24 лучших инструмента анализа данных в 2024 году

Инструменты анализа данных — это программные платформы, которые обрабатывают, анализируют и визуализируют большие наборы данных для извлечения значимых идей и поддержки принятия решений. Эти инструменты варьируются от простых приложений для работы с электронными таблицами, таких как Microsoft Excel, до более сложного программного обеспечения для анализа данных, такого 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 прогностические модели и представлять результаты в понятном формате с помощью диаграмм, графиков и панелей мониторинга. 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. Он помогает упростить необработанные данные в очень легко понимаемый формат. Анализ данных с Tableau выполняется очень быстро; визуализации похожи на панели мониторинга и рабочие листы.

Функции

• Обеспечивает легкую интеграцию с базами данных, электронными таблицами и запросами больших данных.
• Предлагает функцию перетаскивания для создания интерактивных и общедоступных панелей мониторинга.

Реальные приложения

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

2. Apache Spark

Это распределенная вычислительная среда с открытым исходным кодом, которая предлагает программный интерфейс для управления целыми кластерами, включая автоматический параллелизм данных и функции отказоустойчивости. Apache Spark разработан 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 графические алгоритмы.

Реальные приложения

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

3. Мощность бизнес-аналитики

Power BI, инструмент бизнес-аналитики Microsoft, предлагает динамические визуализации и функции бизнес-аналитики в удобном интерфейсе. Это позволяет конечным пользователям без усилий создавать свои отчеты и панели мониторинга, улучшая интерактивное исследование данных и сбор информации.

Функции

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

Реальные приложения

• Аналитика и отчетность по продажам и маркетингу.
• Аналитика финансовых показателей и состояния здоровья.
• Аналитика кадровых ресурсов и операций.

4. САС

Система статистического анализа (SAS) — это комплексный программный пакет, созданный Институтом SAS, предназначенный для сложной аналитики, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными и предиктивной аналитики. Известная своими возможностями статистического моделирования и анализа, SAS находит широкое применение во многих отраслях для углубленного изучения данных и генерации идей.

Функции

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

Реальные приложения

• Анализ клинических испытаний в фармацевтике.
• 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 выделяется своим простым синтаксисом и гибкой природой, что очень нравится разработчикам. Его простота и адаптивность делают его особенно эффективным для анализа данных, машинного обучения, автоматизации и создания веб-приложений.

Функции

• Расширенная 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

• Веб-скрапинг и извлечение данных.
• Предиктивная аналитика в финансах и розничной торговле.
• Разработка моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.

6. НОЖ

KNIME — это платформа с открытым исходным кодом для анализа данных, создания отчетов и интеграции, позволяющая пользователям визуально создавать потоки данных, выборочно выполнять некоторые или все этапы анализа и проверять результаты, модели и интерактивные представления.

Функции

• Интерфейс на основе узлов 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 применимые на практике знания. Это мощный инструмент для бизнес-аналитики и визуализации данных, включающий ассоциативный механизм индексации данных, который выявляет идеи и связи между несколькими источниками данных. Эта возможность позволяет пользователям глубоко исследовать и анализировать данные, облегчая обнаружение закономерностей и взаимосвязей, необходимых для принятия обоснованных решений и стратегического планирования.

Функции

• Интерактивные панели управления и ассоциативное исследование.
• Обработка данных в памяти для более быстрого реагирования.

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 среда свободного программного обеспечения, предназначен для статистических вычислений и графики. Он пользуется широкой популярностью среди статистиков и майнеров данных для создания статистического программного обеспечения и анализа данных.

Функции

• Комплексный инструментарий статистического анализа.
• Расширенные пакеты для обработки данных, 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, служит в качестве приложения для работы с электронными таблицами, оснащенного функциями для вычислений, построения графиков, сводных таблиц и макроязыком программирования, известным как VBA (Visual Basic for Applications). Его обширный анализ данных и принятие визуализации подчеркивают его полезность и универсальность в решении разнообразных задач обработки данных.

Функции

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

Реальные приложения

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

10. Google Аналитика

Google Analytics, предоставляемый Google, является ведущим сервисом веб-аналитики, который отслеживает и сообщает о трафике веб-сайта. Как самый популярный аналитический сервис, доступный в Интернете, он предоставляет ценную информацию об эффективности веб-сайта и взаимодействии посетителей.

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.
• Анализ пользовательского опыта и поведения.

11. Jupyter-блокнот

Jupyter Notebook — это бесплатное веб-приложение, позволяющее создавать и делиться документами, содержащими живой код, уравнения, визуализации и пояснительный текст. Оно 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 на курсах по науке о данных и машинному обучению.
• Прототипирование моделей машинного обучения.

12. RapidMiner

RapidMiner — это комплексная платформа для науки о данных, предлагающая единую среду, специально разработанную для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения, интеллектуального анализа текста и предиктивной аналитики. Она подходит пользователям с любым набором навыков, от новичков до опытных профессионалов, предоставляя инструменты и функции для широкого спектра деятельности в области науки о данных.

Функции

• Визуальный конструктор рабочих процессов для простого построения моделей.
• Расширенные функции анализа данных для прогностического моделирования.

Реальные приложения

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

13. Apache Hadoop

Это бесплатная программная среда с открытым исходным кодом, разработанная 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 аналитических сведений.
• Хранение и хранение данных.
• Анализ данных журналов и событий для обеспечения кибербезопасности.

