Python có phải là công cụ dữ liệu không?
|
Khi lĩnh vực phân tích dữ liệu phát triển, phạm vi của các công cụ phân tích dữ liệu có sẵn cũng tăng theo. Nếu bạn đang xem xét một nghề nghiệp trong lĩnh vực này, bạn sẽ muốn biết. Tôi cần học những công cụ phân tích dữ liệu nào? Show
Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ nêu bật một số công cụ phân tích dữ liệu chính mà bạn cần biết và lý do tại sao. Từ các công cụ nguồn mở đến phần mềm thương mại, bạn sẽ có được cái nhìn tổng quan nhanh về từng loại, bao gồm các ứng dụng, ưu và nhược điểm của nó. Thời gian ngắn? Chúng tôi sẽ bắt đầu danh sách của mình với những thứ phải có—các công cụ phân tích dữ liệu mà bạn không thể thiếu. Sau đó, chúng tôi sẽ chuyển sang một số công cụ và nền tảng phổ biến hơn được sử dụng bởi các tổ chức lớn và nhỏ. Cho dù bạn đang chuẩn bị cho một cuộc phỏng vấn hay đang quyết định học công cụ nào tiếp theo, thì đến cuối bài đăng này, bạn sẽ có ý tưởng về cách tiến hành Dưới đây là các công cụ phân tích dữ liệu chúng tôi sẽ giới thiệu  1. Microsoft ExcelExcel trong nháy mắt
Excel. phần mềm bảng tính nổi tiếng nhất thế giới. Hơn nữa, nó có các chức năng tính toán và vẽ đồ thị lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu. Bất kể chuyên môn của bạn là gì và bất kể bạn có thể cần phần mềm nào khác, Excel là một phần chính trong lĩnh vực này. Các tính năng tích hợp vô giá của nó bao gồm các bảng tổng hợp (để sắp xếp hoặc tính tổng dữ liệu) và các công cụ tạo biểu mẫu. Nó cũng có nhiều chức năng khác hợp lý hóa thao tác dữ liệu. Chẳng hạn, hàm CONCATENATE cho phép bạn kết hợp văn bản, số và ngày vào một ô duy nhất. SUMIF cho phép bạn tạo tổng giá trị dựa trên tiêu chí biến và chức năng tìm kiếm của Excel giúp dễ dàng tách dữ liệu cụ thể Nó có những hạn chế mặc dù. Chẳng hạn, nó chạy rất chậm với các bộ dữ liệu lớn và có xu hướng xấp xỉ các số lớn, dẫn đến sự thiếu chính xác. Tuy nhiên, đây là một công cụ phân tích dữ liệu quan trọng và mạnh mẽ, đồng thời với nhiều plug-in có sẵn, bạn có thể dễ dàng bỏ qua những thiếu sót của Excel. Bắt đầu với mười công thức Excel này mà tất cả các nhà phân tích dữ liệu nên biết 2. con trănTổng quan về Python
Một ngôn ngữ lập trình với nhiều mục đích sử dụng, Python là thứ bắt buộc phải có đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào. Không giống như các ngôn ngữ phức tạp hơn, nó tập trung vào khả năng đọc và tính phổ biến chung của nó trong lĩnh vực công nghệ có nghĩa là nhiều lập trình viên đã quen thuộc với nó. Python cũng cực kỳ linh hoạt; . Ví dụ: thư viện NumPy và pandas rất tuyệt vời để hợp lý hóa các tác vụ tính toán cao, cũng như hỗ trợ thao tác dữ liệu chung Các thư viện như Beautiful Soup và Scrapy được sử dụng để thu thập dữ liệu từ web, trong khi Matplotlib là tuyệt vời để trực quan hóa và báo cáo dữ liệu. Nhược điểm chính của Python là tốc độ của nó—nó tốn nhiều bộ nhớ và chậm hơn nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, nói chung, nếu bạn đang xây dựng phần mềm từ đầu, lợi ích của Python vượt xa nhược điểm của nó. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Python trong bài viết này 3. rR trong nháy mắt
R, giống như Python, là ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở phổ biến. Nó thường được sử dụng để tạo phần mềm thống kê/phân tích dữ liệu. Cú pháp của R phức tạp hơn Python và đường cong học tập dốc hơn. Tuy nhiên, nó được xây dựng đặc biệt để xử lý các tác vụ tính toán thống kê nặng và rất phổ biến để trực quan hóa dữ liệu. Hơi giống Python, R cũng có một mạng mã có sẵn miễn phí, được gọi là CRAN (Mạng lưu trữ R toàn diện), cung cấp hơn 10.000 gói Nó tích hợp tốt với các ngôn ngữ và hệ thống khác (bao gồm cả phần mềm dữ liệu lớn) và có thể gọi mã từ các ngôn ngữ như C, C++ và FORTRAN. Mặt khác, nó có khả năng quản lý bộ nhớ kém và trong khi có một cộng đồng người dùng tốt để kêu gọi trợ giúp, R không có nhóm hỗ trợ chuyên dụng. Nhưng có một môi trường phát triển tích hợp (IDE) dành riêng cho R tuyệt vời được gọi là RStudio, đây luôn là một phần thưởng 4. Máy tính xách tay JupyterMáy tính xách tay Jupyter trong nháy mắt
