Objem údajov, ktoré sa vytvárajú dennodenne, každý rok exponenciálne rastie. V priemere každý z nás vytvorí každú sekundu minimálne 1,7 megabajtu dát. Mnohé z týchto údajov zhromažďujú firmy, pre ktoré znamenajú kľúčovú úlohu pri rozhodovaní a strategickom plánovaní.
Bez správnych nástrojov sa však dáta nevyužívajú a len zaberajú miesto. Preto prichádzajú na scénu nástroje na analýzu dát. Umožňujú dátovým vedcom a dátovým analytikom zhromažďovať a analyzovať dáta, aby ich premenili na užitočné informácie pre rozvoj podnikania či prijímanie správnych rozhodnutí.
K dispozícii je široká škála nástrojov na analýzu dát. Niektoré z nich sú
programovacie jazyky, ktoré sú obľúbené medzi dátovými vedcami, pretože sa ľahko používajú a dobre analyzujú údaje. Niektoré sú knižnice pre tieto programovacie jazyky, ktoré zjednodušujú analýzu údajov. A niektoré sú samostatné aplikácie, ktoré bežia v počítači alebo vo webovom prehliadači.
Výber správnych nástrojov na analýzu dát
Pred výberom nástroja na analýzu údajov je potrebné zvážiť niekoľko otázok, najmä:
-
Aký druh dát analyzujete? Sú to jednoduché číselné údaje uložené v tabuľkách a databázach alebo kvalitatívne údaje s otvoreným koncom, ako sú konverzácie v sociálnych médiách, ktoré si vyžadujú analýzu pomocou modelov strojového učenia na vytvorenie prehľadov?
-
Koľko dát analyzujete? Ak sú údaje, ktoré potrebujete analyzovať, obmedzené, prácu zvládne takmer každý nástroj. Ak však plánujete analyzovať big data, budete musieť na analýzu použiť špecifické nástroje.
-
Aké technické znalosti sú potrebné na vykonanie analýzy? Ak ovládate programovací jazyk, ako je Python, R, Java alebo SQL, potom máte veľa možností, pokiaľ ide o výber nástroja na analýzu dát. A ak nie ste technický alebo nemáte záujem o učenie sa jazyka, máte tiež niekoľko možností, pretože sú k dispozícii tzv. "no-code" nástroje, ktoré môžete použiť.
-
V akom formáte chcete výsledky? Chcete vidieť svoje výsledky vo formáte tabuľky alebo by ste radšej generovali grafické zobrazenie výsledkov?
Najpopulárnejšie nástroje na analýzu dát
Po zodpovedaní týchto otázok si spravíte prehľad o rôznych analytických nástrojoch a zvolíte ten najvhodnejší pre vaše potreby. V zozname nižšie teraz uvedieme populárne nástroje na analýzu dát, ktoré by vám mohli pomôcť.
1. Python
Python je jedným z najpoužívanejších programovacích jazykov na analýzu údajov. Je to interpretovaný, univerzálny, vysokoúrovňový jazyk, ktorý možno použiť na procedurálne, funkčné a objektovo orientované programovanie.
Táto flexibilita je jedným z dôvodov, prečo je Python obľúbený u programátorov s rôznym zameraním. Navyše, jeho jednoduchá syntax, ktorá je takmer ako prirodzený jazyk, z neho robí obľúbený jazyk pre začínajúcich vývojárov.
Čo však robí Python skvelým jazykom na analýzu údajov, sú všetky knižnice tretích strán, ktoré môžete do svojho projektu pridať zadarmo. Mnohé z týchto knižníc, ako napríklad Matplotlib, PyTorch a Pandas, sú navrhnuté na spracovanie údajov, čo znamená, že na analýzu údajov musíte napísať menej kódu.
2. Matplotlib
Matplotlib je knižnica Python, ktorá uľahčuje vizualizáciu údajov a grafické vykresľovanie. Môžete ho jednoducho nainštalovať na akýkoľvek operačný systém, ktorý podporuje Python, vrátane Mac, Windows a Linux.
