آوریل 14, 2021

بالا 10 تجزیه و تحلیل داده های ابزار

[ad_1]

رشد تقاضا و اهمیت تجزیه و تحلیل داده های در بازار تولید شده اند بسیاری از دهانه در سراسر جهان است. آن را می شود کمی دشوار به کوتاه بالا تجزیه و تحلیل داده های ابزار به عنوان منبع باز ابزار محبوب تر هستند و کاربر پسند و عملکرد گرا نسبت به نسخه پرداخت می شود. وجود دارد بسیاری از منبع باز ابزار که زیادی نیاز ندارد/هیچ گونه برنامه نویسی و مدیریت برای ارائه نتایج بهتر از نسخه پرداخت می شود به عنوان مثال – R برنامه نویسی در داده کاوی و تابلو در مکان های Python در تجسم داده ها. در زیر لیستی از 10 صفحه از تجزیه و تحلیل داده های ابزار هر دو منبع باز و نسخه پرداخت می شود بر اساس محبوبیت خود را یادگیری و عملکرد.

1. برنامه نویسی R

R پیشرو ابزار تجزیه و تحلیل در صنعت و به طور گسترده ای مورد استفاده برای آمار و مدلسازی داده. آن به راحتی می توانید خود را دستکاری داده و در حال حاضر در راه های مختلف. آن را بیش از حد SAS در بسیاری از جهات مانند ظرفیت از داده ها و عملکرد و نتیجه. R کامپایل و اجرا بر روی طیف گسترده ای از سیستم عامل viz -یونیکس و ویندوز و MacOS. این 11,556 بسته و اجازه می دهد تا شما به فهرست بسته بندی. R نیز فراهم می کند ابزار به طور خودکار نصب تمام بسته های هر کاربر نیاز, که همچنین می تواند به خوبی مونتاژ با داده های بزرگ.

2. تابلو عمومی:

تابلو است یک نرم افزار رایگان است که متصل به هر منبع داده بود در آن شرکت داده انبار مایکروسافت اکسل و یا داده های مبتنی بر وب و ایجاد داده های تصویری, نقشه داشبورد و غیره. با زمان واقعی به روز رسانی ارائه در وب است. آنها همچنین می توانند به اشتراک گذاشته شده از طریق رسانه های اجتماعی و یا با مشتری است. این اجازه می دهد تا دسترسی به دانلود فایل در فرمت های مختلف. اگر شما می خواهم برای دیدن قدرت تابلو پس ما باید بسیار خوب منبع داده. تابلو بزرگ داده ها قابلیت باعث می شود آنها مهم است و می تواند یکی از تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها بهتر از هر دیگر تجسم داده ها نرم افزار در بازار است.

3. Python

پایتون یک شی گرا زبان برنامه نویسی است که آسان به خواندن و نوشتن و حفظ و رایگان یک ابزار منبع باز. این توسعه داده شد و توسط Guido van Rossum در اواخر دهه 1980 است که پشتیبانی از هر دو عملکرد و ساختار برنامه نویسی روش.

Python آسان است به یاد بگیرند که آن را به عنوان بسیار شبیه به جاوا اسکریپت و روبی و PHP. همچنین Python بسیار خوب یادگیری ماشین کتابخانه ها مي باشد. Scikitlearn, Theano, Tensorflow و Keras. یکی دیگر از ویژگی های مهم پایتون است که می توان آن را مونتاژ شده بر روی هر پلت فرم مانند SQL سرور یک MongoDB پایگاه داده و یا JSON. پایتون همچنین می توانید مسئولیت رسیدگی به داده های متنی بسیار خوبی است.

4. SAS

Sas یک محیط برنامه نویسی و زبان برای دستکاری داده ها و یک رهبر در تجزیه و تحلیل طراحی و توسعه توسط SAS موسسه در سال 1966 و بیشتر توسعه یافته در دهه 1980 و 1990 است. SAS است که به راحتی در دسترس managable و می توانید تجزیه و تحلیل داده ها از هر منبع. SAS معرفی مجموعه ای بزرگ از محصولات در سال 2011 برای مشتری و هوش و متعدد SAS ماژول برای وب سایت های رسانه های اجتماعی و بازاریابی تجزیه و تحلیل است که به طور گسترده ای استفاده می شود برای پروفایل مشتریان و چشم انداز. آن را همچنین می توانید پیش بینی خود را در رفتارهای مدیریت و بهینه سازی ارتباطات است.

