09 Июн 2023
2 мин
194

Какие инструменты используются в аналитике данных

Откройте мир аналитики данных: узнайте о ключевых инструментах для сбора, обработки, визуализации и моделирования данных!

Содержание

Аналитика данных — это процесс изучения, очистки, трансформации и моделирования данных с целью извлечения полезной информации, принятия выводов и поддержки принятия решений. В этой статье мы рассмотрим основные инструменты, которые используются аналитиками данных на разных этапах работы с данными.

Сбор данных

Первым шагом в аналитике данных является сбор данных из различных источников. Вот некоторые популярные инструменты для сбора данных:

  • Web-скрапинг: BeautifulSoup, Scrapy, Selenium
  • API: Postman, Requests (Python)
  • Коннекторы к базам данных: SQLAlchemy (Python), psycopg2 (Python), JDBC (Java)

Обработка и очистка данных

После сбора данных их нужно обработать и очистить от шума и неполезной информации. Некоторые инструменты для обработки данных включают:

  • Excel: основной инструмент для работы с табличными данными, может быть полезен для небольших наборов данных
  • Python библиотеки: Pandas, Numpy, Dask
  • R: язык программирования и программное обеспечение для статистических вычислений, часто используется для обработки данных
  • SQL: язык запросов, используется для работы с реляционными базами данных

Визуализация данных

Визуализация данных помогает лучше понять распределение, зависимости и закономерности данных. Некоторые инструменты для визуализации данных:

  • Excel: встроенные инструменты для создания графиков и диаграмм
  • Python библиотеки: Matplotlib, Seaborn, Plotly
  • R: ggplot2
  • BI-инструменты: Tableau, Power BI, Looker

Моделирование данных

После обработки и визуализации данных аналитики могут использовать различные алгоритмы и методы для моделирования данных и прогнозирования. Некоторые инструменты для моделирования данных:

  • Python библиотеки: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
  • R: caret, randomForest, xgboost
  • SAS: статистическое программное обеспечение для анализа данных
  • MATLAB: высокоуровневый язык и интерактивная среда для технических вычислений, включая анализ данных

Презентация результатов

После проведения анализа аналитики представляют результаты своей работы с использованием различных инструментов:

  • Microsoft PowerPoint: создание презентаций с визуализациями и выводами
  • Jupyter Notebook: интерактивные блокноты с возможностью вставки кода, текста, изображений и видео
  • R Markdown: документы, сочетающие текст, код и результаты анализа в одном файле
  • Google Slides: создание презентаций онлайн с возможностью совместной работы

В зависимости от задачи и предпочтений аналитика, инструменты могут сочетаться и использоваться в разных комбинациях. Главное — выбрать подходящие инструменты для конкретной задачи и освоить их на должном уровне. 😉

Содержание

Добавить комментарий

Определи профессию по рисунку