24 лучших инструмента анализа данных на 2025 год

Инструменты анализа данных — это программные платформы, которые обрабатывают, анализируют и визуализируют большие наборы данных для извлечения значимой информации и поддержки принятия решений. Эти инструменты варьируются от простых приложений для работы с электронными таблицами, таких как Microsoft Excel, до более сложных программ для анализа данных, таких как SAS и SPSS, а также библиотек на основе Python, таких как Pandas и NumPy.

Эти инструменты позволяют пользователям манипулировать данными, выполнять статистический анализ, создавать прогнозные модели и представлять результаты в понятном формате с помощью диаграмм, графиков и информационных панелей. Инструменты анализа данных необходимы в различных областях, включая бизнес, финансы, здравоохранение и исследования, помогая заинтересованным сторонам выявлять тенденции и оптимизировать процессы.

1. Таблица

Tableau — мощный и быстрорастущий инструмент визуализации данных, используемый в индустрии бизнес-аналитики. Это помогает упростить необработанные данные в очень понятный формат. Анализ данных с Tableau выполняется очень быстро; визуализации похожи на информационные панели и рабочие листы.

Функции

• Обеспечивает простую интеграцию с базами данных, электронными таблицами и запросами больших данных.
• Предлагает функцию перетаскивания для создания интерактивных и общих информационных панелей.

Реальные приложения

• Бизнес-аналитика для повышения эффективности принятия решений.
• Отслеживание эффективности продаж и маркетинга.
• Управление цепочками поставок, запасами и операциями.

2. Апач Спарк

Это среда распределенных вычислений с открытым исходным кодом, которая предлагает программный интерфейс для управления целыми кластерами, включая функции автоматического параллелизма данных и отказоустойчивости. Apache Spark предназначен для решения различных задач обработки данных, включая традиционную пакетную обработку, а также более новых задач, таких как потоковая передача в реальном времени, интерактивные запросы и машинное обучение.

Функции

• Обеспечивает высокоскоростную обработку крупномасштабных операций с данными.
• Поддерживает сложные аналитические возможности, включая машинное обучение и графовые алгоритмы.

Реальные приложения

• Обработка и аналитика данных в режиме реального времени.
• Разработка модели машинного обучения.
• Масштабная обработка данных в финансовых услугах.

3. Power BI

Power BI, инструмент бизнес-аналитики Microsoft, предлагает динамическую визуализацию и функции бизнес-аналитики в удобном интерфейсе. Это позволяет конечным пользователям легко создавать отчеты и информационные панели, улучшая интерактивный анализ данных и сбор информации.

Функции

• Интеграция с продуктами Microsoft и различными другими источниками данных.
• Обновления информационной панели в режиме реального времени и возможности манипулирования данными.

Реальные приложения

• Анализ продаж и маркетинга, а также отчетность.
• Финансовые показатели и аналитика здоровья.
• HR-аналитика и операционная кадровая аналитика.

4. САС

Система статистического анализа (SAS) — это комплексный пакет программного обеспечения, созданный Институтом SAS и предназначенный для сложной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными и прогнозной аналитики. SAS, известная своими возможностями статистического моделирования и анализа, находит широкое применение во многих отраслях для углубленного исследования данных и получения аналитической информации.

Функции

• Предоставляет мощную среду для анализа и визуализации данных.
• Предлагает обширные библиотеки для расширенного статистического анализа.

Реальные приложения

• Анализ клинических испытаний фармацевтических препаратов.
• Оценка рисков в банковском деле и финансах.
• Сегментация клиентов в розничной торговле.

5. Питон

Python работает на высоком уровне и служит различным общим целям. Известный своей интерпретативной природой, Python отличается простым синтаксисом и гибкой природой, что очень привлекает разработчиков. Его простота и адаптируемость делают его особенно эффективным для анализа данных, машинного обучения, автоматизации и создания веб-приложений.

Функции

• Обширная поддержка таких библиотек, как Pandas и NumPy, для анализа и обработки данных.
• Сильная поддержка сообщества и библиотеки с открытым исходным кодом для машинного обучения и науки о данных.

Реальные приложения

• Парсинг веб-страниц и извлечение данных.
• Прогнозная аналитика в финансах и ритейле.
• Разработка моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.

6. НОЖ

KNIME — 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, модели и интерактивные представления.

Функции

• Узловой интерфейс позволяет легко собирать рабочие процессы.
• Поддерживает интеграцию с различными источниками и типами данных.

