أفضل 10 أدوات تحليل البيانات

  لقد أدى الطلب المتزايد وأهمية تحليلات البيانات في السوق إلى العديد من الفتحات في جميع أنحاء العالم. يصبح من الصعب قليلاً وضع قائمة مختصرة لأعلى أدوات تحليل البيانات حيث أن أدوات المصدر المفتوح أكثر شيوعًا وسهولة في الاستخدام وموجهة نحو الأداء من الإصدار المدفوع. هناك العديد من أدوات المصدر المفتوح التي لا تتطلب الكثير / أي تشفير وتدير لتقديم نتائج أفضل من الإصدارات المدفوعة مثل - البرمجة في البحث عن البيانات و Tableau العامة ، و Python في تصور البيانات. في ما يلي قائمة بأفضل 10 أدوات لتحليل البيانات ، من الإصدار المفتوح والمصدر المدفوع ، بناءً على شعبيتها وتعلمها وأدائها.

1. ص البرمجة:

R هي أداة التحليلات الرائدة في الصناعة وتستخدم على نطاق واسع للإحصاءات ونمذجة البيانات. يمكن بسهولة التعامل مع البيانات الخاصة بك والحاضر بطرق مختلفة. لقد تجاوز SAS بعدة طرق مثل قدرة البيانات والأداء والنتائج. R يجمع ويدير مجموعة واسعة من المنصات ، مثل يونيكس ، ويندوز وماك أو إس. يحتوي على 11،556 حزمة ويسمح لك بتصفح الحزم حسب الفئات. يوفر R أيضًا أدوات لتثبيت جميع الحزم تلقائيًا وفقًا لمتطلبات المستخدم ، والتي يمكن أيضًا تجميعها جيدًا مع البيانات الكبيرة.

2. اللوحة العامة:

Tableau Public هو برنامج مجاني يربط أي مصدر للبيانات سواء أكان مستودع بيانات الشركة أو Microsoft Excel أو البيانات المستندة إلى الويب ، ويقوم بإنشاء تصورات البيانات والخرائط ولوحات المعلومات وما إلى ذلك مع تحديثات في الوقت الفعلي تقدم على الويب. يمكن مشاركتها أيضًا عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو مع العميل. يسمح بالوصول إلى تنزيل الملف بتنسيقات مختلفة. إذا كنت تريد أن ترى قوة اللوح ، فيجب أن يكون لدينا مصدر بيانات جيد للغاية. تجعل إمكانيات Tableau الكبيرة للبيانات مهمة ويمكن للمرء تحليل وتصور البيانات بشكل أفضل من أي برنامج آخر لتصور البيانات في السوق.

3. بيثون:

Python هي لغة برمجة نصية موجهة للكائنات سهلة القراءة والكتابة والصيانة وهي أداة مجانية مفتوحة المصدر. تم تطويره بواسطة Guido van Rossum في أواخر الثمانينيات والذي يدعم كلاً من أساليب البرمجة الوظيفية والمنظمة.

بيثون سهلة التعلم لأنها تشبه إلى حد كبير JavaScript و Ruby و PHP. أيضا ، بيثون لديها مكتبات تعلم الآلة جيدة جدا. Scikitlearn ، Theano ، Tensorflow و Keras. ميزة أخرى مهمة لبيثون هي أنه يمكن تجميعها على أي منصة مثل خادم SQL أو قاعدة بيانات MongoDB أو JSON. يمكن لـ Python أيضًا التعامل مع بيانات النص جيدًا.

4. ساس:

Sas هي بيئة برمجة ولغة لمعالجة البيانات وهي شركة رائدة في التحليلات ، تم تطويرها بواسطة معهد SAS في عام 1966 وتم تطويرها بشكل أكبر في الثمانينيات والتسعينيات. SAS يمكن الوصول إليها بسهولة ، ويمكن التحكم فيها ويمكن تحليل البيانات من أي مصادر. قدمت SAS مجموعة كبيرة من المنتجات في عام 2011 لذكاء العملاء والعديد من وحدات SAS لتحليلات الويب والوسائط الاجتماعية والتسويق التي تستخدم على نطاق واسع في تحديد ملامح العملاء والتوقعات. كما يمكنه التنبؤ بسلوكياتهم وإدارة الاتصالات وتحسينها.

