Cùng cùng với sự cải tiến và phát triển của Data, số lượng công cố gắng phân tích tài liệu (Data Analytics Tools) theo này cũng tăng nhanh. Không ít người khi làm cho quen với nghành này băn khoăn về vấn đề lựa chọn công cụ phù hợp để bắt đầu nghiên cứu. Bài viết sẽ giới thiệu những hình thức phân tích dữ liệu phổ biến và dễ thực hiện nhất bây giờ để các bạn tham khảo. Bạn đang xem: Cài đặt và tối ưu hóa phần mềm phân tích dữ liệu
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao dành cho các mục đích lập trình đa dạng hoặc lập trình hướng đối tượng người tiêu dùng có cấu tạo dữ liệu cấp cho cao, khỏe khoắn và khối hệ thống thư viện lớn. Với bí quyết tiếp cận 1-1 giản, Python hay được sử dụng để phân tích dữ liệu trên gần như giai đoạn: khai quật dữ liệu, xử lý tài liệu và mô hình hóa – trực quan tiền hóa dữ liệu.
Python được reviews là dễ dàng học, dễ viết, dễ bảo trì và được hỗ trợ dưới dạng Mã mối cung cấp mở (Miễn phí). Các nhà nghiên cứu khóa học, công ty phân tích tài liệu lớn cũng thích sử dụng Python cho các bước của mình, vì nó được việc, ko màu mè, học nhanh, sử dụng luôn. Google, Microsoft, và những tập đoàn, doanh nghiệp tin học tập đang thực hiện Python để quản lý hệ thống dịch vụ thương mại của mình.
Ưu điểm
Xác định rõ ràng các hàm, đồng thời được cho phép liệt kê các đối số yêu cầu /thay thế, cũng giống như các đối số từ bỏ khóa với ngẫu nhiên.Có nhiều list tên miền không giống nhau hoạt động như dữ liệu hỗn hợp, cho phép liệt kê, phân đoạn cùng phân tích tác động với các chức năng tích vừa lòng khác.Python đơn giản hoá các phép thống kê giám sát và cú pháp biểu thức bằng phương pháp cho phép các toán tử +, -, * và / hoạt động như bình thường. Kế bên ra, Python cũng hỗ trợ sử dụng vết ngoặc solo () nhằm nhóm dữ liệu.Giao diện của Python hơi dễ mày mò và sử dụng, thân mật với tín đồ dùng.Python hiểu các câu lệnh điều khiển mà thường thì vẫn được sử dụng trong các ngôn ngữ khác, ví dụ: If, For, While và RangePython tất cả tới 5 thư viện cung cấp các trách nhiệm khoa học tập dữ liệu, bao hàm Numpy, Pandas, Scipy, Scikit-learn và Seaborn.Python cũng miễn giá thành và bao gồm nguồn mở, cung ứng trên cả Windows với Mac+ trên Python bao gồm thư viện học máy (Machine learning) tốt như: Scikitlearn, Theano, Tensorflow cùng Keras. Kỹ năng thu thập trên nhiều gốc rễ như SQL server, tập liệu Mongo
DB, JSON cùng xử lý dữ liệu dạng Văn bản rất tốt.
Xem thêm: Hướng dẫn cách tìm địa chỉ và đổi ip máy tính đơn giản nhất, ip tĩnh là gì
Tableau – nền tảng gốc rễ phân tích miễn tổn phí không thể bỏ qua
Được coi là công cụ đứng vị trí số 1 về phân tích dữ liệu, SAS giành cho tất cả các nhà khoa học tài liệu và nhà phân tích kinh doanh. SAS góp họ đi khám phá, so sánh và trình bày dữ liệu rất hiệu quả. Chương trình này vận động trên technology tiên tiến với đáng tin cậy, mang lại phép thay đổi dữ liệu thô thành dữ liệu tinh.
Ưu điểm:
SAS cung cấp gói phân tích dữ liệu đầu cuối: giải pháp xử lý từ những con số đơn giản dễ dàng đến phức tạp.Người dùng SAS được vật dụng thư viện tích hợp cung ứng tất cả những gói tính năng cần thiết để so sánh và report dữ liệu.SAS được cung cấp bằng ngôn ngữ lập trình 4GL, đi kèm với cú pháp dễ học và những câu lệnh / phía dẫn ví dụ cho hệ thống.Tính năng SAS Studio chất nhận được truy cập từ hồ hết thiết bị cùng trên số đông trình phê duyệt web.SAS giúp người dùng tạo và kết hợp các đoạn mã được cá thể hóa được tàng trữ trong tủ sách đoạn mã.SAS cung ứng cho một số trong những loại định dạng dữ liệu và có thể chấp nhận được đọc tài liệu từ ngẫu nhiên tệp, format nào, thậm chí là từ những tệp có tài liệu bị thiếu.Tính năng bảo mật thông tin SAS 9.4 nâng cao, giúp mã hóa tài liệu trên đĩa bằng các loại thuật toán không giống nhau.Trên đấy là những lao lý dễ thực hiện nhất trong công cuộc phân tích dữ liệu. Tuỳ theo mục tiêu sử dụng của mình, người tiêu dùng có thể chọn lựa những công cụ tương xứng nhất cùng với mình. đề xuất nhớ rằng cho dù với quy định nào đi nữa, bạn dạng chỉ có thể đạt công dụng phân tích giỏi khi tất cả tư duy phân tích xúc tích và kiến thức, kĩ năng sành sõi trong lĩnh vực dữ liệu.