Реальные приложения

• Анализ данных фармацевтических исследований.
• Анализ данных о клиентах для получения маркетинговой информации.
• Анализ финансовых данных для моделирования рисков.

7. QlikView

QlikView — это программное обеспечение для бизнес-аналитики, которое преобразует необработанные данные в практические знания. Это мощный инструмент для бизнес-аналитики и визуализации данных, оснащенный механизмом ассоциативного индексирования данных, который позволяет выявить ценную информацию и связи между несколькими источниками данных. Эта возможность позволяет пользователям глубоко изучать и анализировать данные, способствуя обнаружению закономерностей и взаимосвязей, необходимых для принятия обоснованных решений и стратегического планирования.

Функции

• Интерактивные информационные панели и ассоциативные исследования.
• Обработка данных в памяти для более быстрого ответа.

Реальные приложения

• Мониторинг эффективности бизнеса в режиме реального времени.
• Анализ продаж и клиентов в розничной торговле.
• Оптимизация цепочки поставок и логистики.

8. Язык программирования R

R, популярный язык программирования и бесплатная программная среда, предназначен для статистических вычислений и графики. Он пользуется широкой популярностью среди статистиков и специалистов по сбору данных для создания статистического программного обеспечения и анализа данных.

Функции

• Комплексный набор инструментов статистического анализа.
• Обширные пакеты для манипулирования данными, визуализации и моделирования.

Реальные приложения

• Статистические вычисления для биомедицинских исследований.
• Финансовое моделирование и анализ.
• Визуализация данных для академических исследований.

9. Эксель

Excel, компонент пакета Microsoft Office, представляет собой приложение для работы с электронными таблицами, оснащенное функциями для вычислений, построения графиков, сводных таблиц и языком программирования макросов, известным как VBA (Visual Basic для приложений). Его обширный анализ данных и внедрение визуализации подчеркивают его полезность и универсальность в удовлетворении разнообразных требований к обработке данных.

Функции

• Мощные инструменты анализа и визуализации данных.
• VBA для пользовательских сценариев и автоматизации.

Реальные приложения

• Финансовая отчетность и анализ.
• Отслеживание и управление запасами.
• Планирование и сопровождение проекта.

10. Гугл Аналитика

Google Analytics, предоставляемый Google, — это ведущая служба веб-аналитики, которая отслеживает и сообщает о трафике веб-сайта. Будучи самой популярной аналитической службой, доступной в Интернете, она предоставляет ценную информацию о производительности веб-сайта и взаимодействии с посетителями.

Функции

• Глубокий анализ трафика и понимание аудитории.
• Отслеживание конверсий и отчетность по электронной торговле.

Реальные приложения

• Оптимизация производительности сайта.
• Анализ рентабельности инвестиций в цифровой маркетинг и рекламу.
• Пользовательский опыт и анализ поведения.

11. Блокнот Jupyter

Jupyter Notebook — это бесплатное веб-приложение, позволяющее создавать и обмениваться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и пояснительный текст. Он широко используется для таких задач, как очистка и преобразование данных, численное моделирование, статистическое моделирование и машинное обучение.

Функции

• Поддерживает более 40 языков программирования, включая Python и R.
• Интерактивная визуализация данных и удобные для обмена отчеты.

Реальные приложения

• Интерактивный анализ и исследование данных.
• Образовательные цели в курсах по науке о данных и машинному обучению.
• Прототипирование моделей машинного обучения.

12. РапидМайнер

RapidMiner — это комплексная платформа для обработки данных, предлагающая единую среду, предназначенную для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, анализа текста и прогнозной аналитики. Он предназначен для пользователей с любым набором навыков, от новичков до опытных профессионалов, предоставляя инструменты и функции для выполнения широкого спектра задач по обработке данных.

Функции

• Визуальный конструктор рабочих процессов для упрощения построения моделей.
• Обширные функции интеллектуального анализа данных для прогнозного моделирования.

Реальные приложения

• Прогностическое обслуживание на производстве.
• Прогнозирование оттока клиентов в сфере телекоммуникаций.
• Выявление мошенничества в банковской и финансовой сферах.

13. Апач Хадуп

Это бесплатная программная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для хранения и обширной обработки наборов данных в кластерах стандартного оборудования. Apache Hadoop создан для эффективного масштабирования от одного сервера до тысяч машин, каждая из которых предоставляет локальное хранилище и вычислительные возможности. Эта архитектура позволяет легко обрабатывать огромные объемы данных.