14. Зритель

Looker — это мощное решение для бизнес-аналитики и анализа больших данных, которое упрощает исследование, анализ и обмен бизнес-информацией в реальном времени. Оно легко подключается к любой базе данных SQL или хранилищу, позволяя вам работать напрямую с вашей базой данных в реальном времени. Эта платформа разработана для оптимизации процесса превращения данных в действенную информацию, облегчая доступ к бизнес-аналитике для принятия обоснованных решений.

Функции

• Исследование данных в режиме реального времени и совместное обнаружение данных.
• Настраиваемые и общие панели управления.

Реальные приложения

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

15. Таленд

Talend, инструмент с открытым исходным кодом для интеграции данных, предлагает современное программное обеспечение и услуги, предназначенные для интеграции данных, управления, 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 требуемые пункты назначения.

Функции

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

Реальные приложения

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

16. Тензорный поток

TensorFlow — это библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для высокопроизводительных численных вычислений. Она используется для машинного обучения и исследований нейронных сетей. Гибкая архитектура TensorFlow позволяет легко развертывать вычисления на различных платформах (CPU, GPU, TPU), обслуживая от настольных компьютеров до кластеров серверов, мобильных и периферийных устройств.

Функции

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

Реальные приложения

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

17. IBM Cognos

IBM Cognos — это комплексный набор программного обеспечения, разработанного 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, оценочные карты и мониторинг событий и ключевых показателей производительности.

Функции

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

Реальные приложения

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

18. Microsoft Azure

Microsoft Azureразработанный корпорацией Microsoft, предлагает платформу облачных вычислений для создания, тестирования, развертывания и управления приложениями и службами через центры обработки данных, управляемые корпорацией Microsoft. Эта служба охватывает ряд решений, включая SaaS, PaaS и IaaS. Она предназначена для поддержки различных языков программирования, инструментов и фреймворков, включая как специфичные для Microsoft, так и сторонние технологии и системы.

Функции

• Широкий спектр облачных сервисов, включая ИИ 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 обработки больших данных и аналитики.
• Разработка приложений Интернета вещей.

19. МонгоБД

MongoDB — это документоориентированная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, разработанная для легкой разработки и масштабирования. Она использует документы и коллекции вместо строк и таблиц, предлагая гибкую схему, которая позволяет хранить данные в документах, подобных JSON.

Функции

• Высокая производительность благодаря индексации 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, которая использует компьютерное зрение и обработку естественного языка. Исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Facebook возглавляет ее основные разработки, располагая надежной экосистемой, ориентированной на исследования и разработку технологий глубокого обучения.

Функции

• Динамический вычислительный граф, обеспечивающий гибкость архитектуры 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 — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, посвященная машинному обучению на Python. Она охватывает множество алгоритмов для классификации, регрессии и кластеризации, а также поддерживает векторные машины, случайные леса, градиентный бустинг, k-средние и DBSCAN. Разработанная для бесшовной интеграции с числовыми 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, оценки моделей и предварительной обработки данных.

Реальные приложения

• Прогностический анализ данных в сфере финансов и здравоохранения.
• Системы сегментации клиентов и рекомендаций.
• Обнаружение аномалий в сетевой безопасности.

22. Шестой

Sisense — это программное решение для бизнес-аналитики и анализа данных, позволяющее пользователям без усилий подготавливать, анализировать и визуализировать сложные наборы данных. Оно разработано так, чтобы быть удобным для пользователей с любым уровнем знаний, а его отличительная технология In-Chip ускоряет обработку данных.

Функции

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

Реальные приложения

• Панели мониторинга KPI в различных отделах.
• Анализ данных о клиентах для целевого маркетинга.
• Анализ финансовых данных и прогнозирование.

23. Сплун

Это платформа, предназначенная для поиска, анализа и визуализации машинно-генерируемых 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 индексация больших наборов данных в режиме реального времени.
• Мощные возможности поиска, анализа и визуализации.

Реальные приложения

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

24. Шторм Апачи

Apache Storm — это распределенная система вычислений в реальном времени с открытым исходным кодом. Она позволяет обрабатывать большие потоки данных в реальном времени. Storm масштабируема и отказоустойчива, гарантирует обработку каждого сообщения, проста 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 рады построить карьеру в динамичной области анализа данных? Наши курсы тщательно разработаны, чтобы дать вам важные навыки и знания, необходимые для преуспевания в этих быстро меняющихся секторах. Вот подробное сравнение, которое поможет вам усвоить основы:

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам изучить аналитические инструменты и методы, чтобы стать экспертом по аналитике данных! Это идеальный курс для вас, чтобы начать карьеру. Запишитесь сейчас!

Заключение

Для тех, кто ищет комплексный курс по аналитике данных, который прокладывает путь к сертификации, магистерская программа Simplilearn по аналитике данных не имеет себе равных. Завершение этой программы не только снабжает учащихся надежным набором навыков в анализе данных, но и выдает им сертификат для начала карьеры в области аналитики данных. Учебная программа, разработанная совместно с IBM, направляет студентов через создание визуализаций данных, управление базами данных SQL и применение статистических инструментов. Кроме того, она предлагает владение различными языками программирования, включая Python и R, что гарантирует всестороннее образование в области анализа данных.