Jupyter Notebook là một ứng dụng web nguồn mở cho phép bạn tạo các tài liệu tương tác. Chúng kết hợp mã trực tiếp, phương trình, trực quan hóa và văn bản tường thuật. Hãy tưởng tượng một cái gì đó hơi giống tài liệu Microsoft word, tương tác hơn nhiều và được thiết kế dành riêng cho phân tích dữ liệu. Là một công cụ phân tích dữ liệu, thật tuyệt vời khi giới thiệu tác phẩm. Jupyter Notebook chạy trong trình duyệt và hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ, bao gồm Python và R. Nó cũng tích hợp với các công cụ phân tích dữ liệu lớn, như Apache Spark (xem bên dưới) và cung cấp nhiều đầu ra khác nhau từ HTML đến hình ảnh, video, v.v. Nhưng như với mọi công cụ, nó có những hạn chế của nó. Tài liệu Jupyter Notebook có khả năng kiểm soát phiên bản kém và việc theo dõi các thay đổi không trực quan. Điều này có nghĩa đây không phải là nơi tốt nhất để phát triển và phân tích công việc (bạn nên sử dụng một IDE dành riêng cho những việc này) và nó không phù hợp để cộng tác. Vì nó không độc lập nên điều này cũng có nghĩa là bạn phải cung cấp thêm bất kỳ nội dung nào (e. g. thư viện hoặc hệ thống thời gian chạy) cho bất kỳ ai mà bạn đang chia sẻ tài liệu. Nhưng đối với mục đích trình bày và hướng dẫn, nó vẫn là một công cụ phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu vô giá 5. Tia lửa ApacheSơ lược về Apache Spark
Apache Spark là một khung phần mềm cho phép các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ. Nó được phát triển lần đầu tiên vào năm 2012 trước khi được tặng cho Tổ chức Phần mềm Apache phi lợi nhuận. Được thiết kế để phân tích dữ liệu lớn phi cấu trúc, Spark phân phối các tác vụ phân tích nặng tính toán trên nhiều máy tính. Trong khi các khung tương tự khác tồn tại (ví dụ: Apache Hadoop) Spark cực kỳ nhanh. Bằng cách sử dụng RAM thay vì bộ nhớ cục bộ, nó nhanh hơn Hadoop khoảng 100 lần. Đó là lý do tại sao nó thường được sử dụng để phát triển các mô hình học máy nặng về dữ liệu Nó thậm chí còn có một thư viện các thuật toán học máy, MLlib, bao gồm các thuật toán phân loại, hồi quy và phân cụm, v.v. Mặt khác, tiêu tốn quá nhiều bộ nhớ có nghĩa là Spark rất tốn kém về mặt tính toán. Nó cũng thiếu hệ thống quản lý tệp nên thường cần tích hợp với các phần mềm khác, tôi. e. Hadoop 6. SASTổng quan về SAS
SAS (viết tắt của Statistical Analysis System) là một bộ thương mại phổ biến gồm các công cụ phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh. Nó được phát triển bởi Viện SAS vào những năm 1960 và đã phát triển kể từ đó. Công dụng chính của nó ngày nay là để lập hồ sơ khách hàng, báo cáo, khai thác dữ liệu và lập mô hình dự đoán. Được tạo cho thị trường doanh nghiệp, phần mềm nói chung mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và dễ sử dụng hơn cho các tổ chức lớn. Điều này là do họ có xu hướng có trình độ chuyên môn lập trình nội bộ khác nhau Nhưng là một sản phẩm thương mại, SAS đi kèm với một mức giá quá đắt. Tuy nhiên, với chi phí đi kèm với lợi ích; . Mặc dù nó có ít thư viện này hơn so với các thư viện Python, nhưng chúng rất tập trung. Chẳng hạn, nó cung cấp các mô-đun cho các mục đích sử dụng cụ thể như chống rửa tiền và phân tích cho Internet of Things 7. Microsoft Power BITổng quan về Power BI
Chưa đầy một thập kỷ, Power BI là một người mới tương đối mới đối với thị trường các công cụ phân tích dữ liệu. Nó bắt đầu hoạt động như một phần bổ trợ của Excel nhưng được phát triển lại vào đầu những năm 2010 dưới dạng một bộ công cụ phân tích dữ liệu kinh doanh độc lập. Power BI cho phép người dùng tạo các báo cáo và bảng điều khiển trực quan tương tác với thời gian học tối thiểu. Điểm bán hàng chính của nó là khả năng kết nối dữ liệu tuyệt vời—nó hoạt động liền mạch với Excel (như bạn mong đợi, là một sản phẩm của Microsoft) mà còn cả các tệp văn bản, máy chủ SQL và các nguồn đám mây, như phân tích của Google và Facebook Nó cũng cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ nhưng vẫn có chỗ để cải thiện trong các lĩnh vực khác. Ví dụ: nó có giao diện người dùng khá cồng kềnh, công thức cứng nhắc và ngôn ngữ độc quyền (Biểu thức phân tích dữ liệu hoặc 'DAX') không thân thiện với người dùng. Mặc dù vậy, nó cung cấp một số đăng ký, bao gồm cả đăng ký miễn phí. Điều này thật tuyệt nếu bạn muốn làm quen với công cụ này, mặc dù phiên bản miễn phí có nhược điểm—giới hạn chính là giới hạn dữ liệu thấp (khoảng 2GB) 8. Hoạt cảnhHoạt cảnh trong nháy mắt
Nếu bạn đang tìm cách tạo trực quan hóa và bảng điều khiển tương tác mà không có kiến thức chuyên sâu về mã hóa, thì Tableau là một trong những công cụ phân tích dữ liệu thương mại tốt nhất hiện có. Bộ xử lý lượng lớn dữ liệu tốt hơn nhiều công cụ BI khác và sử dụng rất đơn giản. Nó có giao diện kéo và thả trực quan (một lợi thế rõ ràng khác so với nhiều công cụ phân tích dữ liệu khác). Tuy nhiên, vì nó không có lớp kịch bản nên có giới hạn cho những gì Tableau có thể làm. Chẳng hạn, nó không tuyệt vời để xử lý trước dữ liệu hoặc xây dựng các phép tính phức tạp hơn Mặc dù nó có chứa các chức năng để thao tác dữ liệu, nhưng những chức năng này không tuyệt vời. Theo quy định, bạn sẽ cần thực hiện các chức năng viết kịch bản bằng Python hoặc R trước khi nhập dữ liệu của mình vào Tableau. Nhưng hình ảnh của nó khá đỉnh, khiến nó trở nên rất phổ biến bất chấp những nhược điểm của nó. Hơn nữa, nó sẵn sàng cho thiết bị di động. Là một nhà phân tích dữ liệu, tính di động có thể không phải là ưu tiên hàng đầu của bạn, nhưng thật tuyệt nếu bạn muốn di chuyển. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Tableau trong bài viết này 9. KNIMEKNIME trong nháy mắt
Cuối cùng trong danh sách của chúng tôi là KNIME (Công cụ khai thác thông tin Konstanz), một nền tảng tích hợp dữ liệu nguồn mở, dựa trên đám mây. Nó được phát triển vào năm 2004 bởi các kỹ sư phần mềm tại Đại học Konstanz ở Đức. Mặc dù lần đầu tiên được tạo ra cho ngành dược phẩm, sức mạnh của KNIME trong việc tích lũy dữ liệu từ nhiều nguồn vào một hệ thống duy nhất đã thúc đẩy ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác. Chúng bao gồm phân tích khách hàng, kinh doanh thông minh và máy học Điểm thu hút chính của nó (ngoài việc miễn phí) là khả năng sử dụng của nó. Giao diện người dùng đồ họa (GUI) kéo và thả làm cho nó trở nên lý tưởng cho lập trình trực quan. Điều này có nghĩa là người dùng không cần nhiều chuyên môn kỹ thuật để tạo quy trình công việc dữ liệu. Mặc dù nó tuyên bố hỗ trợ đầy đủ các tác vụ phân tích dữ liệu, nhưng trên thực tế, sức mạnh của nó nằm ở việc khai thác dữ liệu. Mặc dù nó cũng cung cấp phân tích thống kê chuyên sâu, nhưng người dùng sẽ được hưởng lợi từ một số kiến thức về Python và R. Là mã nguồn mở, KNIME rất linh hoạt và có thể tùy chỉnh theo nhu cầu của tổ chức mà không tốn nhiều chi phí. Điều này làm cho nó trở nên phổ biến với các doanh nghiệp nhỏ hơn, những người có ngân sách hạn chế Bây giờ chúng tôi đã kiểm tra tất cả các công cụ phân tích dữ liệu, hãy xem cách chọn công cụ phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn Cách chọn công cụ phân tích dữ liệuĐược rồi, vậy là bạn đã sẵn sàng sử dụng dữ liệu của mình và bạn đang tìm kiếm công cụ hoàn hảo để phân tích dữ liệu đó. Làm thế nào để bạn tìm thấy một cái phù hợp với tổ chức của bạn? Trước tiên, hãy cân nhắc rằng không có một công cụ phân tích dữ liệu duy nhất nào có thể giải quyết tất cả các vấn đề về phân tích dữ liệu mà bạn có thể gặp phải. Khi xem danh sách này, bạn có thể xem xét một công cụ cho hầu hết các nhu cầu của mình, nhưng yêu cầu sử dụng công cụ phụ cho các quy trình nhỏ hơn Thứ hai, xem xét nhu cầu kinh doanh của tổ chức của bạn và tìm ra chính xác ai sẽ cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu. Chúng sẽ được sử dụng chủ yếu bởi các nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà khoa học, những người dùng phi kỹ thuật, những người yêu cầu giao diện tương tác và trực quan—hay cả hai? Thứ ba, xem xét khả năng lập mô hình dữ liệu của công cụ. Công cụ có các khả năng này hay bạn sẽ cần sử dụng SQL hoặc công cụ khác để thực hiện mô hình hóa dữ liệu trước khi phân tích? Thứ tư—và cuối cùng. —xem xét khía cạnh thực tế của giá cả và giấy phép. Một số tùy chọn hoàn toàn miễn phí hoặc có một số tính năng miễn phí sử dụng (nhưng sẽ yêu cầu cấp phép cho toàn bộ sản phẩm). Một số công cụ phân tích dữ liệu sẽ được cung cấp trên cơ sở đăng ký hoặc cấp phép. Trong trường hợp này, bạn có thể cần xem xét số lượng người dùng được yêu cầu hoặc—nếu bạn chỉ xem xét cơ sở từ dự án này sang dự án khác—thời lượng tiềm năng của gói đăng ký Bước tiếp theoTrong bài đăng này, chúng tôi đã khám phá một số công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất hiện đang được sử dụng. Điều quan trọng cần rút ra là không có một công cụ nào làm được tất cả. Một nhà phân tích dữ liệu giỏi có kiến thức rộng về các ngôn ngữ và phần mềm khác nhau Chuyên gia dữ liệu riêng của CareerFoundry, Tom Gadsby, giải thích công cụ phân tích dữ liệu nào là tốt nhất cho các quy trình cụ thể trong video sau Nếu bạn tìm thấy một công cụ trong danh sách này mà bạn không biết, tại sao không nghiên cứu thêm? . ) và đọc phần còn lại. Ít nhất, nó giúp biết tổ chức đang sử dụng công cụ phân tích dữ liệu nào. Để tìm hiểu thêm về lĩnh vực này, hãy đăng ký khóa học ngắn hạn về phân tích dữ liệu kéo dài 5 ngày miễn phí của chúng tôi Python có phải là một công cụ dữ liệu lớn không?Python cung cấp một số lượng lớn thư viện để hoạt động trên Dữ liệu lớn . Bạn cũng có thể làm việc - về mặt phát triển mã - sử dụng Python cho Dữ liệu lớn nhanh hơn nhiều so với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào khác. Hai khía cạnh này đang cho phép các nhà phát triển trên toàn thế giới sử dụng Python làm ngôn ngữ được lựa chọn cho các dự án Dữ liệu lớn.
Công cụ dữ liệu là gì?Công cụ dữ liệu có nghĩa là Phần mềm, trong số các tính năng khác, định cấu hình và chạy Đường ống dữ liệu cũng như thu thập Dữ liệu cấu hình . Kể từ Ngày có hiệu lực, Công cụ dữ liệu bao gồm Bộ thu thập dữ liệu StreamSets và Bộ chuyển đổi.
Python có được sử dụng để quản lý dữ liệu không?Python đã trở thành một yếu tố chính trong khoa học dữ liệu, cho phép các nhà phân tích dữ liệu và các chuyên gia khác sử dụng ngôn ngữ này để thực hiện các phép tính thống kê phức tạp, tạo trực quan hóa dữ liệu, xây dựng thuật toán học máy, thao tác và phân tích dữ liệu cũng như hoàn thành các tác vụ liên quan đến dữ liệu khác
Tại sao Python được ưa chuộng như một công cụ trong khoa học dữ liệu?Nhờ Python tập trung vào sự đơn giản và dễ đọc, nó có đường cong học tập dần dần và tương đối thấp. Tính dễ học này khiến Python trở thành một công cụ lý tưởng cho những người mới bắt đầu lập trình. Python cung cấp cho các lập trình viên lợi thế của việc sử dụng ít dòng mã hơn để hoàn thành các tác vụ so với nhu cầu khi sử dụng các ngôn ngữ cũ hơn |
