Какие Инструменты в Excel Нужно Использовать Чтобы Обрабатывать Большие Объемы Данных • 3 макс максимум

10 инструментов аналитики данных

Все это позволяет руководству принимать обоснованные решения, которые раньше были невозможны, поскольку раньше многие решения основывались больше на собственном опыте, интуиции и очень ограниченном объеме данных. Сейчас основные тактические и стратегические решения иногда принимаются исключительно на основе аналитических результатов.

С принятием аналитики данных как законной и важной части деятельности компании, ее распространение достигло компаний, где аналитика была неслыханной, и это произвело революцию в инструментах анализа данных. Процесс анализа данных отражается непосредственно в инструментах аналитики, которые теперь стали намного более продвинутыми, сложными и простыми в использовании.

Различные типы инструментов анализа данных

Существует множество инструментов бизнес-аналитики, популярность и возможности которых значительно выросли, особенно за последние несколько лет. Однако все эти инструменты охватывают определенный аспект аналитики и специализируются на нем. Эти разные типы инструментов можно понять из следующей таблицы:

Эти инструменты часто отвечают за хранение большого количества данных и помогают легко и быстро извлекать соответствующие данные.

Ряд инструментов позволяет пользователю быстро получить представление о данных. Существует несколько API, которые позволяют относительно легко и с большей эффективностью выполнять конкретную аналитику.

Одним из наиболее важных аспектов аналитики является представление часто сложной информации в удобном для понимания формате, и именно здесь в игру вступает отчетный аспект аналитики. Различные инструменты помогают в создании отчетов и помогают, особенно в аспекте визуализации, упрощая процесс создания сложных графиков.

Основой расширенной аналитики является прогнозное моделирование, а определенные статистические и программные инструменты позволяют пользователю создавать такие модели с использованием библиотек, которые помогают в разработке сложных статистических моделей, моделей машинного обучения и глубокого обучения.

Все эти инструменты считаются очень актуальными в отрасли и используются в том или ином процессе аналитики. Однако инструменты аналитики данных можно разделить на 2 категории в зависимости от типа их доступности, поскольку некоторые из них коммерчески доступны, а другие имеют открытый исходный код.

Инструменты с открытым исходным кодом доступны бесплатно, и их коммерческое использование не является обязательным.

Создатели таких инструментов для устранения неполадок, учебных пособий и т. Д. Предоставляют профессиональную помощь.

Онлайн-сообщество и личное сообщество предоставляют помощь в решении проблем, возникающих при использовании таких инструментов.

Такие инструменты часто используются крупными транснациональными компаниями, особенно теми, которые работают в сфере BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование).

Инструменты с открытым исходным кодом часто используются стартапами, а также компаниями среднего и крупного уровня. Они намного дешевле и часто не уступают по возможностям коммерческому инструменту.

Список инструментов аналитики данных с описаниями

Несмотря на то, что существуют сотни инструментов анализа данных, которые могут помочь в решении вышеупомянутых аспектов, 10 основных инструментов, которые можно легко считать наиболее важными, включают следующие:

Первые три инструмента, которые обсуждаются ниже, используются для высокоуровневой аналитики, включая разработку диагностической аналитики, моделей прогнозирования и машинного обучения и т. Д., И также являются конкурентами друг друга. Это Python против R против SAS .

