Phân tích dữ liệu là quá trình xử lý dữ liệu để rút ra những thông tin hữu ích hỗ trợ máy đưa ra quyết định. Quá trình xử lý dữ liệu bao gồm việc làm sạch, tu sửa và kiểm tra dữ liệu.
Phân tích dữ liệu yêu cầu khả năng tính toán cao vì dữ liệu để xử lý quá lớn. Vì vậy, có các công cụ chuyên biệt để phân tích dữ liệu.
Một số công cụ phân tích dữ liệu phổ biến là -
-
Lập trình R
R là một trong những công cụ tốt nhất và được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích dữ liệu có sẵn cho tất cả các nền tảng chính như Windows, macOS, Unix. Nó đã được sử dụng trong mô hình dữ liệu và thống kê. Dễ dàng thao tác và biểu diễn dữ liệu lớn bằng cách sử dụng R vì nó có hỗ trợ thư viện khổng lồ cho phân tích dữ liệu. 11.556 gói có sẵn trong R giúp công việc của nhà khoa học dữ liệu trở nên dễ dàng.
-
Python
Một ngôn ngữ lập trình khác trong danh sách, python là một ngôn ngữ lập trình đa dụng và linh hoạt nhất. Điều này được sử dụng rộng rãi vì thư viện lớn và bản chất dễ hiểu. Người dùng thường cần một công cụ có các tính năng của cả học máy và phân tích dữ liệu vì nó có một tập hợp lớn các gói hỗ trợ cả hai.
-
Tableau Public
Một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí tạo trực quan hóa, bản đồ và trang tổng quan, v.v. Nó có thể dễ dàng kết nối với các nguồn dữ liệu để trích xuất dữ liệu để hiển thị và cũng hỗ trợ chia sẻ trực quan hóa cho khách hàng hoặc trên phương tiện truyền thông xã hội. Nó có khả năng xử lý dữ liệu lớn và có thể trực quan hóa dữ liệu theo cách tốt hơn.
-
SAS
Sas là một môi trường kiêm ngôn ngữ lập trình được sử dụng để thao tác dữ liệu. Nó được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và quản lý chúng. Đây là một công cụ tiếp thị truyền thông xã hội hiệu quả.
-
Microsoft Excel
Nó là một công cụ đơn giản và cơ bản có thể được sử dụng để phân tích. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công cụ này như một công cụ cấp một. Nó là một công cụ quan trọng để xem trước các tập dữ liệu và thêm các bộ lọc vào dữ liệu. Nó có nhiều phân tích kinh doanh tiên tiến để giúp người dùng lập mô hình.
-
Apache Spark
Apache Spark Apache spark là một công cụ xử lý dữ liệu có thể mở rộng được sử dụng để làm việc với các cụm dữ liệu Hadoop. Đây là một công cụ giúp khoa học dữ liệu và được sử dụng để phát triển mô hình học máy vì nó hỗ trợ các kỹ thuật như phân loại, hồi quy, phân cụm và lọc để giúp học hỏi từ các tập dữ liệu.