您是数据科学家,正在寻找可用于下一个数据分析项目的最佳数据分析工具吗?现在就来发现您现在可以在市场上使用的最佳数据分析工具吗?

数据是企业,政府和个人研究人员的有用工具。但是,未处理形式的数据没有用。为了使原始数据变得有用,需要将其处理为更有用的形式。您如何将原始数据转换为有意义的格式?通过使用统计工具,您可以将原始数据转换为更有意义和更有见地的形式。用于执行数据分析的统计工具称为数据分析工具。

在本文中,您将学习市场上最好的数据分析工具。即使不使用这些工具,您仍然可以使用平均值,标准偏差,线性回归和摘要图形数据表(例如图表和地图)之类的统计手动方法来分析数据。但是,执行这些操作的手动方法很浪费时间,很累并且容易出错。因此,我们将使用快速,易于使用,提供准确结果并提供引人注目的数据可视化的数据分析工具。


什么是数据分析?

从本文开始,我就说过,未经处理的数据是没有用的。将数据转换为含义格式的过程称为数据分析。对于更精确和简洁的定义,数据分析是检查,清理,转换和建模数据的过程,目的是发现有用的信息,提供结论并支持决策。如您所见,该术语是给一组进程共同使用以从数据中找出含义的名称。

数据分析有4种基本类型,它们属于任何形式的数据分析。这些包括描述性分析,诊断分析,预测性分析和描述性分析。从它们的名称中,您可以分辨出它们的含义。描述性分析旨在描述和汇总数据。预测分析是为了进行预测,就像在机器学习中一样。诊断分析是为了确定某个事件发生的原因,而规范性分析则是根据一组数据来做出决策。


市场上的顶级数据分析工具

市场上有许多数据分析工具。有些在他们可以处理的任务中较为笼统,而另一些则更加专门化并用于特定任务。在本文的这一部分中,我们将为您提供建议包括通用工具和专用工具。


不需要编码技能的数据分析工具

尽管随着企业中数据分析和机器学习的普及,编码人员已进入该领域,但编码并不是成为数据分析师的必要条件。以下是一些无需编写任何代码即可使用的工具。


Microsoft Excel

我们从Excel开始,这是一款捆绑在流行的Microsoft Office套件软件中的数据工具。我知道我的大多数读者都以这样或那样的方式与这个软件进行过交互。然而,当他们打算执行一个严肃的数据分析任务时,并没有多少人会使用Excel。你可能有兴趣知道Microsoft Excel是一个强大的数据分析工具。你会喜欢这个软件的一点是,它可以跨平台使用——桌面、移动和在线。

Microsoft Excel的数据分析功能非常广泛,可能是你唯一需要的工具——如果你已经安装了它,这对你来说是一个加分项。Excel是描述统计、相关、回归、方差分析、 F-Test、t-Test、假设分析、解决问题、数据排序和筛选、表格、图表和数据透视表等工具的完美工具。


Tableau

Tableau是数据分析的全部内容–使用时,您并不孤单。它是包括Verizon,St。Mary's Bank,百事可乐等许多大企业在内的全球大型企业的首选分析工具。对于单个数据分析师来说,它也是理想的数据分析工具。关于Tableau,您会喜欢的一件事是,它具有一份将新手介绍到数据世界的指南。但是,就易用性而言,Tableau不是所有工具中最简单的。

Tableau不是免费工具,但我必须告诉您-价格值得。在Tableau中您会发现有趣的一项功能是它支持从各种数据源(包括SQL数据库,电子表格,Salesforce甚至Google Analytics(分析))导入数据。Tableau可以帮助您从数据构建功能强大的计算并获取摘要。它可以识别趋势,发现机会,并帮助您做出以数据为依据的决策。


