معرفی بهترین ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها

مقدمه:

تجزیه و تحلیل داده‌ها در دنیای امروز از اهمیت بسیاری برخوردار است. با توجه به حجم روزافزون داده‌های تولید شده، نیاز به ابزارهایی که بتوانند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی را استخراج کنند، اساسی شده است. اما با وجود تعداد زیادی ابزار موجود، انتخاب بهترین ابزار برای نیازهای خاص یک چالش است.

در این مقاله، به معرفی بهترین ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها خواهیم پرداخت. این ابزارها از جمله Python، R، Tableau، Microsoft Power BI، Apache Spark و KNIME هستند. هر یک از این ابزارها قابلیت‌ها و محدودیت‌های خود را دارند و براساس نیازهای تحلیلی خاص، بهترین ابزار را برای استفاده انتخاب کرد.

در این مقاله از ایوسی، با بررسی و مقایسه این ابزارها در جوانب مختلف مانند قدرت تجزیه و تحلیل، تصویرسازی، پردازش داده‌های بزرگ و اتصال به منابع داده‌ها، بهترین ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها را معرفی خواهیم کرد.

مرتبط: نحوه تجزیه و تحلیل داده ها در ۷ مرحله ساده: راهنمای قطعی

مرتبط: تجزیه و تحلیل داده چیست؟

۱. MATLAB:

یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و پرکاربرد است که از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. همچنین، کتابخانه‌های دیگری مانند Matplotlib و Seaborn را برای تصویرسازی داده‌ها و Plotly و Bokeh برای تصویرسازی تعاملی داده‌ها می‌توان استفاده کرد. مَتلب یک محیط نرم‌افزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامه‌نویسی مورد نظر است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix و LABoratory ایجاد شده‌است.

۲. SAS:

یک نرم‌افزار تجاری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های آماری است. با استفاده از SAS، می‌توانید داده‌ها را تحلیل کنید و گزارش‌های مختلفی را ایجاد کنید. SAS پیشرو در تجزیه و تحلیل است. SAS از طریق نرم‌افزارها و سرویس‌های نوآورانه آنالیز، هوش مصنوعی و مدیریت داده‌ها به تبدیل داده‌های شما کمک می‌کند.

مرتبط: ۷ نرم افزار تجزیه و تحلیل داده که باید بدانید

۳. SPSS:

یک نرم‌افزار آماری که برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های آماری استفاده می‌شود. اس‌پی‌اس‌اس، نام یک خانواده نرم‌افزار رایانه‌ای است که برای تحلیل‌های آماری به کار می‌رود. «اس‌پی‌اس‌اس» مخفف «بستهٔ آماری برای علوم اجتماعی» است. زیر مجموعه‌های خانواده نرم‌افزاری SPSS عبارتند از: Analytical Decision Management Predictive Customer Intelligence Predictive Maintenance and Quality Social Media Analytics

۴. Microsoft Power BI:

یک ابزار تجاری دیگر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد داشبوردهای تحلیلی و گزارش‌های تعاملی است. Power BI قابلیت اتصال به منابع داده‌های مختلف را دارد و امکاناتی برای تصویرسازی و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کند. پاور بی‌آی نرم‌افزاری برای ارائه خدمات آنالیز کسب‌وکار است، که متعلق به شرکت مایکروسافت می‌باشد.

مرتبط: ۷ نوع تکنیک تحلیل آماری (و مراحل فرآیند)

۵. Google Analytics:

یک ابزار رایگان از گوگل برای تحلیل و مانیتورینگ وبسایت‌ها و رفتار کاربران. گوگل آنالیتیکس یک سرویس رایگان طراحی شده توسط گوگل است که آمار بازدید کنندگان یک وب سایت را نشان می‌دهد. این دستاورد برای بازاریابان و وب مسترها برای واکاوی وب بکار گرفته می‌شود.

۶. Apache Kafka:

یک سیستم پردازش پیام توزیع‌شده که برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بزرگ و استفاده در زمینه‌های مانیتورینگ و آنالیز بیگ‌دیتا استفاده می‌شود. آپاچی کافکا یک سکوی پردازش جویباری متن‌باز است که توسط لینکدین توسعه داده شده و به بنیاد نرم‌افزار آپاچی اهدا شده‌ است. هدف این پروژه، فراهم‌سازی سکوی یکپارچه، توان بالا و کم تأخیر برای خوراک‌های آنی داده‌ها است.