Функции

• Распределенная обработка больших наборов данных по кластерам.
• Высокая отказоустойчивость и масштабируемость.

Реальные приложения

• Обработка и анализ больших данных для получения ценной информации.
• Хранение и хранение данных.
• Анализ журналов и данных событий для обеспечения кибербезопасности.

14. Смотритель

Looker — это мощное решение для бизнес-аналитики и анализа больших данных, которое упрощает исследование, анализ и обмен бизнес-данными в режиме реального времени. Он легко подключается к любой базе данных или хранилищу SQL, позволяя вам работать напрямую с базой данных в режиме реального времени. Эта платформа создана для оптимизации процесса преобразования данных в ценную информацию, облегчая доступ к бизнес-аналитике для принятия обоснованных решений.

Функции

• Исследование данных в реальном времени и совместное обнаружение данных.
• Настраиваемые и общие информационные панели.

Реальные приложения

• Бизнес-метрики и аналитика для принятия решений в режиме реального времени.
• Аналитика электронной коммерции для продаж и поведения клиентов.
• Анализ маркетинговых данных и отслеживание эффективности кампании.

15. Таленд

Talend, инструмент с открытым исходным кодом для интеграции данных, предлагает современное программное обеспечение и услуги, предназначенные для интеграции данных, управления ими, интеграции корпоративных приложений, качества данных, решений для облачного хранения и обработки больших данных. Его конечная цель — повысить доступность и качество данных, обеспечивая при этом их быструю передачу в необходимые пункты назначения.

Функции

• Широкие возможности подключения к различным источникам данных и приложениям.
• Качество данных и возможности очистки.

Реальные приложения

• Хранилище данных и процессы ETL (извлечение, преобразование, загрузка).
• Проекты миграции и синхронизации данных.
• Управление основными данными (MDM) и интеграция данных.

16. ТензорФлоу

TensorFlow — это программная библиотека с открытым исходным кодом для высокопроизводительных численных вычислений. Он используется для машинного обучения и исследований нейронных сетей. Гибкая архитектура TensorFlow позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (ЦП, ГП, ТПУ), начиная от настольных компьютеров и заканчивая кластерами серверов, мобильными и периферийными устройствами.

Функции

• Поддерживает модели глубокого обучения и машинного обучения.
• Очень гибкая система численных вычислений с графами потоков данных.

Реальные приложения

• Системы распознавания изображений и голоса.
• Текстовые приложения, такие как языковой перевод и анализ настроений.
• Прогнозная аналитика в здравоохранении и финансах.

17. IBM Когнос

IBM Cognos — это комплексная коллекция программного обеспечения, предназначенная для бизнес-аналитики и управления производительностью. Он позволяет нетехническим бизнес-профессионалам получать доступ, анализировать и составлять отчеты на основе корпоративных данных. Cognos предоставляет обширные функциональные возможности, включая отчетность, аналитику, системы показателей, мониторинг событий и ключевых показателей эффективности.

Функции

• Расширенная аналитика с интерактивными панелями мониторинга.
• Автоматизированное формирование отчетов и планирование.

Реальные приложения

• Управление производительностью и бенчмаркинг.
• Финансовая и операционная отчетность.
• Анализ продаж и рынка.

18. Microsoft Azure

Microsoft Azureразработанная Microsoft, предлагает платформу облачных вычислений для создания, тестирования, развертывания и управления приложениями и услугами через центры обработки данных, управляемые Microsoft. Эта услуга включает в себя ряд решений, включая SaaS, PaaS и IaaS. Он предназначен для поддержки различных языков программирования, инструментов и платформ, включая технологии и системы, специфичные для Microsoft, а также сторонние.

Функции

• Широкий спектр облачных сервисов, включая искусственный интеллект и машинное обучение, аналитику и базы данных.
• Масштабируемость и гибкость благодаря модели ценообразования с оплатой по факту использования.

Реальные приложения

• Создание и развертывание веб-приложений.
• Решения для больших данных и аналитики.
• Разработка IoT-приложений.

19. МонгоБД

MongoDB — это документально-ориентированная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, предназначенная для простой разработки и масштабирования. Он использует документы и коллекции вместо строк и таблиц, предлагая гибкую схему, позволяющую хранить данные в документах типа JSON.

Функции

• Высокая производительность при индексировании и репликации.
• Гибкая модель данных на основе документов.

Реальные приложения

• Создание веб-приложений и сервисов.
• Хранение и обработка больших данных.
• Аналитика в реальном времени и управление большими объемами данных.

