Vzdělávání
25.11.2021
Skillmea
11 nejlepších nástrojů pro analýzu dat
Objem údajů, které se vytvářejí dennodenně, každý rok exponenciálně roste. V průměru každý z nás vytvoří každou vteřinu minimálně 1,7 megabajtu dat. Mnohé z těchto údajů shromažďují firmy, pro které znamenají klíčovou roli při rozhodování a strategickém plánování.
Bez správných nástrojů se však data nevyužívají a jen zabírají místo. Proto přicházejí na scénu nástroje pro analýzu dat. Umožňují datovým vědcům a datovým analytikům shromažďovat a analyzovat data, aby je přeměnili na užitečné informace pro rozvoj podnikání či přijímání správných rozhodnutí.
K dispozici je široká škála nástrojů pro analýzu dat. Některé z nich jsou programovací jazyky, které jsou oblíbené mezi datovými vědci, protože se snadno používají a dobře analyzují data. Některé jsou knihovny pro tyto programovací jazyky, které zjednodušují analýzu údajů. A některé jsou samostatné aplikace, které běží v počítači nebo ve webovém prohlížeči.
Výběr správných nástrojů pro analýzu dat
Před výběrem nástroje pro analýzu údajů je třeba zvážit několik otázek, zejména:
1. Jaký druh dat analyzujete? Jsou to jednoduché číselné údaje uložené v tabulkách a databázích nebo kvalitativní údaje s otevřeným koncem, jako jsou konverzace v sociálních médiích, které vyžadují analýzu pomocí modelů strojního učení k vytvoření přehledů?
2. Kolik dat analyzujete? Pokud jsou údaje, které potřebujete analyzovat, omezené, práci zvládne téměř každý nástroj. Pokud však plánujete analyzovat big data, budete muset k analýze použít specifické nástroje.
3. Jaké technické znalosti jsou potřebné k provedení analýzy? Pokud ovládáte programovací jazyk, jako je Python, R, Java nebo SQL, pak máte mnoho možností, pokud jde o výběr nástroje pro analýzu dat. A pokud nejste technický nebo nemáte zájem o učení se jazyku, máte také několik možností, protože jsou k dispozici tvz. "no-code" nástroje, které můžete použít.
4. V jakém formátu chcete výsledky? Chcete vidět své výsledky ve formátu tabulky nebo byste raději generovali grafické zobrazení výsledků?
Nejpopulárnější nástroje pro analýzu dat
Po zodpovězení těchto otázek si uděláte přehled o různých analytických nástrojích a zvolíte ten nejvhodnější pro vaše potřeby. V seznamu níže nyní uvedeme populární nástroje pro analýzu dat, která by vám mohla pomoci.
1. Python
Python je jedním z nejpoužívanějších programovacích jazyků pro analýzu dat. Je to interpretovaný, univerzální, vysokoúrovňový jazyk, který lze použít pro procedurální, funkční a objektově orientované programování.
Tato flexibilita je jedním z důvodů, proč je Python oblíben u programátorů s různým zaměřením. Navíc, jeho jednoduchá syntax, která je téměř jako přirozený jazyk, z něj činí oblíbený jazyk pro začínající vývojáře.
Co však dělá Python skvělým jazykem pro analýzu dat, jsou všechny knihovny třetích stran, které můžete do svého projektu přidat zdarma. Mnohé z těchto knihoven, jako jsou Matplotlib, PyTorch a Pandas, jsou navrženy pro zpracování dat, což znamená, že pro analýzu dat musíte napsat méně kódu.
2. Matplotlib
Matplotlib je knihovna Python, která usnadňuje vizualizaci dat a grafické vykreslování. Můžete jej jednoduše nainstalovat na jakýkoli operační systém, který podporuje Python, včetně Mac, Windows a Linux.
Po nainstalování můžete dlouhé seznamy čísel převést na snadno srozumitelné koláčové grafy, tepelné mapy, histogramy a jiné typy vizualizací, které jsou připraveny k použití v sestavách nebo publikování online. Matplotlib může také vygenerovat uživatelské rozhraní pro vaši grafiku s nabídkou, kterou můžete použít pro přizpůsobení grafiky bez psaní dodatečného kódu.
3. PyTorch
PyTorch je open source knihovna Pythonu, která se používá k vytváření, trénování a spouštění modelů strojního učení. Používá tenzory podobné polím pro kódování vstupů, výstupů a parametrů modelů. Tenzor je kontejner pro data, který může tyto údaje reprezentovat v libovolném počtu dimenzí, což z něj činí velmi flexibilní nástroj pro analýzu dat.
Další výhodou PyTorch je, že může spouštět modely strojového učení pomocí počítačového GPU a nikoli CPU. To znamená, že model strojového učení PyTorch vám může poskytnout report 4 až 5krát rychleji než jiné nástroje pro analýzu údajů, které využívají pouze zpracování CPU.
4. Pandas
Pandas je další knihovna Pythonu a je to švýcarský armádní nožík pro manipulaci s údaji. S pandas můžete změnit nestrukturované údaje z více zdrojů na 2D objekt v paměti zvaný DataFrame.
Když už máte data v DataFrame, můžete je rychle filtrovat, vyhledávat, segmentovat a segregovat. Můžete také sloučit a spojit dva různé DataFrame.
5. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook je webová aplikace s otevřeným zdrojovým kódem, ve které můžete spouštět Python, R a další programovací jazyky v interaktivním prostředí. Jelikož se jedná o webovou aplikaci, umožňuje interaktivní spolupráci mezi uživateli.