مرتبط: ۴۹ سؤال مصاحبه تجزیه و تحلیل داده (با نمونه پاسخ)

۷. IBM Watson Analytics:

یک سرویس ابری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های هوشمند. IBM Watson Analytics یک برنامه ابری است که تلاش می‌کند کشف داده‌های پیچیده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده را برای یک کاربر تجاری به ارمغان بیاورد . نتایج در تجسم‌های خودکار نمایش داده می‌شوند که به راحتی می‌توانند در داشبورد ادغام شوند.

۸. Python:

یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند و پرکاربرد است که از کتابخانه‌هایی مانند Pandas و NumPy برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. همچنین، کتابخانه‌های دیگری مانند Matplotlib و Seaborn را برای تصویرسازی داده‌ها و Plotly و Bokeh برای تصویرسازی تعاملی داده‌ها می‌توان استفاده کرد. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شیءگرا، تفسیری، سطح بالا، و همه منظوره است، که خیدو فان روسوم آن را طراحی کرده‌است، و اولین بار در سال ۱۹۹۱ منتشر شده‌است. فلسفه اصلی طراحی پایتون «خوانایی بالای کد» است و نویسه‌های فاصله خالی در آن معنادار هستند و مکرر استفاده می‌شوند.

مرتبط: تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

۹. R:

یک زبان برنامه‌نویسی و محیط توسعه مخصوص تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. کتابخانه‌هایی مانند dplyr و ggplot2 را می‌توان برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و تصویرسازی آن‌ها در R استفاده کرد. R، یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و علم داده‌ها است، که بر اساس زبان‌های اس و اسکیم پیاده‌سازی شده‌است. این نرم‌افزار متن باز، تحت اجازه‌نامه عمومی همگانی گنو عرضه شده و به رایگان قابل دسترس است. کاربران بسته های زیادی را برای افزودن توابع متنوع به این زبان به وجود آورده اند.

۱۰. Tableau:

یک ابزار تجاری بسیار قوی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد داشبوردهای تحلیلی و گزارش‌های تعاملی است. Tableau امکاناتی برای تصویرسازی، ایجاد فیلترها و ارتباط با منابع داده‌های مختلف را فراهم می‌کند. تابلو نرم‌افزاری در زمینه تجزیه و تحلیل آمار و داده‌ها است در ژانویه ۲۰۰۳ توسط کریستین شابو، پت هانراحان و کریس استولت، در مانتین‌ویو، کالیفرنیا تأسیس شد. در حال حاضر مقر اصلی آن در سیاتل است و بر روی هوش تجاری متمرکز است.

مرتبط: تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟ (به علاوه چرا مهم است)

۱۱. Apache Spark:

یک سیستم پردازش توزیع‌شده برای تحلیل داده‌های بزرگ است. Spark امکاناتی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، ماشین لرنینگ و پردازش گراف را فراهم می‌کند. آپاچی اسپارک یک چارچوب رایانش توزیع‌شده متن‌باز است. این نرم‌افزار در ابتدا توسط دانشگاه کالیفرنیا، برکلی توسعه داده می‌شد که بعدها کد آن به بنیاد نرم‌افزار آپاچی هدیه گردید که از آن زمان توسط آن‌ها نگه‌داری می‌شود.

۱۲. KNIME:

یک ابزار تجاری و متن باز برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است. KNIME امکاناتی برای ترکیب و پیکربندی فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌کند. نایم،KNIME، مخفف استخراج کننده اطلاعات کنستانز Konstanz Information Miner یک پلتفرم تجزیه و تحلیل داده، گزارش و یکپارچه سازی رایگان و منبع باز است. نایم کامپاننتهای مختلفی را برای یادگیری ماشین و داده کاوی از طریق خط لوله داده‌های مدولار خود، که آن را «ساخت بلوک‌های تجزیه و تحلیل» می‌نامد، تجمیع می‌کند.