Python

image 2 28 1 768x570 1 700x441 - 10 инструментов аналитики данных

  1. Легкая кривая обучения, которую могут легко освоить те, кто плохо знаком с миром программирования.
  2. Это объектно-ориентированный язык с открытым исходным кодом, который позволяет пользователю добавлять новые функции, что делает инструмент чрезвычайно универсальным.
  3. Python может работать с рядом IDE (интегрированная среда разработки) и записными книжками, особенно с записной книжкой Jupyter, что упрощает хранение, отладку и повторное использование кода.
  4. Он считается одним из самых быстрых языков, однако для его эффективной работы требуется большой объем оперативной памяти.
  5. Python может хорошо работать с платформами больших данных и имеет возможности интеллектуального анализа данных, обработки и построения моделей. Такие пакеты, как pandas, scipy и numpy, позволяют этому инструменту выполнять любые операции с данными, тогда как sci-kit learn, keras и tensorflow предоставляют столь необходимые возможности для разработки прогнозных моделей на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Другие пакеты включают stats и statsmodels, которые помогают этому инструменту выполнять статистические функции и создавать статистические модели.
  6. В первую очередь продвинутый инструмент для моделирования, python может использоваться для создания отчетов и визуализации с помощью таких пакетов, как matplotlib, seaborn, altair и т. Д., Помогающих в автоматическом создании отчетов.

image 5 12 1 768x525 1 700x441 - 10 инструментов аналитики данных

image 3 26 1 768x463 1 700x441 - 10 инструментов аналитики данных

10 инструментов аналитики данных
Mozenda — это программное обеспечение для просмотра веб-страниц, которое также предоставляет сервис очистки для извлечения данных на уровне предприятия . Вы можете извлекать обновляемые данные из облачного программного обеспечения и локального программного обеспечения.
Знайка, самый умный эксперт в Цветочном городе
Мнение эксперта
Знайка, самый умный эксперт в Цветочном городе
Если у вас есть вопросы, задавайте их мне!
Задать вопрос эксперту
Первые три инструмента, которые обсуждаются ниже, используются для высокоуровневой аналитики, включая разработку диагностической аналитики, моделей прогнозирования и машинного обучения и т. Если же вы хотите что-то уточнить, я с радостью помогу!
Пользователи Эксель знают, что данная программа имеет очень широкий набор статистических функций, по уровню которых она вполне может потягаться со специализированными приложениями. Но кроме того, у Excel имеется инструмент, с помощью которого производится обработка данных по целому ряду основных статистических показателей буквально в один клик.
Какие Инструменты в Excel Нужно Использовать Чтобы Обрабатывать Большие Объемы Данных • 3 макс максимум

Как сделать статистическую обработку данных в excel?

  1. Легкая кривая обучения, которую могут легко освоить те, кто плохо знаком с миром программирования.
  2. Это объектно-ориентированный язык с открытым исходным кодом, который позволяет пользователю добавлять новые функции, что делает инструмент чрезвычайно универсальным.
  3. Python может работать с рядом IDE (интегрированная среда разработки) и записными книжками, особенно с записной книжкой Jupyter, что упрощает хранение, отладку и повторное использование кода.
  4. Он считается одним из самых быстрых языков, однако для его эффективной работы требуется большой объем оперативной памяти.
  5. Python может хорошо работать с платформами больших данных и имеет возможности интеллектуального анализа данных, обработки и построения моделей. Такие пакеты, как pandas, scipy и numpy, позволяют этому инструменту выполнять любые операции с данными, тогда как sci-kit learn, keras и tensorflow предоставляют столь необходимые возможности для разработки прогнозных моделей на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Другие пакеты включают stats и statsmodels, которые помогают этому инструменту выполнять статистические функции и создавать статистические модели.
  6. В первую очередь продвинутый инструмент для моделирования, python может использоваться для создания отчетов и визуализации с помощью таких пакетов, как matplotlib, seaborn, altair и т. Д., Помогающих в автоматическом создании отчетов.

Кроме этого, можно установить галочки в пунктах «K-ый наименьший» и «K-ый наибольший», установив значения в соответствующих полях. Но в нашем случае этот параметр так же, как и предыдущий, не является обязательным, поэтому флажки мы не ставим.

Оставить отзыв

Публикуя свою персональную информацию в открытом доступе на нашем сайте вы, даете согласие на обработку персональных данных и самостоятельно несете ответственность за содержание высказываний, мнений и предоставляемых данных. Мы никак не используем, не продаем и не передаем ваши данные третьим лицам.