すべてのデータ サイエンティストが知っておくべき上位 5 つの分析ツール
公開: 2022-09-11
なくては生きていけないものを 5 つ挙げると、たいていの人は食べ物、車、インターネットと答えます。 データ サイエンティストに同じ質問をすると、仕事と生活の管理を容易にする上位 5 つの分析ツールの概要が示されます。 これらの分析ツールとは何か、またその機能をもう少し詳しく見てみましょう。
1.パイソン

パイソン は、習得が簡単で、他の言語よりもコード行数が少なく、非常に読みやすく、オープン ソースである、人気のある汎用プログラミング言語です。 オープンソースの数学およびデータ分析ツールのエコシステムが十分に発達し、拡大しており、「未来のツール」のタイトルの有力な候補となっています。 電光石火の速さで、統計データの大規模なコレクションが付属しています。 これは、多くのプログラマーが使い慣れている言語の 1 つであり、IT の観点から分析へのスムーズな移行を可能にします。
また読む: データ サイエンスはビジネスにどのように役立つのか?
プログラミングのバックグラウンドから分析部門に移りたい場合は、習得するスキルです。 分析分野の専門家の間で人気が高まったのは最近のことなので、求人は少なくなっていますが、プログラミングのバックグラウンドから分析部門に移りたい場合は、間違いなく習得すべきスキルです。 Python は構文が優れているため、コーディングとデバッグが容易になり、学習曲線が大幅に短縮されます。
長所
- Python の単純な構文により、簡単に習得できます。 多くのプログラマーは既に Python に精通しており、R のような新しい言語よりも分析用の Python を学習する方が簡単だと感じています。
- Python は完全に無料のプログラミング言語です。
- Python の統計ライブラリは急速に拡張されており、現在ではかなり用途の広いツールになっています。
短所
- Python は最近、プログラミング言語から分析ツールに移行したばかりです。 その結果、R や SAS の汎用性に欠けます。
- Python は、分析分野で急速に勢いを増しています。 Python の人気は、より多くの IT プログラマーが分析に移行するにつれて高まる一方です。 Python は間違いなく学ぶ価値のあるツールです。

2.データサイエンティストのためのExcel

マイクロソフトエクセル 生産性ソフトウェアの Microsoft Office スイートに含まれているスプレッドシート プログラムです。 学校であろうと大学であろうと、人生のある時点でリストや表を作成するためにこれを使用したことがあります。 ただし、Excel にはさらに多くの機能があります。 Excel には、データの並べ替えや操作、グラフやチャートでの表示など、さまざまな機能があります。 統計、工学、金融に関連するものを含む、幅広い算術演算を実行できます。 また、VBA (Visual Basic for Application) を使用したプログラミングも可能です。
また読む: データ サイエンスはビジネスにどのように役立つのか?
どこでも利用できるため、Excel は学習と使用が最も簡単なデータ ツールの 1 つです。 MS Office (プレミアムと無料の両方) がなく、ひいては MS Excel がインストールされていないコンピューターは多くありません。 Excel の最も重要な利点は、ユーザーが GUI (グラフィカル ユーザー インターフェイス) を変更し、適切なレベルのデータ視覚化を実行できることです (ただし、それほど複雑ではありません)。 少量のデータを管理できますが、大量のデータを処理したり、予測モデリングなどのタスクを実行したりするようには設計されていません。
それにもかかわらず、これは現在でも最も広く使用されているデータ操作ツールの 1 つであり、志望するすべてのデータ サイエンティストにとって有益です。 また、データ調査に手を出したい技術者以外のユーザー向けの非常にユーザーフレンドリーなインターフェイスも備えています.
長所
- Excel は誰もが知っているプログラムです。 追加の分析ソフトウェアがない場合でも、ほとんどのユーザーは自分のコンピューターに Excel をインストールしています。
- Excel は使いやすいプログラムです。 ユーザーインターフェースはシンプルで使いやすいです。
- Excel には、多くの視覚化の可能性があります。
短所
- Excel は、複雑な統計分析用には設計されていません。 クラスタリングや回帰などの単純な予測モデリング手法は、アドオンを使用して Excel で実行できますが、機械学習などのより複雑なアプローチは実行できません。
- Excel では、16000 を超える列と 100 万行を管理できます。 一方で、100,000 行と 1000 列を処理するだけでも耐え難いものです。
- たとえば、大量のデータに対してピボットを実行すると、Excel が遅くなり、クラッシュする可能性があります。