5. Apache Spark

دانشگاه کالیفرنیا در برکلی آمپر آزمایشگاه توسعه یافته آپاچی در سال 2009. Apache Spark سریع در مقیاس بزرگ داده ها پردازش موتور و اجرا برنامه های کاربردی در Hadoop خوشه های 100 برابر سریع تر در حافظه و 10 برابر سریع تر بر روی دیسک. جرقه ساخته شده است در اطلاعات علم و مفهوم آن باعث می شود داده های علوم گردیده است. جرقه نیز محبوب برای اطلاعات خطوط لوله و یادگیری ماشین مدل توسعه است.

جرقه همچنین شامل یک کتابخانه – MLlib که فراهم می کند مجموعه مترقی از دستگاه الگوریتم های تکراری داده ها علم تکنیک های مانند طبقه بندی رگرسيون مشترک فیلتر, خوشه ،

6. اکسل

اکسل اساسی است محبوب و به طور گسترده ای استفاده از ابزار تحلیلی تقریبا در تمام صنایع. این که آیا شما یک متخصص در Sas, R یا تابلو, شما هنوز هم نیاز به استفاده از اکسل. اکسل مهم می شود زمانی که مورد نیاز است وجود دارد از تجزیه و تحلیل مشتری داده های داخلی. آن را تجزیه و تحلیل پیچیده ای است که خلاصه اطلاعات با یک پیش نمایش از جداول محوری است که کمک می کند تا در فیلتر کردن داده ها به عنوان مورد نیاز مشتری. اکسل دارای پیشبرد کسب و کار تجزیه و تحلیل گزینه کمک می کند که در مدل سازی قابلیت های که ارائه میشود گزینه های اتوماتیک ارتباط با تشخیص ایجاد داخ اقدامات و زمان بندی.

7. RapidMiner:

RapidMiner قدرتمند یکپارچه اطلاعات علوم پلت فرم توسعه یافته توسط همان شرکت است که انجام پیش بینی و تحلیل و تجزیه و تحلیل پیشرفته مانند داده کاوی, متن, تجزیه و تحلیل یادگیری ماشین و بصری تجزیه و تحلیل و بدون هیچ گونه برنامه نویسی. RapidMiner ترکیب می تواند با هر منبع داده و به انواع مختلف از جمله دسترسی به, Excel, Microsoft SQL ترا داده Oracle, Sybase, IBM DB2, انگر, MySQL, IBM SPSS Dbase و غیره. این ابزار بسیار قدرتمند است که می تواند تجزیه و تحلیل بر اساس زندگی واقعی داده های دگرگونی تنظیمات یعنی شما می توانید کنترل فرمت و مجموعه داده برای پیش بینی و تحلیل.

8. KNIME

KNIME توسعه در ژانویه سال 2004 توسط یک تیم از مهندسین نرم افزار در دانشگاه کنستانس. KNIME پیشرو, منبع باز, گزارش و یکپارچه تجزیه و تحلیل ترافیک ابزار است که اجازه می دهد تا شما را به تجزیه و تحلیل و مدل داده ها از طریق ویژوال برنامه نویسی آن را ادغام اجزای مختلف داده کاوی و یادگیری ماشین از طریق آن مدولار داده pipelining مفهوم است.

9. QlikView

QlikView دارای بسیاری از ویژگی های منحصر به فرد مانند تکنولوژی انحصاری است و در حافظه پردازش داده ها که اجرا شده و به نتیجه بسیار سریع را به کاربران نهایی و ذخیره داده ها در گزارش خود. اطلاعات انجمن QlikView به طور خودکار نگهداری می شود و می تواند فشرده به تقریبا 10% از اندازه اصلی خود را. داده های رابطه ای است که تجسم با استفاده از رنگ ها یک رنگ خاص است که با توجه به اطلاعات مربوط و رنگی دیگر غیر-اطلاعات مربوط به.

10. Splunk:

Splunk یک ابزار است که تجزیه و تحلیل و جستجو دستگاه تولید داده. Splunk می کشد تمام متن بر اساس اطلاعات ورود به سیستم را فراهم می کند یک راه ساده برای جستجو از طریق آن کاربر می تواند در همه نوع از داده ها و انجام همه نوع از تجزیه و تحلیل آماری بر روی آن و ارائه آن در فرمت های مختلف.

[ad_2]

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *