Quais são algumas das melhores ferramentas de análise de dados?

TOP 10 DATA ANALYTICS TOOLS

A crescente demanda e importância da análise de dados no mercado tem gerado muitas aberturas no mundo inteiro. Torna-se ligeiramente difícil fazer uma lista restrita das principais ferramentas de análise de dados, uma vez que as ferramentas de código aberto são mais populares, fáceis de usar e orientadas para o desempenho do que a versão paga. Existem muitas ferramentas de código aberto que não requerem muita/qualquer codificação e conseguem fornecer melhores resultados do que as versões pagas, por exemplo - programação R em data mining e Tableau public, Python em visualização de dados. Abaixo está a lista das 10 principais ferramentas de análise de dados, tanto em código aberto como em versão paga, com base em sua popularidade, aprendizagem e desempenho.

1. R Programação

R é a ferramenta analítica líder na indústria e amplamente utilizada para estatísticas e modelagem de dados. Ela pode facilmente manipular seus dados e apresentar de diferentes maneiras. Tem excedido SAS de muitas maneiras, como capacidade de dados, desempenho e resultado. R compila e roda em uma grande variedade de plataformas como -UNIX, Windows e MacOS. Possui 11.556 pacotes e permite que você navegue pelos pacotes por categorias. R também fornece ferramentas para instalar automaticamente todos os pacotes conforme a necessidade do usuário, que também pode ser bem montado com Big data.

2. Tableau Public

Tableau Public é um software gratuito que conecta qualquer fonte de dados, seja ele Data Warehouse corporativo, Microsoft Excel ou dados baseados na web, e cria visualizações de dados, mapas, dashboards, etc. com atualizações em tempo real apresentadas na web. Eles também podem ser compartilhados através de mídias sociais ou com o cliente. Ele permite o acesso para baixar o arquivo em diferentes formatos. Se você quiser ver o poder do tableau, então devemos ter uma fonte de dados muito boa. As capacidades do Tableau Big Data torna-os importantes e é possível analisar e visualizar dados melhor do que qualquer outro software de visualização de dados do mercado.

3.Python

Python é uma linguagem de script orientada a objetos, fácil de ler, escrever, manter e é uma ferramenta livre de código aberto. Foi desenvolvida por Guido van Rossum no final dos anos 80, que suporta tanto métodos de programação funcionais como estruturados.
Phython é fácil de aprender, pois é muito semelhante ao JavaScript, Ruby e PHP. Além disso, Python tem muito boas bibliotecas de aprendizagem de máquinas, como Scikitlearn, Theano, Tensorflow e Keras. Outra característica importante do Python é que ele pode ser montado em qualquer plataforma como servidor SQL, um banco de dados MongoDB ou JSON. Python também pode lidar muito bem com dados de texto.

4. SAS

Sas é um ambiente de programação e linguagem para manipulação de dados e líder em análise, desenvolvido pelo Instituto SAS em 1966 e mais desenvolvido nos anos 80 e 90. SAS é de fácil acesso, gerenciável e pode analisar dados de qualquer fonte. SAS introduziu um grande conjunto de produtos em 2011 para inteligência de clientes e numerosos módulos SAS para análise de web, mídia social e marketing que é amplamente utilizado para a criação de perfis de clientes e prospects. Ele também pode prever seus comportamentos, gerenciar e otimizar as comunicações.

5. Apache Spark

A Universidade da Califórnia, Berkeley's AMP Lab, desenvolveu o Apache em 2009. Apache Spark é um motor rápido de processamento de dados em larga escala e executa aplicações em clusters Hadoop 100 vezes mais rápido na memória e 10 vezes mais rápido em disco. A Spark é construída sobre a ciência dos dados e seu conceito torna a ciência dos dados sem esforço. Spark também é popular para o desenvolvimento de pipelines de dados e modelos de aprendizagem de máquinas.
Spark também inclui uma biblioteca - MLlib, que fornece um conjunto progressivo de algoritmos de máquina para técnicas de ciência de dados repetitivos como Classificação, Regressão, Filtragem Colaborativa, Clustering, etc.

6. Excel

Excel é uma ferramenta analítica básica, popular e amplamente utilizada em quase todas as indústrias. Se você é um especialista em Sas, R ou Tableau, você ainda precisará usar o Excel. O Excel torna-se importante quando há um requisito de análise nos dados internos do cliente. Ele analisa a complexa tarefa que resume os dados com uma visualização das tabelas dinâmicas que ajudam a filtrar os dados de acordo com a necessidade do cliente. O Excel tem a opção avançada de análise de negócio que ajuda na modelagem de capacidades que têm opções pré-construídas como detecção automática de relacionamento, criação de medidas DAX e agrupamento de tempo.

7. RapidMiner

RapidMiner é uma poderosa plataforma integrada de ciência de dados desenvolvida pela mesma empresa que realiza análise preditiva e outras análises avançadas como data mining, análise de texto, aprendizado de máquina e análise visual sem qualquer programação. O RapidMiner pode incorporar com qualquer tipo de fonte de dados, incluindo Access, Excel, Microsoft SQL, dados Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase, etc. A ferramenta é muito poderosa que pode gerar análises baseadas em configurações de transformação de dados da vida real, ou seja, você pode controlar os formatos e conjuntos de dados para análise preditiva.

8. KNIME

KNIME Desenvolvido em janeiro de 2004 por uma equipe de engenheiros de software da Universidade de Konstanz. KNIME é líder em código aberto, relatórios e ferramentas analíticas integradas que permitem analisar e modelar os dados através de programação visual, ele integra vários componentes para mineração de dados e aprendizagem de máquinas através de seu conceito modular de mineração de dados.

p>9. QlikView

QlikView tem muitas características únicas como a tecnologia patenteada e tem processamento de dados in-memory, que executa o resultado muito rapidamente aos usuários finais e armazena os dados no próprio relatório. A associação de dados em QlikView se mantém automaticamente e pode ser comprimida a quase 10% desde seu tamanho original. A relação de dados é visualizada usando cores - uma cor específica é dada aos dados relacionados e outra cor para dados não relacionados.

10. Splunk

Splunk é uma ferramenta que analisa e pesquisa os dados gerados pela máquina. O Splunk puxa todos os dados de registro baseados em texto e fornece uma maneira simples de pesquisar através dele, um usuário pode puxar todo tipo de dados, e realizar todo tipo de análise estatística interessante sobre eles, e apresentá-los em diferentes formatos.