14 лучших инструментов для анализа данных, которые вам нужно знать в 2024 году, и почему

Благодаря распространению подключенных к Интернету датчиков и устройств, мир сегодня производит данные с невероятной скоростью, как никогда раньше. Пока одна часть земного шара спит, другая начинает свой день со встреч по Skype, поиска в Интернете, онлайн-покупок и взаимодействия в социальных сетях. Это буквально означает, что генерация данных в глобальном масштабе — это никогда не прекращающийся процесс.

А отчет Опубликованная компанией DOMO, занимающейся облачным программным обеспечением, информация о количестве данных, которые виртуальный мир генерирует в минуту, шокирует любого человека. Согласно DOMO изучатьКаждую минуту пользователи Интернета публикуют 511 200 твитов, смотрят 4 500 000 видео на YouTube, создают 277 777 историй в Instagram, отправляют 4 800 000 гифок, совершают 9 772 поездки на Uber, совершают 231 840 звонков по Skype и переводят более 162 037 платежей через мобильное платежное приложение Venmo.

При таких огромных объемах цифровых данных, собираемых каждую минуту, большинство дальновидных организаций стремятся использовать передовые методологии для извлечения критически важных идей из данных, что способствует принятию более обоснованных решений, которые увеличивают прибыль. Вот где в игру вступают инструменты и технологии добычи данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Добыча данных включает в себя ряд методов и подходов для анализа больших наборов данных с целью извлечения бизнес-информации. Добыча данных начинается вскоре после сбора данных в хранилищах данных и охватывает все: от очистки данных до создания визуализации открытий, полученных из данных.

Также известный как «Обнаружение знаний», интеллектуальный анализ данных обычно относится к глубокому анализу обширных наборов данных, которые существуют в различных новых областях, таких как искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение. Процесс ищет тенденции, закономерности, ассоциации и аномалии в данных, которые позволяют предприятиям оптимизировать операции, улучшать опыт клиентов, прогнозировать будущее и создавать больше ценности.

Ключевые этапы интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Обнаружение аномалий
• Моделирование зависимости
• Кластеризация
• Классификация
• Регрессия
• Генерация отчетов

Специалисты по данным используют различные инструменты и методы добычи данных для различных типов задач добычи данных, таких как очистка, организация, структурирование, анализ и визуализация данных. Вот список как платных, так и открытых инструментов добычи данных, о которых вам следует знать в 2024 году.

1. Погонщики апачей

Apache Mahout, один из лучших инструментов для добычи данных с открытым исходным кодом на рынке, разработанный Apache Foundation, в первую очередь фокусируется на совместной фильтрации, кластеризации и классификации данных. Написанный на объектно-ориентированном языке программирования на основе классов JAVA, Apache Mahout включает полезные библиотеки JAVA, которые помогают специалистам по данным выполнять различные математические операции, включая статистику и линейную алгебру.

Основные возможности Apache Mahout:

• Универсальная среда программирования
• Готовые алгоритмы
• Возможности математического анализа
• Графический процессор (GPU) измеряет улучшение производительности

2. Дандас Б.И.

Dundas BI — один из наиболее всеобъемлющих инструментов добычи данных, используемых для быстрого получения информации и упрощения быстрой интеграции. Высококачественное программное обеспечение для добычи данных использует методы реляционного извлечения данных и уделяет больше внимания разработке четко определенных структур данных, которые упрощают обработку, анализ и составление отчетов по данным.

Ключевые особенности Dundas BI включают в себя:

• Визуально привлекательная панель управления
• Доступность данных с нескольких устройств
• Многомерный анализ данных
• Надежные отчеты
• Устраняет необходимость в дополнительном программном обеспечении
• Интегрирует привлекательные графики, таблицы и диаграммы

3. Терадата

Teradata, также известная как база данных Teradata, — это высококлассный инструмент для добычи данных, который включает в себя хранилище данных корпоративного уровня для бесперебойного управления данными и добычи данных. Лидирующее на рынке программное обеспечение для добычи данных, которое может различать «холодные» и «горячие» данные, в основном используется для получения информации о критически важных для бизнеса данных, связанных с предпочтениями клиентов, позиционированием продукта и продажами.

Основными характеристиками Teradata являются:

• Идеально подходит для передовой бизнес-аналитики
• Конкурентоспособные цены
• Реализует архитектуру с нулевым разделением
• Имеет серверные узлы с возможностями памяти и обработки

4. Интеллектуальный анализ данных SAS

Инструмент SAS Data Mining Tool — это программное приложение, разработанное Институтом Statistical Analysis System (SAS) для высокоуровневого анализа данных, анализа и управления данными. Идеально подходящий для текстового анализа и оптимизации, этот широко используемый инструмент может извлекать данные, управлять данными и выполнять статистический анализ, предоставляя пользователям точные сведения, которые облегчают своевременное и обоснованное принятие решений.