Nazývá se to „notebook“, protože umožňuje analytikům dat nejen ukládat a spouštět kód v prohlížeči, ale přidává také vysvětlující text, obrázky a další podpůrné informace.
Zápisníky Jupyter slouží jako výpočetní záznam mezi spolupracovníky a vytvořené záznamy lze uložit jako soubory JSON. Tyto soubory pak lze použít ke sledování každého kroku procesu. O PyTorch, Pandas a tvorbě grafů v Matplotlib se více dozvíš v našem online kurzu Python Data Science.
6. R
R byl navržen speciálně pro potřeby komunity zabývající se datovou analýzou a statistikou. Jazyk R je vhodný pro strojní učení, vizualizaci údajů a statistickou analýzu. Obrovskou výhodou jazyka R je právě jeho obrovská komunita.
R je sada nástrojů pro manipulaci s údaji, provádění výpočtů a generování grafiky. Dodává se s výkonnými možnostmi zpracování a ukládání dat, jakož i flexibilní sadou grafických nástrojů pro generování tabulek a grafů, které jsou připraveny pro publikování v sestavách.
Pokud si vyberete jazyk R, neuděláte určitě chybu, zejména proto, že byl od základů vytvořen právě pro datovou analýzu.
7. SQL
SQL, což je zkratka pro Structured Query Language, je programovací jazyk, který byl vytvořen pro interakci s relačními databázemi. Z tohoto důvodu a skutečnosti, že firmy ukládají většinu svých údajů v databázích, je SQL základním nástrojem, který datoví vědci a datoví analytici používají pro tvorbu reportů.
SQL je také jednoduchý jazyk k učení. Dotazy, které do něj píšete, jsou téměř jako anglické věty. A téměř každý jiný programovací jazyk má také knihovny, které můžete použít k interakci s databázemi, díky čemuž je tento jazyk skutečně výkonný pro analýzu údajů.
8. D3.js
D3.js je open-source JavaScriptová knihovna pro vytváření vlastních vizualizací ve webovém prohlížeči. Spolu s JavaScriptem používá HTML, škálovatelnou vektorovou grafiku a CSS, což umožňuje webovým vývojářům snadno provádět analýzu dat, aniž by se museli učit nový jazyk.
D3 je zkratka pro "Data Driven Documents" a umožňuje vývojářům propojit data na HTML dokumenty pomocí Document Object Modelu (DOM) a poté transformovat dokument na základě údajů, které používá. D3 také podporuje interakci, animaci, anotaci a kvantitativní analýzu. I když se technologie, kterou používá D3, lze snadno naučit, přichází s více než 30 moduly a 1 000 metodami vizualizace, jejichž zvládnutí může chvíli trvat.
9. MATLAB
MATLAB používá vysokoúrovňový programovací jazyk pro matematické modelování, numerické výpočty a vizualizaci dat. Jeho název je zkratkou pro „maticovou laboratoř - matrix laboratory“, protože jde o maticový jazyk. Matematické matice jsou datové struktury, které dokážou vyřešit mnohé technické výpočetní problémy efektivněji než jiné skalární programovací jazyky.
MATLAB můžete použít na řadu různých úkolů, jako je vykreslování údajů, vývoj algoritmů, vytváření modelů strojního učení, interakce s programy napsanými v jiných jazycích a analýza množin dat. Díky jeho pokročilým matematickým funkcím existuje mnoho technických rolí, které používají MATLAB, včetně softwarových inženýrů a datových analytiků.
10. Tensor Flow
TensorFlow je open-source platforma strojového učení a analýzy dat, kterou vytvořil tým Google Brain. Používá se pro numerické výpočty a implementaci neuronových sítí s hlubokým učením. Kód pro TensorFlow je napsán v C++, ale poskytuje API, ke kterému lze přistupovat pomocí mnoha jiných programovacích jazyků včetně Python, Go, Java, R, JavaScript a dalších.
TensorFlow dokáže trénovat a spouštět modely strojového učení pro rozpoznávání obrázků, klasifikaci ručně psaných číslic, vkládání slov, opakující se neuronové sítě, překlad jazyka, zpracování přirozeného jazyka a simulaci. A namísto toho, abyste se museli zabývat podrobnostmi vytváření vlastních algoritmů, můžete si vytvořit své vlastní modely pomocí TensorFlow.
11. Tableau
Tableau je přední nástroj Business Intelligence na trhu, který se používá pro analýzu a vizualizaci údajů v jednoduchém formátu.
Tableau je nástroj pro analýzu dat, který se používá k vytváření kvalitních vizualizací dat pro business intelligence. Dokáže extrahovat data z mnoha zdrojů, včetně Microsoft Excel, PDF souborů, různých typů databází nebo dokonce souborů uložených na AWS.
Po extrahování dat k nim může přistupovat aplikace Tableau Desktop. Potom jej můžete použít ke generování dashboardů a vizualizací v softwaru. Data mohou být také publikována na Tableau Server, kde k nim lze přistupovat z jakéhokoli místa, včetně mobilních zařízení. A to vše můžete udělat bez psaní jakéhokoli kódu.
Závěr
Nástroje pro analýzu dat vám pomohou objevovat trendy a vzorce, na jejichž základě budete umět dělat lepší rozhodnutí. K dispozici je široká škála nástrojů, od složitých programovacích jazyků až po aplikace, které vyžadují velmi málo technických znalostí. Výběr je jen na vás.
Skillmea
