Исследование данных — это важнейший этап в конвейере анализа данных. Он помогает аналитикам и ученым понять структуру, тенденции, выбросы и взаимосвязи в наборе данных перед построением моделей или генерированием идей. Правильные инструменты исследования данных могут ускорить обнаружение, обеспечить качество данных и способствовать принятию более обоснованных решений.
Ниже представлен полный список инструментов исследования данных : от библиотек на основе кода до мощных графических интерфейсов.
1. Pandas (библиотека Python)
-
Описание : Базовая библиотека для обработки и анализа данных на Python.
-
Сильные стороны : Отлично подходит магазин для табличных данных; поддерживает фильтрацию, группировку и статистику.
-
Идеально подходит для : разработчиков и специалистов по обработке данных, работающих в средах Python.
2. Блокноты Jupyter
-
Описание : Веб-инструмент с открытым исходным кодом для интерактивного кодирования и визуализации данных.
-
Сильные стороны : объединяет код, выходные данные и описание в одном документе.
-
Идеально подходит для :
3. Таблица
-
Описание : Ведущая платформа визуальной аналитики.
-
Сильные стороны : интерфейс с Реальный список вариантов использования маркировки данных функцией перетаскивания, расширенные возможности визуализации, панели мониторинга в реальном времени.
-
Идеально подходит для : бизнес-аналитиков и специалистов по визуализации данных.
4. Microsoft Power
-
Описание : Инструмент бизнес-аналитики для интерактивного предоставления и исследования данных.
-
Сильные стороны : интеграция с продуктами Microsoft, создание удобной панели управления.
-
Идеально подходит для : корпоративных отчетов и нетехнических пользователей.
5. RStudio
-
Описание : Интегрированная среда разработки (IDE) для R p
-
Сильные стороны : Богатые возможности статистического анализа и пакеты EDA, такие как
ggplot2иdplyr. -
Идеально подходит для : статистиков Номер телефона в Гонконге и исследователей, использующих R.
6. Apache Superset
-
Описание : Современный, открытый исходный код данных.
-
Сильные стороны : запросы на основе SQL, создание панелей мониторинга и срез данных.
-
Идеально подходит для : команд, работающих с SQL и стеками данных с открытым исходным кодом.
7. НОЖ
-
Описание : Платформа с низким уровнем кода для анализа данных, создания отчетов и т. д.
-
Сильные стороны : Наглядные рабочие процессы, поддержка различных источников данных.
-
Идеально подходит для : Аналитиков
8. Студия данных Google (Looker Studio)
-
Описание : А
-
Сильные стороны : Re
-
Идеально для : маркетологов, продуктов
9. Блокноты Databricks
-
Описание : Совместная платформа для больших данных и искусственного интеллекта, созданная на базе Apache Spark.
-
Стрен: Масштабируемое исследование данных с помощью блокнотов, интеграция машинного обучения.
-
Идеал: Команды по работе с большими данными и рабочие процессы корпоративной науки о данных.
10. D-Tale
-
Описание : Легкий Pytho
-
Сильные стороны : Быстрая настройка, простая фильтрация и сортировка без
-
Идеально для : быстрого, специального
Заключение
Инструменты, используемые для исследования данных, должны соответствовать вашим техническим навыкам, масштабу данных и потребностям бизнеса. Используете ли вы инструменты на основе кода, такие как Pandas и R , или визуальные платформы, такие как Tableau и Power BI , цель остается той же