Некоторые из основных функций инструмента интеллектуального анализа данных SAS включают в себя:

• Графический пользовательский интерфейс (UI)
• Распределенная архитектура
• Высокая масштабируемость

5. SPSS Modeler

Первоначально программный пакет SPSS Modeler принадлежал SPSS Inc., но позже был приобретен International Business Machines Corporation (IBM). Программное обеспечение SPSS, которое теперь является продуктом IBM, позволяет пользователям использовать алгоритмы добычи данных для разработки предиктивных моделей без какого-либо программирования. Популярный инструмент добычи данных доступен в двух вариантах — IBM SPSS Modeler Professional и IBM SPSS Modeler Premium, включающих дополнительные функции для анализа сущностей и текстовой аналитики.

Основные возможности IBM SPSS Modeler:

• Эстетичный пользовательский интерфейс
• Устраняет ненужную сложность
• Высокая масштабируемость

6. Расплавление данных

DataMelt — один из самых известных инструментов добычи данных с открытым исходным кодом, написанный на JAVA, который объединяет современную платформу визуализации и вычислений, что упрощает добычу данных. Универсальный инструмент DataMelt, объединяющий надежные математические и научные библиотеки, в основном используется для статистического анализа и визуализации данных в областях, связанных с большими объемами данных, таких как финансовые рынки.

Наиболее важные функции DataMelt включают в себя:

• Интерактивная структура
• Позволяет создавать 2D и 3D графики
• Работает на любой операционной системе, совместимой с виртуальной машиной Java (JVM)

7. Погремушка

Инструмент для добычи данных с открытым исходным кодом на основе графического интерфейса пользователя Rattle использует мощные возможности статистических вычислений языка программирования R для предоставления ценных, действенных идей. С помощью встроенной вкладки кода Rattle пользователи могут создавать дублирующий код для действий графического интерфейса пользователя, просматривать его и расширять код журнала без каких-либо ограничений.

Ключевые особенности инструмента интеллектуального анализа данных Rattle включают в себя:

• Расширенные функции интеллектуального анализа данных
• Впечатляющий, хорошо продуманный пользовательский интерфейс
• Бесплатно и с открытым исходным кодом
• Позволяет легко просматривать и редактировать наборы данных

8. Oracle Data Mining

Платформа интеллектуального анализа данных Oracle, являющаяся одним из самых надежных инструментов на рынке, работающая на базе базы данных Oracle, предоставляет аналитикам данных первоклассные алгоритмы для специализированной аналитики, классификации данных, прогнозирования и регрессии, позволяя им выявлять важные закономерности в данных, помогающие делать более точные прогнозы рынка, выявлять случаи мошенничества и определять возможности перекрестных продаж.

Основными преимуществами инструмента Oracle для интеллектуального анализа данных являются:

• Алгоритмы интеллектуального анализа данных используют мощные возможности базы данных Oracle
• Позволяет пользователям перетаскивать данные в базу данных и из нее.
• Использует язык структурированных запросов (SQL)
• Непревзойденная масштабируемость

9. Шесть чувств

Sisense подходит как для малых, так и для крупных предприятий и позволяет аналитикам данных объединять данные из нескольких источников для разработки репозитория. Первоклассный инструмент для добычи данных включает виджеты, а также функции перетаскивания, которые упрощают процесс уточнения и анализа данных. Пользователи могут выбирать различные виджеты для быстрого создания отчетов в различных форматах, включая линейные диаграммы, столбчатые диаграммы и круговые диаграммы.

Основные характеристики инструмента интеллектуального анализа данных Sisense:

• Мощный пользовательский интерфейс
• Визуально привлекательные отчеты
• Распространение отчетов в масштабах всей организации одним щелчком мыши
• Гибкая среда

10. RapidMiner

RapidMiner выделяется как надежная и гибкая платформа науки о данных, предлагающая единое пространство для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа текста и предиктивной аналитики. Подходящий как для технических экспертов, так и для новичков, он имеет удобный визуальный интерфейс, который упрощает создание аналитических процессов, устраняя необходимость в глубоких навыках программирования.

Ключевые особенности RapidMiner включают в себя:

• Интерфейс с функцией перетаскивания для проектирования процессов анализа данных.
• Поддерживает различные источники данных, включая базы данных, файлы Excel и облачные хранилища.
• Предлагает передовые алгоритмы и методы машинного обучения для предиктивного моделирования, кластеризации и классификации.
• Предоставляет инструменты для перекрестной проверки и оптимизации параметров для обеспечения точности модели.
• Может быть расширен с помощью плагинов и интегрируется с Python и R для получения дополнительной функциональности.