Po nainštalovaní môžete dlhé zoznamy čísel previesť na ľahko zrozumiteľné koláčové grafy, tepelné mapy, histogramy a iné typy vizualizácií, ktoré sú pripravené na použitie v zostavách alebo publikovanie online. Matplotlib môže tiež vygenerovať používateľské rozhranie pre vašu grafiku s ponukou, ktorú môžete použiť na prispôsobenie grafiky bez písania dodatočného kódu.
3. PyTorch
PyTorch je open source knižnica Pythonu, ktorá sa používa na vytváranie, trénovanie a spúšťanie modelov strojového učenia. Používa tenzory podobné poliam na kódovanie vstupov, výstupov a parametrov modelov. Tenzor je kontajner pre údaje, ktorý môže tieto údaje reprezentovať v ľubovoľnom počte dimenzií, čo z neho robí veľmi flexibilný nástroj na analýzu dát.
Ďalšou výhodou PyTorch je, že môže spúšťať modely strojového učenia pomocou počítačového GPU a nie CPU. To znamená, že model strojového učenia PyTorch vám môže poskytnúť report 4 až 5-krát rýchlejšie ako iné nástroje na analýzu údajov, ktoré využívajú iba spracovanie CPU.
4. Pandas
Pandas je ďalšia knižnica Pythonu a je to švajčiarsky armádny nožík na manipuláciu s údajmi. S pandas môžete zmeniť neštruktúrované údaje z viacerých zdrojov na 2D objekt v pamäti nazývaný DataFrame.
Keď už máte údaje v DataFrame, môžete ich rýchlo filtrovať, vyhľadávať, segmentovať a segregovať. Môžete tiež zlúčiť a spojiť dva rôzne DataFrame.
5. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook je webová aplikácia s otvoreným zdrojovým kódom, v ktorej môžete spúšťať Python, R a ďalšie programovacie jazyky v interaktívnom prostredí. Keďže ide o webovú aplikáciu, umožňuje interaktívnu spoluprácu medzi používateľmi.
Nazýva sa to „notebook“, pretože umožňuje analytikom údajov nielen ukladať a spúšťať kód v prehliadači, ale pridáva aj vysvetľujúci text, obrázky a ďalšie podporné informácie.
Zápisníky Jupyter slúžia ako výpočtový záznam medzi spolupracovníkmi a vytvorené záznamy možno uložiť ako súbory JSON. Tieto súbory potom možno použiť na sledovanie každého kroku procesu. O PyTorch, Pandas a tvorbe grafov v Matplotlib sa viac dozvieš v našom
online kurze Python Data Science.
6. R
R bol navrhnutý špeciálne pre potreby komunity zaoberajúcej sa dátovou analýzou a štatistikou. Jazyk R je vhodný na strojové učenie, vizualizáciu údajov a štatistickú analýzu. Obrovskou výhodou jazyka R je práve jeho obrovská komunita.
R je sada nástrojov na manipuláciu s údajmi, vykonávanie výpočtov a generovanie grafiky. Dodáva sa s výkonnými možnosťami spracovania a ukladania údajov, ako aj flexibilnou sadou grafických nástrojov na generovanie tabuliek a grafov, ktoré sú pripravené na publikovanie v zostavách.
Pokiaľ si vyberiete
jazyk R, neurobíte určite chybu, najmä preto, že bol od základov vytvorený práve na dátovú analýzu.
7. SQL
SQL, čo je skratka pre Structured Query Language, je programovací jazyk, ktorý bol vytvorený na interakciu s relačnými databázami. Z tohto dôvodu a skutočnosti, že firmy ukladajú väčšinu svojich údajov v databázach, je SQL základným nástrojom, ktorý dátoví vedci a dátoví analytici používajú na tvorbu reportov.
SQL je tiež jednoduchý jazyk na učenie. Dotazy, ktoré do neho píšete, sú takmer ako anglické vety. A takmer každý iný programovací jazyk má tiež knižnice, ktoré môžete použiť na interakciu s databázami, vďaka čomu je tento jazyk skutočne výkonný na analýzu údajov.
8. D3.js
D3.js je open-source JavaScriptová knižnica na vytváranie vlastných vizualizácií vo webovom prehliadači. Spolu s JavaScriptom používa HTML, škálovateľnú vektorovú grafiku a CSS, čo umožňuje webovým vývojárom jednoducho vykonávať analýzu údajov bez toho, aby sa museli učiť nový jazyk.
D3 je skratka pre "Data Driven Documents" a umožňuje vývojárom prepojiť dáta na HTML dokumenty pomocou Document Object Modelu (DOM) a potom transformovať dokument na základe údajov, ktoré používa. D3 tiež podporuje interakciu, animáciu, anotáciu a kvantitatívnu analýzu. Aj keď sa technológia, ktorú používa D3, dá ľahko naučiť, prichádza s viac ako 30 modulmi a 1 000 metódami vizualizácie, ktorých zvládnutie môže chvíľu trvať.
9. MATLAB
MATLAB používa vysokoúrovňový programovací jazyk na matematické modelovanie, numerické výpočty a vizualizáciu dát. Jeho názov je skratkou pre „maticové laboratórium - matrix laboratory“, pretože ide o maticový jazyk. Matematické matice sú dátové štruktúry, ktoré dokážu vyriešiť mnohé technické výpočtové problémy efektívnejšie ako iné skalárne programovacie jazyky.
MATLAB môžete použiť na množstvo rôznych úloh, ako je vykresľovanie údajov, vývoj algoritmov, vytváranie modelov strojového učenia, interakcia s programami napísanými v iných jazykoch a analýza množín dát. Vďaka jeho pokročilým matematickým funkciám existuje veľa technických rolí, ktoré používajú MATLAB, vrátane softvérových inžinierov a dátových analytikov.
10. Tensor Flow
TensorFlow je open-source platforma strojového učenia a analýzy dát, ktorú vytvoril tím Google Brain. Používa sa na numerické výpočty a implementáciu neurónových sietí s hlbokým učením. Kód pre TensorFlow je napísaný v C++, ale poskytuje API, ku ktorému je možné pristupovať pomocou mnohých iných programovacích jazykov vrátane Python, Go, Java, R, JavaScript a ďalších.
TensorFlow dokáže trénovať a spúšťať modely strojového učenia na rozpoznávanie obrázkov, klasifikáciu ručne písaných číslic, vkladanie slov, opakujúce sa neurónové siete, preklad jazyka, spracovanie prirodzeného jazyka a simuláciu. A namiesto toho, aby ste sa museli zaoberať podrobnosťami vytvárania vlastných algoritmov, môžete si vytvoriť svoje vlastné modely pomocou TensorFlow.
11. Tableau
Tableau je popredný nástroj Business Intelligence na trhu, ktorý sa používa na analýzu a vizualizáciu údajov v jednoduchom formáte.
Tableau je nástroj na analýzu dát, ktorý sa používa na vytváranie kvalitných vizualizácií údajov pre business intelligence. Dokáže extrahovať dáta z mnohých zdrojov, vrátane Microsoft Excel, PDF súborov, rôznych typov databáz alebo dokonca súborov uložených na AWS.
Po extrahovaní údajov k nim môže pristupovať aplikácia Tableau Desktop. Potom ho môžete použiť na generovanie dashboardov a vizualizácií v softvéri. Dáta môžu byť tiež publikované na Tableau Server, kde k nim možno pristupovať z akéhokoľvek miesta, vrátane mobilných zariadení. A to všetko môžete urobiť bez písania akéhokoľvek kódu.
Záver
Nástroje na analýzu dát vám pomôžu objavovať trendy a vzorce, na základe ktorých budete vedieť robiť lepšie rozhodnutia. K dispozícii je široká škála nástrojov, od zložitých programovacích jazykov až po aplikácie, ktoré vyžadujú veľmi málo technických znalostí. Výber je len na vás.
