Top 10 Datenanalyse-Tools

Die wachsende Nachfrage und Bedeutung der Datenanalyse auf dem Markt hat weltweit zu vielen Eröffnungen geführt. Es wird etwas schwierig, die Top-Datenanalyse-Tools in die engere Wahl zu ziehen, da die Open Source-Tools beliebter, benutzerfreundlicher und leistungsorientierter sind als die kostenpflichtige Version. Es gibt viele Open-Source-Tools, die nicht viel / keine Codierung erfordern und bessere Ergebnisse liefern als kostenpflichtige Versionen, z. – R-Programmierung in Data Mining und Tableau Public, Python in Datenvisualisierung. Nachstehend finden Sie eine Liste der Top 10 der Datenanalysetools, sowohl Open Source- als auch kostenpflichtige Version, basierend auf ihrer Beliebtheit, ihrem Lernen und ihrer Leistung.

1. R Programmierung

R ist das branchenweit führende Analysetool und wird häufig für Statistiken und Datenmodellierung verwendet. Es kann Ihre Daten leicht manipulieren und auf verschiedene Arten präsentieren. Es hat SAS in vielerlei Hinsicht übertroffen, wie Datenkapazität, Leistung und Ergebnis. R kompiliert und läuft auf einer Vielzahl von Plattformen, nämlich UNIX, Windows und MacOS. Es hat 11.556 Pakete und ermöglicht es Ihnen, die Pakete nach Kategorien zu durchsuchen. R bietet auch Tools zum automatischen Installieren aller Pakete gemäß den Benutzeranforderungen, die auch mit Big Data gut zusammengestellt werden können.

2. Tableau Public:

Tableau Public ist eine kostenlose Software, die jede Datenquelle verbindet, sei es Data Warehouse, Microsoft Excel oder webbasierte Daten, und Datenvisualisierungen, Karten, Dashboards usw. mit Echtzeit-Updates im Web erstellt. Sie können auch über soziale Medien oder mit dem Kunden geteilt werden. Es ermöglicht den Zugriff auf das Herunterladen der Datei in verschiedenen Formaten. Wenn Sie die Leistungsfähigkeit von Tableau sehen möchten, müssen wir über eine sehr gute Datenquelle verfügen. Die Big Data-Funktionen von Tableau machen sie wichtig und man kann Daten besser analysieren und visualisieren als jede andere Datenvisualisierungssoftware auf dem Markt.

3. Python

Python ist eine objektorientierte Skriptsprache, die einfach zu lesen, zu schreiben, zu warten ist und ein kostenloses Open Source-Tool ist. Es wurde Ende der 1980er Jahre von Guido van Rossum entwickelt und unterstützt sowohl funktionale als auch strukturierte Programmiermethoden.

Python ist leicht zu erlernen, da es JavaScript, Ruby und PHP sehr ähnlich ist. Python hat auch sehr gute Bibliotheken für maschinelles Lernen, nämlich. Scikitlearn, Theano, Tensorflow und Keras. Ein weiteres wichtiges Merkmal von Python ist, dass es auf jeder Plattform wie SQL Server, einer MongoDB-Datenbank oder JSON zusammengestellt werden kann. Python kann auch sehr gut mit Textdaten umgehen.

4. SAS

Sas ist eine Programmierumgebung und -sprache für die Datenmanipulation und führend in der Analytik. Sie wurde 1966 vom SAS Institute entwickelt und in den 1980er und 1990er Jahren weiterentwickelt. SAS ist leicht zugänglich, verwaltbar und kann Daten aus beliebigen Quellen analysieren. SAS führte 2011 eine große Reihe von Produkten für Customer Intelligence und zahlreiche SAS-Module für Web-, Social Media- und Marketinganalysen ein, die häufig zur Profilierung von Kunden und Interessenten verwendet werden. Es kann auch ihr Verhalten vorhersagen, die Kommunikation verwalten und optimieren.

5. Apache Spark

Die University of California, Berkeleys AMP Lab, hat Apache 2009 entwickelt. Apache Spark ist eine schnelle Datenverarbeitungs-Engine in großem Maßstab und führt Anwendungen in Hadoop-Clustern 100-mal schneller im Speicher und 10-mal schneller auf der Festplatte aus. Spark basiert auf Data Science und sein Konzept macht Data Science mühelos. Spark ist auch beliebt für die Entwicklung von Datenpipelines und Modellen für maschinelles Lernen.

Spark enthält auch eine Bibliothek – MLlib -, die einen progressiven Satz von Maschinenalgorithmen für sich wiederholende datenwissenschaftliche Techniken wie Klassifizierung, Regression, kollaboratives Filtern, Clustering usw. bereitstellt.

6. Excel

Excel ist ein grundlegendes, beliebtes und weit verbreitetes Analysetool in fast allen Branchen. Unabhängig davon, ob Sie ein Experte für Sas, R oder Tableau sind, müssen Sie weiterhin Excel verwenden. Excel wird wichtig, wenn die internen Daten des Kunden analysiert werden müssen. Es analysiert die komplexe Aufgabe, die die Daten zusammenfasst, mit einer Vorschau der Pivot-Tabellen, die beim Filtern der Daten gemäß den Kundenanforderungen hilft. Excel verfügt über die erweiterte Business Analytics-Option, die bei der Modellierung von Funktionen mit vorgefertigten Optionen wie automatischer Beziehungserkennung, Erstellung von DAX-Kennzahlen und Zeitgruppierung hilft.

7. RapidMiner:

RapidMiner ist eine leistungsstarke integrierte Data Science-Plattform, die von demselben Unternehmen entwickelt wurde und Vorhersageanalysen und andere fortschrittliche Analysen wie Data Mining, Textanalyse, maschinelles Lernen und visuelle Analyse ohne Programmierung durchführt. RapidMiner kann in alle Datenquellentypen integriert werden, einschließlich Access, Excel, Microsoft SQL, Tera-Daten, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase usw. Das Tool ist sehr leistungsfähig und kann Analysen basierend auf realen Daten generieren Einstellungen für die Transformation von Lebensdaten, dh Sie können die Formate und Datensätze für die prädiktive Analyse steuern.

8. KNIME

KNIME Entwickelt im Januar 2004 von einem Team von Software-Ingenieuren an der Universität Konstanz. KNIME ist führend in Open Source-, Berichts- und integrierten Analysetools, mit denen Sie die Daten durch visuelle Programmierung analysieren und modellieren können. Über das modulare Daten-Pipelining-Konzept werden verschiedene Komponenten für Data Mining und maschinelles Lernen integriert.

9. QlikView

QlikView verfügt über viele einzigartige Funktionen wie die patentierte Technologie und eine speicherinterne Datenverarbeitung, die das Ergebnis sehr schnell für die Endbenutzer ausführt und die Daten im Bericht selbst speichert. Die Datenzuordnung in QlikView wird automatisch beibehalten und kann von ihrer ursprünglichen Größe auf fast 10% komprimiert werden. Die Datenbeziehung wird mithilfe von Farben visualisiert. Zugehörige Daten erhalten eine bestimmte Farbe und nicht verwandte Daten eine andere Farbe.

10. Splunk:

Splunk ist ein Tool, das die maschinengenerierten Daten analysiert und durchsucht. Splunk ruft alle textbasierten Protokolldaten ab und bietet eine einfache Möglichkeit, sie zu durchsuchen. Ein Benutzer kann alle Arten von Daten abrufen, alle Arten von interessanten statistischen Analysen durchführen und sie in verschiedenen Formaten präsentieren.

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