11. НОЖ

KNIME (Konstanz Information Miner) — это платформа для анализа данных, отчетности и интеграции с открытым исходным кодом, позволяющая пользователям визуально создавать потоки данных, выборочно выполнять некоторые или все шаги анализа и проверять результаты с помощью интерактивных представлений и моделей. KNIME особенно известен своей способностью включать различные компоненты для машинного обучения и добычи данных с помощью своей модульной концепции конвейеризации данных.

Основные характеристики включают в себя:

• Предлагает интерфейс визуального программирования с минимальным кодированием или без него.
• Возможность интеграции с многочисленными типами данных и источниками.
• Пользователи могут добавлять функции с помощью расширений KNIME или пользовательских узлов.
• Поддерживает совместное использование и совместную работу в рабочих процессах.
• Предоставляет широкий спектр инструментов для статистического анализа, машинного обучения, интеллектуального анализа текста и анализа изображений.

12. Оранжевый

Orange — это комплексный набор инструментов для визуализации данных, машинного обучения и добычи данных, доступный как программное обеспечение с открытым исходным кодом. Он демонстрирует удобный интерфейс визуального программирования, который облегчает быстрый, исследовательский и качественный анализ данных, а также динамическую визуализацию данных. Разработанный так, чтобы быть удобным для новичков и достаточно надежным для экспертов, Orange демократизирует анализ данных, делая его более доступным для всех.

Ключевые особенности Orange включают в себя:

• Простой в использовании интерфейс для перетаскивания компонентов анализа данных.
• Предлагает ряд виджетов для расширенной визуализации данных.
• Поставляется с готовыми виджетами для различных задач машинного обучения.
• Позволяет более продвинутым пользователям писать скрипты на Python.
• Пользователи могут расширить его возможности с помощью надстроек для биоинформатики, анализа текста и многого другого.

13. Н2О

H2O — это масштабируемая платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и предиктивной аналитики, предназначенная для работы в памяти и в распределенных системах. Она позволяет создавать модели машинного обучения на основе обширных наборов данных, а также осуществлять простое развертывание этих моделей в корпоративной среде. Хотя основой кодовой базы H2O является Java, она предлагает доступ через API на Python, R и Scala, что подходит различным разработчикам и специалистам по данным.

Основные характеристики включают в себя:

• Разработано с возможностью горизонтального масштабирования для обработки больших наборов данных.
• Поддерживает большинство основных алгоритмов машинного обучения.
• Предлагает простые варианты развертывания для оценки моделей в процессе производства.
• Автоматизированное машинное обучение для выбора модели и настройки гиперпараметров.
• Возможность интеграции со средами больших данных посредством интеграций с Hadoop, Spark и Tableau.

14. Zoho Аналитика

Zoho Analytics предлагает удобную для пользователя платформу BI и аналитики данных, которая позволяет вам быстро создавать визуально ошеломляющие визуализации данных и комплексные панели мониторинга. Разработанная для больших и малых предприятий, она упрощает процесс анализа данных, позволяя пользователям без усилий создавать отчеты и панели мониторинга.

Основные характеристики включают в себя:

• Простой интерфейс для создания отчетов и информационных панелей без помощи ИТ-специалистов.
• Может импортировать данные из различных источников, включая файлы, веб-каналы, бизнес-приложения и базы данных.
• Предлагает функции совместного доступа и совместной работы для команд.
• Zia, помощник Zoho на базе искусственного интеллекта, может быстро давать ответы с помощью запросов на естественном языке.
• Предоставляет возможность встраивать аналитические отчеты и панели мониторинга на веб-сайты или в приложения.

Выберите правильную программу

Спрос на специалистов по данным, которые умеют добывать данные, растет. С одной стороны, есть множество возможностей для трудоустройства, а с другой — острая нехватка талантов. Чтобы извлечь максимальную пользу из этой ситуации, приобретите нужные навыки и получите сертификат от признанного в отрасли учреждения, такого как Simplilearn.

Хотите приобрести самые востребованные навыки работы с компьютером?

Simplilearn, ведущий поставщик онлайн-курсов и программ сертификации, в партнерстве с Caltech и IBM предлагает вам программу последипломного образования в области науки о данных, призванную превратить вас в специалиста по данным всего за двенадцать месяцев.

Программа по науке о данных Simplilearn, занимающая первое место по версии Economic Times, подробно охватывает самые востребованные навыки, связанные с добычей и анализом данных, такие как алгоритмы машинного обучения, визуализация данных, концепции обработки естественного языка, Tableau, R и Python, с помощью интерактивных моделей обучения, практического обучения и отраслевых проектов.