データアナリストとして働きませんか? 次に、Analytics for Beginners コースを見て、今すぐ始めましょう。
3. SAS

SAS SAS Institute によって開発された、高度な分析、予測モデリング、ビジネス インテリジェンス、およびデータ管理のためのソフトウェア スイートです。 使いずらく理解しにくいという評判にもかかわらず、SAS は競合他社の多くとは異なり、幅広いデータ管理および分析ジョブを処理できます。 パワー ユーザーに最適で、世界で最も信頼性が高く迅速な分析ソフトウェア スイートの 1 つであり、複雑な分析に最適なソフトウェア スイートの 1 つでもあります。

価格設定とライセンスが問題であるという事実にもかかわらず、多くの中規模から大規模の企業は、それが提供する純粋な処理能力のためにまだそれを使用しています. 視覚化の欠如にもかかわらず、大規模なデータセットの複雑なデータ分析には依然として頼りになるツールです。
長所
- SAS は、小規模から大規模なデータ セットを処理できる強力なツールであり、単純なスライス アンド ダイス分析から複雑な多変量分析まで、あらゆる用途に使用できます。
- SAS には多くのオンライン ヘルプが付属しています。
短所
- 高価な機器です。 SAS ライセンス (非 GUI バージョンを含む) は、データ サイエンティストを雇うのと同じかそれ以上の費用がかかる場合があります。
- 可視化には限界があります。

SAS の使用を開始するには、SAS Data Science for Beginners にアクセスして、認定データ サイエンティストになる方法を学んでください。
4.R

R は、統計計算とグラフィックスのためのコンピューター言語およびソフトウェア環境であり、SAS の最も強力なライバルです。 オープンソースであるため、根強いファンがいます。 これは、あらゆるタイプの統計分析を実行できる優れたツールです。 オープンソースと無料で試用できるソフトウェアほど、ギークを幸せにするものはありません。 R を使用すると、ユーザーはソフトウェアを独自の分析ニーズに合わせて調整できます。また、R をさらに簡単に操作できる堅牢なパッケージ エコシステムが付属しています。
開始以来、ますます堅牢になり、現在、互いに助け合う活発なユーザー コミュニティがあります。 中核に分析を持たないが、それでもデータを扱う組織にとって、R は最適な方法です。 これは、再現性のある高品質の分析を行うための最高のソフトウェアです。 セキュリティとメモリ管理の欠点はありますが、依然として非常に優れた分析ツールです。
長所
- R は柔軟な言語です。 一部のユーザーは、SAS よりもさらに柔軟になったと考えています。 R ユーザーが他のソフトウェアを使用する必要はほとんどありません。
- Rはオープンソースなので無料です。
- R は、ビッグ データの世界で普及しているオープン ソース テクノロジとうまく連携します。
短所
- R の学習曲線は非常に厳しいものです。 マスターするのが難しいツールです。
- インターネット上には多くの情報がありますが、SAS の資料ほど整理されていません。

R 認定コースを使用したデータ サイエンスから始めて、分析ツールキットに R を追加します。
5. SQL

SQL (Structured Query Language) は、特に RDBMS (リレーショナル データベース管理システム) または RDSMS (リレーショナル データベース システム管理システム) で、データベースとのインターフェイスおよびデータベースの管理に使用される専用プログラミング言語です。 理解して適用するのは簡単ですが、さまざまな困難な状況に対処するために利用されています.
また読む:データサイエンスのライフサイクル:そのすべての段階と機能
統計分析には最適なツールではありませんが、データ操作には最適なツールの 1 つであり、大きなデータ セットを処理できます。 データ操作はまだプロジェクトの時間の約半分を占めており、SQL は適切に適合します。SQL は非構造化データと簡単にやり取りして読み取り、古いデータベースと新しいデータベースの両方でうまく機能します。
長所
- SQL は超高速で、あらゆるサイズのデータ セットを処理できます。
- SQL は分析以外の多くの場所で使用されているため、ほとんどのユーザーはすでに慣れ親しんでいます。
- SQL は簡単に理解できる言語です。
短所
- SQL はスライスとダイシングには優れていますが、統計分析にはそれほど適していません。 そのため、アプリケーションの範囲は非常に限られています。

データ操作に関しては、SQL の速度と使いやすさに匹敵するツールはほとんどありません。 データ サイエンティストにとって、SQL は非常に人気のあるアドオン ツールです。 SAS、R、Python、およびその他のプログラミング言語とうまく連携します。
それで、あなたはそれを持っています! これらは、すべてのデータ サイエンティストが持つべき 5 つのツールです。 あなたはいくつ知っていますか? まだあなたのリストに載っていない人は何人いますか?