مرتبط: مهارت های مدیریت داده ها: تعریف و مثال

۱۳. SQL:

یک زبان برنامه‌نویسی برای مدیریت پایگاه داده‌ها است. با استفاده از SQL، می‌توانید داده‌ها را استخراج و تحلیل کنید و گزارش‌های مختلفی را ایجاد کنید. در مدل رابطه‌ای داده‌ها، زبان پرسمان ساخت‌یافته با کوته‌نوشت SQL نوعی زبان خاص دامنه در برنامه‌نویسی است که برای مدیریت داده‌های نگهداری‌شده در سیستم مدیریت پایگاه‌داده رابطه‌ای یا برای پردازش‌های جریانی در سیستم مدیریت جریان داده رابطه‌ای طراحی شده‌است.

۱۴. Excel:

یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد گزارش‌های آماری است. با استفاده از فرمول‌ها، جداول محاسباتی، چارت‌ها و نمودارها، می‌توانید داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهید. مایکروسافت اکسل برنامه نرم افزار صفحه گسترده پیشرو در صنعت است، ابزاری قدرتمند برای تجسم و تجزیه و تحلیل داده ها. تجزیه و تحلیل خود را به سطح بعدی ببرید.

مرتبط: ۲۶ نمونه از داده های کیفی (با تعریف و انواع)

۱۵. Apache Hadoop:

یک سیستم توزیع‌شده برای پردازش داده‌های بزرگ است. Hadoop امکاناتی برای ذخیره سازی، پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. آپاچی هدوپ مجموعه‌ای از ابزارهای نرم‌افزاری متن‌باز است که حل مسائل با داده‌های بسیار بزرگ را از طریق استفاده از تعداد زیادی رایانه، تسهیل می‌بخشد. هدوپ با استفاده از مدل نرم‌افزار نگاشت‌کاهش یک چارچوب نرم‌افزاری برای ذخیره و پردازش کلان‌داده‌ها ارائه می‌کند.

۱۶. Apache Hive:

یک ابزار برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در محیط Hadoop است. با استفاده از HiveQL، می‌توانید داده‌ها را به سادگی استخراج و تحلیل کنید. Apache Hive یک پروژه نرم افزاری انبار داده است که بر روی Apache Hadoop برای ارائه پرس و جو و تجزیه و تحلیل داده ها ساخته شده است. Hive یک رابط SQL مانند برای جستجوی داده های ذخیره شده در پایگاه های داده و سیستم های فایل مختلف که با Hadoop یکپارچه می شوند، می دهد.

مرتبط: تجزیه و تحلیل وب: یک راهنمای جامع

۱۷. Apache Pig:

یک ابزار برنامه‌نویسی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در محیط Hadoop است. با استفاده از Pig Latin، می‌توانید فرآیندهای پیچیده تحلیل داده را بسازید. خوک آپاچی یک پلت فرم سطح بالا برای ایجاد برنامه هایی است که بر روی Apache Hadoop اجرا می شوند. زبان این پلتفرم Pig Latin نام دارد. Pig می تواند کارهای Hadoop خود را در MapReduce، Apache Tez یا Apache Spark اجرا کند.

۱۸. Apache Mahout:

یک کتابخانه برای انجام تحلیل داده‌های بزرگ و ماشین لرنینگ در محیط Hadoop است. آپاچی ماهوت یک پروژه از بنیاد نرم‌افزاری آپاچی برای تولید رایگان پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده یا مقیاس‌پذیر است که اصولاً روی حوزه‌های پالایش گروهی، خوشه بندی و طبقه‌بندی متمرکز است. بسیاری از پیاده‌سازی‌ها از سکوی Apache Hadoop استفاده می‌کنند.

مرتبط: ۸ مجوز برتر تجزیه و تحلیل داده ها و گواهینامه های کلان داده برای ارتقای شغل شما

۱۹. RapidMiner:

یک ابزار تجاری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ایجاد مدل‌های پیش‌بینی است. RapidMiner یک نرم‌افزار علم داده است که توسط شرکتی به همین نام ساخته شده‌است. رپیدماینر محیطی یکپارچه و با اینترفیس گرافیکی دارد که امکان آماده‌سازی داده، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، متن‌کاوی، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی را فراهم می‌کند.

مرتبط: ۱۸ مهارت کلیدی برای تحلیلگران داده