5. اباتشي سبارك:

قامت جامعة كاليفورنيا ، AMP Lab التابعة لشركة بيركلي ، بتطوير Apache في عام 2009. يعد Apache Spark محركًا سريعًا لمعالجة البيانات وينفذ التطبيقات في مجموعات Hadoop بمعدل 100 مرة في الذاكرة وأسرع 10 مرات على القرص. تعتمد Spark على علوم البيانات ومفهومها يجعل علم البيانات سهلًا. تشتهر Spark أيضًا بخطوط أنابيب البيانات وتطوير نماذج التعلم الآلي.

يشتمل Spark أيضًا على مكتبة - MLlib ، توفر مجموعة تدريجية من خوارزميات الماكينات لتقنيات علم البيانات المتكررة مثل التصنيف والانحدار والتصفية التعاونية والتجميع ، إلخ.


6. اكسل:

يعد Excel أداة تحليلية أساسية وشائعة الاستخدام على نطاق واسع تقريبًا في جميع الصناعات. سواء كنت خبيرًا في Sas أو R أو Tableau ، ستظل بحاجة إلى استخدام Excel. يصبح Excel مهمًا عندما يكون هناك شرط للتحليلات على البيانات الداخلية للعميل. إنه يحلل المهمة المعقدة التي تلخص البيانات مع معاينة الجداول المحورية التي تساعد في تصفية البيانات حسب متطلبات العميل. يحتوي Excel على خيار تحليلات الأعمال المتقدمة الذي يساعد في نمذجة القدرات التي تحتوي على خيارات مسبقة الصنع مثل اكتشاف العلاقة التلقائي وإنشاء مقاييس DAX وتجميع الوقت.

7. رابيد مينر:

RapidMiner هي عبارة عن منصة قوية متكاملة لعلوم البيانات تم تطويرها من قبل نفس الشركة التي تقوم بإجراء التحليل التنبئي والتحليلات المتقدمة الأخرى مثل التنقيب عن البيانات وتحليلات النصوص والتعلم الآلي والتحليلات المرئية دون أي برمجة. يمكن أن تدمج RapidMiner مع أي من أنواع مصادر البيانات ، بما في ذلك Access و Excel و Microsoft SQL و Tera و Oracle و Sybase و IBM DB2 و Ingres و MySQL و IBM SPSS و Dbase وما إلى ذلك. إعدادات تحويل بيانات الحياة ، أي يمكنك التحكم في التنسيقات ومجموعات البيانات للتحليل التنبئي.

8. knime:

KNIME تم تطويره في يناير 2004 بواسطة فريق من مهندسي البرمجيات في جامعة كونستانز. تقود KNIME أدوات مفتوحة المصدر ، وإعداد التقارير ، وأدوات التحليل المتكاملة التي تسمح لك بتحليل ونمذجة البيانات من خلال البرمجة المرئية ، فهي تدمج المكونات المختلفة لاستخراج البيانات والتعلم الآلي عبر مفهومها المعياري لخطوط الأنابيب.

9. كليكفيو:

يحتوي QlikView على العديد من الميزات الفريدة مثل التكنولوجيا الحاصلة على براءة اختراع ومعالجة البيانات في الذاكرة ، والتي تنفذ النتيجة بسرعة كبيرة للمستخدمين النهائيين وتخزن البيانات في التقرير نفسه. يتم الاحتفاظ بربط البيانات في QlikView تلقائيًا ويمكن ضغطه إلى 10٪ تقريبًا من حجمه الأصلي. يتم تصور علاقة البيانات باستخدام الألوان - يتم إعطاء لون معين للبيانات ذات الصلة ولون آخر للبيانات غير ذات الصلة.


10. سبانك:

Splunk هي أداة تقوم بتحليل البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الجهاز والبحث فيها. يقوم Splunk بسحب جميع بيانات السجل المستند إلى النص ويوفر طريقة بسيطة للبحث من خلالها ، ويمكن للمستخدم سحب جميع أنواع البيانات ، وإجراء جميع أنواع التحليل الإحصائي المثير للاهتمام عليها ، وتقديمها بتنسيقات مختلفة.