5 najlepszych narzędzi analitycznych, które każdy analityk danych musi znać

Kiedy pytasz kogoś, bez jakich pięciu rzeczy nie może żyć, zwykle odpowiada jedzeniem, samochodem i Internetem. Gdy zadasz to samo pytanie analitykowi danych, przedstawi on zestawienie pięciu najlepszych narzędzi analitycznych, które ułatwiają zarządzanie pracą i życiem. Przyjrzyjmy się bardziej szczegółowo, czym są te narzędzia analityczne i czym się zajmują:

1. Python

Pyton jest popularnym językiem programowania ogólnego przeznaczenia, który jest łatwy do nauczenia, ma mniej linii kodu niż inne języki, jest bardzo czytelny i jest open source. Posiada dobrze rozwinięty i rozszerzający się ekosystem narzędzi matematycznych i analizy danych typu open source, co czyni go dobrym pretendentem do tytułu „narzędzia przyszłości”. Jest szybki jak błyskawica i zawiera duży zbiór danych statystycznych. Jest to jeden z języków, który zna wielu programistów, pozwalający na płynne przejście do analityki z punktu widzenia IT.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Jak Data Science może pomóc Twojej firmie?

Jest to umiejętność, której należy się nauczyć, jeśli ktoś chce przejść do sektora analitycznego od podstaw programistycznych. Dopiero niedawno zyskała popularność wśród specjalistów z dziedziny analityki, więc jest mniej wakatów, ale z pewnością jest to umiejętność, której należy się nauczyć, jeśli chce się przenieść do sektora analityki ze środowiska programistycznego. Python ułatwia kodowanie i debugowanie dzięki lepszej składni, co skutkuje znacznie krótszą krzywą uczenia się.

Plusy

• Prosta składnia Pythona ułatwia naukę. Wielu programistów jest już zaznajomionych z Pythonem i łatwiej jest im nauczyć się Pythona do analizy niż nowego języka, takiego jak R.
• Python to całkowicie darmowy język programowania.
• Biblioteki statystyczne Pythona szybko się rozwijają, co czyni go obecnie dość wszechstronnym narzędziem.

Cons

• Python właśnie dokonał przejścia z języka programowania do narzędzia analitycznego. W rezultacie brakuje mu wszechstronności R i SAS.
• Python szybko zyskuje na popularności w dziedzinie analityki. Popularność Pythona będzie rosła, gdy coraz więcej programistów IT będzie migrować w kierunku analityki. Python jest bezsprzecznie narzędziem wartym poznania.

2. Excel dla naukowca danych

Microsoft Excel to program do obsługi arkuszy kalkulacyjnych zawarty w pakiecie oprogramowania biurowego Microsoft Office. Wszyscy używaliśmy go do tworzenia list i tabel w pewnym momencie naszego życia, czy to w szkole, czy na studiach. Excel potrafi jednak znacznie więcej. Excel ma szeroki zakres możliwości, w tym sortowanie i manipulowanie danymi oraz prezentowanie ich na wykresach i wykresach. Może wykonywać szeroki zakres operacji arytmetycznych, w tym związanych ze statystyką, inżynierią i finansami. Umożliwia również programowanie przy użyciu VBA (Visual Basic for Application).

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Jak Data Science może pomóc Twojej firmie?

Ze względu na wszechobecną dostępność Excel jest jednym z najłatwiejszych do opanowania i używania narzędzi do obsługi danych. Niewiele jest komputerów, na których nie ma pakietu MS Office (zarówno płatnego, jak i bezpłatnego), a co za tym idzie, zainstalowanego programu MS Excel. Najważniejszą zaletą programu Excel jest to, że pozwala użytkownikom zmieniać GUI (graficzne interfejsy użytkownika) i wykonywać rozsądny poziom wizualizacji danych (choć nie jest to zbyt skomplikowane). Chociaż może zarządzać niewielkimi ilościami danych, nie jest przeznaczony do obsługi dużych ilości danych ani wykonywania zadań, takich jak modelowanie predykcyjne.

Niemniej jednak jest to nadal jedno z najszerzej stosowanych narzędzi do manipulacji danymi, które przyniesie korzyści każdemu początkującemu naukowcowi. Posiada również bardzo przyjazny interfejs dla użytkowników nietechnicznych, którzy chcą zajmować się badaniem danych.

Plusy

• Excel to program, który wszyscy znają. Nawet jeśli nie mają żadnego dodatkowego oprogramowania analitycznego, większość użytkowników ma zainstalowany program Excel na swoich komputerach.
• Excel to program przyjazny dla użytkownika. Interfejs użytkownika jest prosty i łatwy w użyciu.
• Excel posiada wiele możliwości wizualizacyjnych.

Cons

• Excel nie jest przeznaczony do złożonych analiz statystycznych. Proste techniki modelowania predykcyjnego, takie jak grupowanie i regresja, można przeprowadzić w programie Excel za pomocą dodatków, ale bardziej skomplikowane podejścia, takie jak uczenie maszynowe, nie są.
• Excel może zarządzać ponad 16 000 kolumn i 1 milionem wierszy. Z drugiej strony radzenie sobie nawet ze 100 000 wierszy i 1000 kolumn jest straszliwe.
• Jeśli na przykład wykonasz przestawianie na tak dużej ilości danych, program Excel działa wolno i może się zawiesić.

