ТОП-8 инструментов для анализа данных в 2019 году
Анализ данных – штука сложная и интересная, но лучше обзавестись соответствующим арсеналом. Вот подборка инструментов, которые облегчат работу.
Еще вчера слова Big Data были чем-то странным и неизвестным, а сегодня уже телефонные операторы отсеивают из входящих спам. Итак, вот инструменты, которые тебе помогут в работе с данными.
Excel
Excel – это не только создание формы, сводные таблицы и VBA. Система настолько велика, что ни один инструмент аналитики не может превзойти ее, гарантируя, что люди могут анализировать данные в соответствии с их потребностями.
Тем не менее, многие люди равнодушны к Excel в виде инструмента для такой задачи. Мы считаем, что Excel – это универсальный игрок. Он справится как с небольшими данными, так и обработкой бигдаты (используя плагин).
Основываясь на мощных возможностях Excel и его пользовательском охвате, можно сказать, что это незаменимый инструмент. Если тебе нужно изучить анализ данных, то Excel, безусловно, является отличным выбором.
Tableau
Основное направление Tableau – сводные таблицы и диаграммы Excel. Судя по отзывам на рынке и истории развития, этот продукт лучше подходит для визуализации. Крутые графики, дизайн, цвет и пользовательский интерфейс дают ощущение свежести и легкости.
Не так давно разработчики добавили функцию очистки данных и более интеллектуальные функции анализа, т. е. продукт постоянно поддерживается и развивается, что немаловажно.
Orange
Orange – это опенсорсный проект, содержащий набор инструментов для визуализации, обработки и анализа данных. Огромный пакет инструментов поможет тебе создать интерактивный рабочий процесс для анализа и визуализации данных с помощью точечных диаграмм, гистограмм, деревьев, дендрограмм, сетей и тепловых карт. Подойдет как для профессиональных аналитиков, так и для обычных юзеров.
Power BI
Не так давно Power BI был плагином для Excel. Но теперь это самостоятельная единица, которая постоянно обновляется и очень быстро догоняет конкурентов.
В настоящее время Power BI имеет три способа лицензирования: Free, Pro и Premium. Ясное дело, что бесплатная версия не поддерживает полный функционал, но для личного пользования хватит.
Преимущество Power BI заключается в возможностях анализа данных бизнес-модели. Его PowerPivot и язык DAX позволяют реализовать сложный расширенный анализ так же просто, как и написание формул в Excel.
R и Python
Хотя программные средства специально были заточены под данную задачу, не рассмотреть ЯП было бы глупо. Обладая знаниями в программировании, можно использовать встроенные возможности языка для решения поставленной задачи. Существует море опенсорсных библиотек и дополнений для анализа данных, которые можно “прикрутить” и юзать.
Ты можешь написать код, четко под свои нужды. Например, R и Python являются незаменимыми инструментами для исследователей данных, и они определенно мощнее, чем Excel и BI-инструменты.
NodeXL
NodeXL – это программное обеспечение для анализа данных, визуализации зависимостей и сетей. Вот некоторые возможности:
- визуализация собственной сети в соответствии с требованиями;
- анализ социальных сетей и определение ключевых подписчиков;
- анализ контента позволяет глубоко анализировать все слова, хэштеги и URL-адреса, встроенные в сообщения, твиты и т. д.;
- импорт наборов данных из различных источников;
- автоматизация и отчеты.
Salesforce reports & dashboards
Это очень крутой инструмент для анализа и визуализации больших наборов данных. Вот некоторые особенности:
- фильтрация, суммирование, создание формул;
- удобная визуализация данных с обновлением в режиме реального времени;
- управление данными из административной части CRM-системы.
Стоит отметить, что Salesforce не относится к бесплатным инструментам, и работа с Big Data потребует покупки. Но если речь идет о паре тысяч записей – никаких проблем. Для этого можно использовать дев-версию или плейграунд.
RapidMiner
Еще один из достойных инструментов. Комплекс включает в себя IDE собственной разработки (как нынче модно – своя студия, aka VisualStudio) и сервер для хранения выполненных процессов анализа, расшаривания информации между аналитиками и подготовки результатов для выдачи в веб. Платформа позволит команде быстро оперировать данными из разных источников, запускать проверки моделей машинного обучения, и все это в одном месте с одним набором софта.