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

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

А отчет Опубликованные компанией DOMO компании-разработчика облачного программного обеспечения данные о количестве данных, которые виртуальный мир генерирует за минуту, шокируют любого человека. По данным ДОМО изучатьКаждую минуту пользователи Интернета публикуют 511 200 твитов, смотрят 4 500 000 видеороликов на YouTube, создают 277 777 историй в Instagram, отправляют 4 800 000 картинок в формате gif, совершают 9 772 поездки на Uber, совершают 231 840 звонков по Skype и переводят более 162 037 платежей через мобильное платежное приложение Venmo.

Поскольку каждую минуту собираются такие огромные объемы цифровых данных, большинство дальновидных организаций стремятся использовать передовые методологии для извлечения важной информации из данных, что способствует принятию более обоснованных решений, которые увеличивают прибыль. Именно здесь в игру вступают инструменты и технологии интеллектуального анализа данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

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

Интеллектуальный анализ данных, также известный как «Обнаружение знаний», обычно относится к углубленному анализу обширных наборов данных, существующих в различных новых областях, таких как искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение. Этот процесс ищет тенденции, закономерности, ассоциации и аномалии в данных, которые позволяют предприятиям оптимизировать операции, улучшать качество обслуживания клиентов, прогнозировать будущее и создавать большую ценность.

Ключевые этапы интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Обнаружение аномалий
• Моделирование зависимостей
• Кластеризация
• Классификация
• Регрессия
• Генерация отчета

Ученые, работающие с данными, используют различные инструменты и методы интеллектуального анализа данных для различных типов задач интеллектуального анализа данных, таких как очистка, организация, структурирование, анализ и визуализация данных. Вот список платных инструментов анализа данных и инструментов с открытым исходным кодом, о которых вам следует знать в 2024 году.

1. Апач-махут

Один из лучших инструментов интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом на рынке, Apache Mahout, разработанный Apache Foundation, в первую очередь ориентирован на совместную фильтрацию, кластеризацию и классификацию данных. Apache Mahout, написанный на объектно-ориентированном языке программирования на основе классов JAVA, включает в себя полезные библиотеки JAVA, которые помогают специалистам по обработке данных выполнять разнообразные математические операции, включая статистику и линейную алгебру.

Основные особенности Apache Mahout:

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

2. Дандас Б.И.

Dundas BI — один из наиболее полных инструментов интеллектуального анализа данных, используемый для быстрого получения аналитической информации и облегчения быстрой интеграции. Высококачественное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных использует методы реляционного интеллектуального анализа данных и уделяет больше внимания разработке четко определенных структур данных, которые упрощают обработку, анализ и представление данных.

Ключевые особенности Dundas BI:

• Визуально привлекательная приборная панель
• Доступ к данным 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, представляет собой высококлассный инструмент для интеллектуального анализа данных, который включает в себя хранилище данных корпоративного уровня для беспрепятственного управления данными и их интеллектуального анализа. Ведущее на рынке программное обеспечение для анализа данных, которое может различать «холодные» и «горячие» данные, преимущественно используется для получения информации о критически важных для бизнеса данных, связанных с предпочтениями клиентов, позиционированием продукта и продажами.

Основными атрибутами Teradata являются:

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

4. Интеллектуальный анализ данных SAS

Инструмент SAS Data Mining Tool — это программное приложение, разработанное Институтом системы статистического анализа (SAS) для высокоуровневого анализа, анализа и управления данными. Этот широко распространенный инструмент, идеально подходящий для анализа и оптимизации текста, может анализировать данные, управлять ими и выполнять статистический анализ, предоставляя пользователям точную информацию, которая способствует своевременному и обоснованному принятию решений.

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

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

5. Разработчик моделей SPSS

Пакет программного обеспечения SPSS Modeler первоначально принадлежал SPSS Inc., но позже был приобретен International Business Machines Corporation (IBM). Программное обеспечение SPSS, которое теперь является продуктом IBM, позволяет пользователям использовать алгоритмы интеллектуального анализа данных для разработки прогнозных моделей без какого-либо программирования. Популярный инструмент интеллектуального анализа данных доступен в двух вариантах — IBM SPSS Modeler Professional и IBM SPSS Modeler Premium, включающих дополнительные функции для анализа сущностей и анализа текста.

Основными функциями IBM SPSS Modeler являются:

• Эстетичный пользовательский интерфейс
• Устраняет ненужную сложность
• Высокая масштабируемость

6. Расплавление данных

DataMelt, один из самых известных инструментов интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, написанный на JAVA, объединяет в себе современную платформу визуализации и вычислений, которая упрощает интеллектуальный анализ 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.

К наиболее выдающимся функциям DataMelt относятся:

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

7. Погремушка

Инструмент интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом на основе графического пользовательского интерфейса Rattle использует мощные возможности языка программирования R для статистических вычислений для предоставления ценной и действенной информации. С помощью встроенной вкладки кода Rattle пользователи могут создавать дубликат кода для действий графического интерфейса, просматривать его и расширять код журнала без каких-либо ограничений.

Ключевые особенности инструмента интеллектуального анализа данных Rattle включают в себя:

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

8. Интеллектуальный анализ данных Oracle

Один из самых надежных инструментов интеллектуального анализа данных на рынке, платформа интеллектуального анализа данных Oracle, основанная на базе данных Oracle, предоставляет аналитикам данных первоклассные алгоритмы для специализированного анализа, классификации данных, прогнозирования и регрессии, что позволяет им обнаруживать ценные данные. шаблоны, которые помогают лучше прогнозировать рынок, выявлять мошенничество и выявлять возможности перекрестных продаж.

