnych urządzeniach, a także jest do niego pewien dodatek. Na przykład to bezpłatne narzędzie do śledzenia urlopów zostało stworzone przez Arkusze Google. Możesz sprawdzić swój plik online i edytować z dowolnego miejsca, czego nie można zrobić w programie Excel bez dysku współdzielonego.

7. ggplot2

ggplot2 to zaawansowane oprogramowanie do wizualizacji danych dla języka programowania R. Twórcy stworzyli to narzędzie w celu zastąpienia natywnego pakietu graficznego języka R. Używa potężnych poleceń do tworzenia wspaniałych, znakomitych wizualizacji. Jest to szeroko stosowana biblioteka, którą Data Scientists wykorzystują do tworzenia atrakcyjnych wizualizacji na podstawie analizowanych danych.
Ggplot2 jest częścią tidyverse, pakietu w języku R, który został zaprojektowany dla Data Science. Jednym ze sposobów, w jaki ggplot2 jest znacznie lepszy niż reszta wizualizacji danych, jest estetyka. Dzięki ggplot2 naukowcy zajmujący się danymi mogą tworzyć niestandardowe wizualizacje, aby zaangażować się w ulepszone opowiadanie historii. Korzystając z ggplot2, możesz dodawać adnotacje do danych w wizualizacjach, dodawać etykiety tekstowe do punktów danych i zwiększać nieczytelność wykresów. Możesz także tworzyć różne style map, takie jak kartogramy, kartogramy, hexbins itp. Jest to najczęściej używane narzędzie do analizy danych.

8. Tablica

Tableau to oprogramowanie do wizualizacji danych, które jest wypełnione potężną grafiką, aby tworzyć interaktywne i atrakcyjne wizualizacje. Skupia się na potrzebach branż działających w obszarze business intelligence. Najważniejszym aspektem Tableau jest jego zdolność do łączenia się z bazami danych, arkuszami kalkulacyjnymi, kostkami OLAP (Online Analytical Processing) itp. Wraz z tymi funkcjami Tableau ma możliwość wizualizacji danych geograficznych oraz wykreślania długości i szerokości geograficznej na mapach.

Wraz z tworzeniem wizualizacji możesz również wykorzystać jego narzędzie analityczne do analizy danych. Tableau ma aktywną społeczność i możesz dzielić się swoimi odkryciami na platformie internetowej z innymi użytkownikami. Chociaż Tableau to oprogramowanie dla przedsiębiorstw, jest dostarczane z bezpłatną wersją o nazwie Tableau Public.

9. Jupyter

Project Jupyter to narzędzie open source oparte na protokole IPython, które pomaga programistom w tworzeniu oprogramowania open source i korzystaniu z interaktywnego przetwarzania. Jupyter obsługuje wiele języków, takich jak Julia, Python i R. Jest to jedno z najlepszych narzędzi aplikacji internetowych do pisania kodu na żywo, wizualizacji i prezentacji. Jupyter to bardzo popularne narzędzie zaprojektowane w celu spełnienia wymagań Data Science.

Jest to interaktywne środowisko, dzięki któremu naukowcy zajmujący się danymi mogą wykonywać wszystkie swoje obowiązki. Jest to również potężne narzędzie do opowiadania historii, ponieważ obecne są w nim różne funkcje prezentacji. Za pomocą Jupyter Notebooks można przeprowadzać czyszczenie danych, obliczenia statystyczne, wizualizację oraz tworzyć predykcyjne modele uczenia maszynowego . Jest w 100% open-source i dlatego jest bezpłatny. Istnieje internetowe środowisko Jupyter o nazwie Collaboratory, które działa w chmurze i przechowuje dane na Dysku Google.

10. Matplotlib

Matplotlib to biblioteka do kreślenia i wizualizacji opracowana dla Pythona. Jest to najpopularniejszy wybór analityków danych do generowania wykresów z analizowanymi danymi. Służy głównie do kreślenia złożonych wykresów za pomocą prostych linii kodu. Za jego pomocą można generować wykresy słupkowe, histogramy, wykresy rozrzutu itp. Matplotlib ma kilka podstawowych modułów. Jednym z najczęściej używanych modułów jest pyplot. Oferuje MATLAB jak interfejs. Pyplot to także open-source'owa alternatywa dla modułów graficznych MATLAB.

Matplotlib jest preferowanym narzędziem do wizualizacji danych i jest używany przez Data Scientists w porównaniu z innymi współczesnymi narzędziami. W rzeczywistości NASA wykorzystała Matplotlib do zilustrowania wizualizacji danych podczas lądowania statku kosmicznego Phoenix. Jest to również idealne narzędzie dla początkujących w nauce wizualizacji danych w Pythonie.

11. SolarWinds Loggly

SolarWinds Loggly to oparta na chmurze agregacja dzienników, która umożliwia łatwe zarządzanie wszystkimi dziennikami za pośrednictwem jednego pulpitu internetowego. Za pomocą tego narzędzia możesz logować więcej bez marnowania czasu i zasobów.

Dzięki temu narzędziu możesz uzyskać wyższe wolumeny danych i wskaźniki retencji przy lepszym całkowitym koszcie posiadania. Zarządzanie Loggly jest proste i nie wymaga skomplikowanej konfiguracji. Obsługuje również logi z różnych źródeł, w tym Lucene, MongoDB, AWS Scripts, Fluentd, Hadoop i innych.

Streszczenie

Nauka o danych wymaga szerokiej gamy narzędzi. Narzędzia do nauki o danych służą do analizowania danych, tworzenia estetycznych i interaktywnych atrakcyjnych wizualizacji oraz tworzenia solidnych modeli predykcyjnych przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego. Większość wymienionych powyżej narzędzi do nauki o danych zapewnia złożone operacje związane z nauką danych w jednym miejscu. Ułatwia to użytkownikowi lub analitykowi danych implementację funkcjonalności data science bez konieczności pisania kodu od zera.