Chcesz pracować jako analityk danych? W takim razie zapoznaj się z naszym kursem Analytics dla początkujących, aby rozpocząć już teraz.

3. SAS

SAS to pakiet oprogramowania do zaawansowanych analiz, modelowania predykcyjnego, analizy biznesowej i zarządzania danymi opracowany przez SAS Institute. Pomimo swojej reputacji trudnej w obsłudze i zrozumieniu, SAS, w przeciwieństwie do wielu swoich konkurentów, może obsługiwać szeroki zakres zadań związanych z zarządzaniem danymi i analizą. Jest świetny dla zaawansowanych użytkowników i jest jednym z najbardziej niezawodnych i szybkich pakietów oprogramowania analitycznego na świecie, a także jednym z najlepszych do złożonych analiz.

Pomimo faktu, że jego ceny i licencjonowanie są wrażliwym punktem, wiele średnich i dużych firm nadal używa go ze względu na samą moc obliczeniową, jaką zapewnia. Pomimo braku wizualizacji, nadal jest narzędziem do skomplikowanej analizy danych na ogromnych zbiorach danych.

Plusy

• SAS to potężne narzędzie, które może obsługiwać małe i duże zestawy danych, które można wykorzystać do wszystkiego, od prostej analizy plasterków i kostek do złożonej analizy wielu zmiennych.
• SAS oferuje wiele pomocy online.

Cons

• To drogi sprzęt. Licencje SAS (w tym wersje bez graficznego interfejsu użytkownika) mogą być tak drogie lub więcej niż zatrudnienie naukowca danych.
• Wizualizacja jest ograniczona.

Aby rozpocząć pracę z SAS, przejdź do SAS Data Science for Beginners i dowiedz się, jak zostać certyfikowanym naukowcem danych.

4. R

R , język komputerowy i środowisko oprogramowania do obliczeń statystycznych i grafiki, jest najgroźniejszym rywalem SAS. Ze względu na status open source ma silnych fanów. Jest to znakomite narzędzie, które może wykonać każdy rodzaj analizy statystycznej. Nic tak nie uszczęśliwia maniaków, jak oprogramowanie typu open source i bezpłatne do wypróbowania. R pozwala użytkownikom dostosować oprogramowanie do własnych potrzeb analitycznych i zawiera solidny ekosystem pakietów, który jeszcze bardziej ułatwia pracę.

Od samego początku jest coraz bardziej solidny, a teraz ma żywą społeczność użytkowników, którzy pomagają sobie nawzajem. Dla każdej organizacji, która nie ma u podstaw analityki, ale mimo to pracuje z danymi, R jest drogą do zrobienia. To najlepsze oprogramowanie do wykonywania powtarzalnych i wysokiej jakości analiz. Jest to nadal bardzo dobre narzędzie analityczne, pomimo niedociągnięć w zakresie bezpieczeństwa i zarządzania pamięcią.

Plusy

• R to elastyczny język. Niektórzy użytkownicy uważają, że jest teraz jeszcze bardziej elastyczny niż SAS. Użytkownicy R rzadko muszą korzystać z innego oprogramowania.
• R jest darmowy, ponieważ jest open source.
• R dobrze współpracuje z technologiami open source, które są powszechne w świecie big data.

Cons

• Krzywa uczenia się dla R jest dość surowa. To trudne narzędzie do opanowania.
• Chociaż w Internecie jest dużo informacji, nie są one tak dobrze zorganizowane jak np. materiały SAS-owe.

Zacznij od naszego kursu certyfikacyjnego Data Science z R, aby dodać R do swojego zestawu narzędzi analitycznych.

5. SQL

SQL (Structured Query Language) to język programowania specjalnego przeznaczenia, który służy do komunikowania się z bazami danych i administrowania nimi, w szczególności w RDBMS (system zarządzania relacyjnymi bazami danych) lub RDSMS (system zarządzania relacyjnymi bazami danych). Jest łatwy do zrozumienia i zastosowania, ale jest używany do rozwiązywania różnych trudnych sytuacji.

PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Cykl życia nauki o danych: wszystkie jego etapy i funkcje

Chociaż nie jest to najlepsze narzędzie do analizy statystycznej, jest jednym z najlepszych do manipulacji danymi i może obsługiwać duże zbiory danych. Manipulacja danymi nadal zajmuje mniej więcej połowę czasu projektu, a SQL doskonale się do tego nadaje.

Plusy

• SQL jest błyskawiczny i może obsługiwać zestawy danych o dowolnej wielkości.
• Ponieważ SQL jest używany w tak wielu miejscach poza analityką, większość użytkowników już go zna.
• SQL to prosty do zrozumienia język.

Cons

• SQL doskonale nadaje się do krojenia i krojenia, ale nie do analizy statystycznej. W rezultacie zakres zastosowań jest bardzo ograniczony.

Niewiele narzędzi może dorównać szybkością i łatwością użycia SQL, jeśli chodzi o manipulację danymi. Dla analityków danych SQL jest bardzo popularnym narzędziem dodatkowym. Działa dobrze z SAS, R, Python i innymi językami programowania.

Więc masz to! Oto pięć narzędzi, które powinien posiadać każdy analityk danych. Ilu znasz? Ilu jeszcze nie znalazło się na Twojej liście?