Основные сильные стороны инструмента интеллектуального анализа данных Oracle:

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

9. Сисенс

Sisense подходит как для малых, так и для крупных предприятий. Он позволяет аналитикам данных объединять данные из нескольких источников для разработки хранилища. Первоклассный инструмент интеллектуального анализа данных включает в себя 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, гистограммы и круговые диаграммы.

Основные особенности инструмента интеллектуального анализа данных Sisense:

• Мощный пользовательский интерфейс
• Визуально привлекательные отчеты
• Совместное использование отчетов в рамках организации одним щелчком мыши
• Гибкая среда

10. РапидМайнер

RapidMiner выделяется как надежная и гибкая платформа для обработки данных, предлагающая единое пространство для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, анализа текста и прогнозной аналитики. Он подходит как техническим экспертам, так и новичкам. Он имеет удобный визуальный интерфейс, который упрощает создание аналитических процессов, устраняя необходимость в глубоких навыках программирования.

Ключевые особенности RapidMiner включают в себя:

• Интерфейс перетаскивания для проектирования процессов анализа данных.
• Поддерживает различные источники данных, включая базы данных, файлы Excel и облачное хранилище.
• Предлагает передовые алгоритмы и методы машинного обучения для прогнозного 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 этапы анализа и проверять результаты с помощью интерактивных представлений и моделей. KNIME особенно известен своей способностью включать различные компоненты для машинного обучения и интеллектуального анализа данных посредством своей модульной концепции конвейерной обработки данных.

Ключевые особенности включают в себя:

• Предлагает интерфейс визуального программирования без кода или с низким кодом.
• Возможность интеграции с многочисленными типами данных и источниками.
• Пользователи могут добавлять функциональные возможности с помощью расширений KNIME или пользовательских узлов.
• Поддерживает совместное использование и совместную работу в рабочих процессах.
• Предоставляет широкий набор инструментов для статистического анализа, машинного обучения, анализа текста и изображений.

12. Оранжевый

Orange — это комплексный набор инструментов для визуализации данных, машинного обучения и интеллектуального анализа данных, доступный в виде программного обеспечения с открытым исходным кодом. Он демонстрирует удобный интерфейс визуального программирования, который обеспечивает быстрый, исследовательский и качественный анализ данных, а также динамическую визуализацию данных. Разработанный специально для новичков и достаточно надежный 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 прогнозной аналитики, предназначенная для работы в памяти и в распределенных системах. Он позволяет создавать модели машинного обучения на обширных наборах данных, а также легко развертывать эти модели в условиях предприятия. Хотя основной кодовой базой H2O является Java, он предлагает доступность через API на Python, R и Scala, обслуживая различных разработчиков и специалистов по обработке данных.

Ключевые особенности включают в себя:

• Предназначен для горизонтального масштабирования для обработки больших наборов данных.
• Поддерживает большинство основных алгоритмов машинного обучения.
• Предлагает простые варианты развертывания для оценки моделей в производстве.
• Автоматизированное машинное обучение для выбора модели и настройки гиперпараметров.
• Может быть интегрирован со средами больших данных посредством интеграции Hadoop, Spark и Tableau.

14. Зохо Аналитика

Zoho Analytics предлагает удобную платформу для бизнес-аналитики и анализа данных, которая позволяет быстро создавать визуально потрясающие визуализации данных и комплексные информационные панели. Созданный специально для больших и малых предприятий, он упрощает процесс анализа данных, позволяя пользователям легко создавать отчеты и информационные панели.

Ключевые особенности включают в себя:

• Простой интерфейс для создания отчетов и информационных панелей без помощи ИТ-специалистов.
• Можно импортировать данные из различных источников, включая файлы, веб-каналы, бизнес-приложения и базы данных.
• Предлагает функции обмена и совместной работы для команд.
• Зия, помощник Zoho на базе искусственного интеллекта, может быстро предоставить ценную информацию с помощью запросов на естественном языке.
• Предоставляет возможности для встраивания аналитических отчетов и информационных панелей на веб-сайты или в приложения.

Выберите правильную программу

Спрос на специалистов по обработке данных, которые знают, как анализировать данные, растет. С одной стороны, существует изобилие возможностей трудоустройства, а с другой – острая нехватка талантов. Чтобы извлечь максимальную выгоду из этой ситуации, приобретите нужные навыки и пройдите сертификацию в таком признанном в отрасли учреждении, как Simplilearn.

Хотите приобрести самые востребованные компьютерные навыки?

Simplilearn, ведущий онлайн-учебный курс и сертификационные курсы, в партнерстве с Калифорнийским технологическим институтом и IBM предлагает вам программу последипломного образования в области науки о данных, призванную превратить вас в специалиста по обработке данных всего за двенадцать месяцев.

Программа Simplilearn по науке о данных, занимающая первое место по версии Economic Times, подробно охватывает наиболее востребованные навыки, связанные с интеллектуальным анализом и анализом данных, такие как алгоритмы машинного обучения, визуализация данных, концепции НЛП, Tableau, R и Python. посредством интерактивных моделей обучения, практического обучения и отраслевых проектов.