RapidMiner

就像上面的工具一样,RapidMiner也不是免费的工具,但是个人的价格相当便宜。RapidMiner不仅是数据分析工具;它是对机器学习和人工智能感兴趣的数据科学家的工具。该工具将帮助您在对数据进行任何必需的分析之前清除数据-这是由数据准备工具完成的,它可以确保数据的格式和完整性正确。

使用此工具,您可以创建预测模型,创建漂亮的数据视觉效果并轻松部署它们。RapidMiner在全球拥有许多客户。根据其网站上的信息,他们的客户清单上有350多家企业客户,4000所大学,40,000个组织和625,000个个人客户。


Qlik

Qlik Sense是一个分析数据平台,可用于对数据进行数据分析以发现模式并从数据中获取见解。出于对创建机器学习模型的兴趣而对数据进行分析的分析师也可以使用Qlik。该工具不仅可以让您更快地分析数据,还可以使您轻松共享数据分析。

Qlik附带的智能可视化工具使您可以轻松了解数据的真实情况,并发现要删除的异常值。AI功能使洞察力和决策变得容易而快速。


Google表格

这是我们不需要任何编码即可使用的数据分析工具列表中的最后一个。有趣的是,它是完全免费的。它所需要的只是使您具有Internet连接,因为它可以作为联机工具使用。因此,对于那些负担不起Microsoft Office(Excel)许可费的人,他们可以继续使用此工具。与Microsoft Excel相比,Google Sheet的主要优势是默认情况下您的数据在云上可用。

除了一些其他差异外,Google表格与Excel并驾齐驱,您几乎可以将其用于可用于Excel的所有任务,反之亦然。


编码员数据分析

数据分析的力量更多地掌握在编码人员手中,因为他们可以将其集成到他们的应用程序中,他们可以构建和创建实时应用程序来分析数据并对其进行操作。以下是可供程序员使用的一些最佳工具。

编程语言

数据分析最重要的工具是一种编程语言,可以用来编写代码来进行数据分析。您可能想知道为什么在市场上已经有现成的工具时需要编写自己的代码。好吧,如果您需要编写需要分析数据并对其执行操作的自定义软件,则需要为此编写代码。Python,JavaScript和R是可用于数据分析的一些流行编程语言。它们易于使用,并带有一些使编写数据分析软件变得容易的库。SQL对于存储,检索和处理数据也很重要。

如果您知道自己在做什么,则可以使用任何数据分析方法的公式编写可以立即完成的代码。但是,为了节省时间,您将必须使用所选编程语言支持的框架和库。


Scikit-learn

Scikit-learn可以说是Python程序员可以使用的最好,最受欢迎的数据分析库之一。该软件是完全免费的,开源的,并且在您了解其使用方法时易于使用。Scikit-learn建立在流行的数据分析库上,包括SciPy,Numpy和Matplotlib。使用此工具,您可以通过分类识别对象所属的类别。它还支持回归,聚类,模型选择,降维,聚类和预处理。


数据驱动的文档(D3)

对于开发Web应用程序以可视化形式显示分析数据的任何程序员,D3库都是必修课。D3与Scikit学习不同,后者主要专注于分析-D3专门用于可视化领域,因为您可以使用它实时创建响应式图表,条形图,表格和地图。我之所以喜欢D3,是因为它完全免费使用,与Highcharts之类的要花钱进行商业使用的公司不同。


简单统计

您是否正在寻找可用于执行简单数据分析任务的轻量级JavaScript库,那么Simple-Statistics是选择的库之一。我喜欢这个JavaScript库的一件事是它没有任何依赖关系,因为它是用纯JavaScript编写的。您可以将其用于描述,回归和推断统计。非常重要,此工具与其他工具一样是免费的。


结论

数据分析非常重要,因为它可以使未处理的数据充满生命。尽管您可以使用统计信息来手动分析数据,但这样做会很累,费时且容易出错-甚至谈不上视觉效果。因此,数据分析人员转向数据分析工具。上面列出了可用于分析数据的一些最受欢迎的工具。

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