20. ПиТорч

PyTorch, библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, созданная на основе библиотеки Torch, использует компьютерное зрение и обработку естественного языка. Лаборатория исследований искусственного интеллекта Facebook возглавляет свои основные разработки и может похвастаться надежной экосистемой, ориентированной на исследования и разработки технологий глубокого обучения.

Функции

• Динамический вычислительный граф, обеспечивающий гибкость в архитектуре модели.
• Сильная поддержка глубокого обучения и исследований нейронных сетей.

Реальные приложения

• Разработка и обучение моделей искусственного интеллекта.
• Исследования в области глубокого обучения и искусственного интеллекта.
• Приложения для распознавания изображений и речи.

21. Scikit-learn

Scikit-learn — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для машинного обучения на Python. Он включает в себя множество алгоритмов классификации, регрессии и кластеризации, а также поддерживает векторные машины, случайные леса, повышение градиента, k-средние и DBSCAN. Разработанный для полной интеграции с численными и научными экосистемами Python, а именно NumPy и SciPy, Scikit-learn предоставляет разработчикам и исследователям надежный набор инструментов для эффективной реализации моделей машинного обучения.

Функции

• Широкий спектр алгоритмов машинного обучения для контролируемого и неконтролируемого обучения.
• Инструменты для выбора модели, оценки и предварительной обработки данных.

Реальные приложения

• Прогнозный анализ данных в финансах и здравоохранении.
• Системы сегментации и рекомендаций клиентов.
• Обнаружение аномалий в сетевой безопасности.

22. Сисенс

Sisense — это программное решение для бизнес-аналитики и анализа данных, позволяющее пользователям легко готовить, анализировать и визуализировать сложные наборы данных. Он разработан таким образом, чтобы быть удобным для пользователей с любым уровнем знаний, а его уникальная технология In-Chip ускоряет обработку данных.

Функции

• Пользовательский интерфейс с возможностью перетаскивания для создания интерактивных информационных панелей.
• Технология In-Chip, ускоряющая анализ данных.

Реальные приложения

• Дашборды для мониторинга KPI различных отделов.
• Анализ данных о клиентах для таргетированного маркетинга.
• Анализ финансовых данных и прогнозирование.

23. Спланк

Это платформа, предназначенная для поиска, анализа и визуализации машинных данных, собранных с веб-сайтов, приложений, датчиков, устройств и других компонентов вашей ИТ-инфраструктуры и бизнес-операций. Splunk управляет приложениями, обеспечивает безопасность и соответствие требованиям, а также проводит бизнес- и веб-аналитику.

Функции

• Обработка и индексирование крупномасштабных наборов данных в режиме реального времени.
• Мощные возможности поиска, анализа и визуализации.

Реальные приложения

• ИТ-операции и устранение неполадок.
• Управление информацией о безопасности и событиями (SIEM).
• Бизнес и веб-аналитика.

24. Апач Шторм

Apache Storm — это распределенная система вычислений в реальном времени с открытым исходным кодом. Это позволяет обрабатывать большие потоки данных в режиме реального времени. Storm масштабируем и отказоустойчив, гарантирует обработку каждого сообщения, прост в настройке и эксплуатации.

Функции

• Обработка данных в реальном времени и потоковая обработка.
• Высокая масштабируемость и отказоустойчивость.

Реальные приложения

• Аналитика в реальном времени для социальных сетей и телекоммуникаций.
• Выявление мошенничества в банковской сфере.
• Мониторинг сетевых систем.

Выберите правильную программу

Вы готовы построить карьеру в динамичной области анализа данных? Наши курсы тщательно разработаны, чтобы дать вам важнейшие навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этих быстро меняющихся отраслях. Вот подробное сравнение, которое поможет вам понять суть:

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить инструменты и методы аналитики, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для начала вашей карьеры. Зарегистрируйтесь сейчас!

Заключение

Для тех, кто ищет комплексный курс по аналитике данных, который открывает путь к сертификации, магистерская программа Simplilearn Data Analyst не имеет себе равных. Завершение этой программы не только дает учащимся надежный набор навыков в области анализа данных, но также дает им сертификат, позволяющий начать свою карьеру в области анализа данных. Учебная программа, разработанная в сотрудничестве с IBM, помогает учащимся создавать визуализации данных, управлять базами данных SQL и применять статистические инструменты. Кроме того, он предлагает знание различных языков программирования, включая Python и R, что обеспечивает всестороннее образование в области анализа данных.