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干貨分享:10個免費的探索性數據分析工具

  • 時間:2019-01-04 15:09
  • 發布:轉載
  • 來源:網絡

數據挖掘是預測建模不可缺少的一部分。除非你知道過去發生了什么否則你無法做出預測。掌握數據挖掘最重要的技能就是好奇心,它是免費的卻不是每個人都擁有的東西。


這篇文章是為了幫助你們了解可用于探索性數據分析的各種免費工具。時下,在市場中可以找到非常多的免費且有趣的工具來幫助我們工作。這些工具不需要你較精確仔細地編寫代碼,只需要你點點鼠標就能完成工作。

無需編程即可用來數據分析的工具/軟件


1 Excel / Spreadsheet

http://www.openoffice.org/download/

無論你正準備步入數據科學領域還是已經在這個領域小有建樹,你會知道過去這么多年以來,excel 一直以來都是數據分析領域不可缺少的一部分(最常用的工具之一)。哪怕是在今天,有很大一部分需要數據分析的項目都依賴與excel去完成。由于來自于社區,輔導教程,免費資源的幫助越來越多,學習excel已經變得越來越簡單。


excel 基本上支持了最常用的數據分析功能:用來概述(總結)數據特征,數據可視化,對數據轉型(去除噪音數據)從而得到新的數據集用來分析等。這些工具足夠強大到讓我們可以重新從多個方面審視數據。無論你知道有多少其它的數據分析工具,你一定要學會用excel。盡管Microsoft excel這個軟件是付費的,但你可以用其替代品,例如open office, google docs!


2 Trifacta

https://www.trifacta.com/start-wrangling/

Trifacta的Wrangler工具正在挑戰傳統的數據清理和操作方法。因為excel在數據大小上有限制,但這個工具沒有這樣的局限,您可以安全地用它處理大數據集。這個工具有令人難以置信的特性,如圖表推薦、內置算法、分析洞察力,您可以使用這些特性在任何時間內生成報告。這是一種智能工具,專注于更快地解決業務問題,從而使我們在與數據相關的練習中更有效率。


這些開源工具的提供讓我們感到更加自信和支持,世界各地也有優秀的人在為使我們的生活更好而努力工作。


3 Rapid Miner

https://rapidminer.com/

這一工具作為高級分析的領導者出現在2016Gartner Magic Quadrant。是的,它不僅僅是一個數據清理工具。它在建立機器學習模型方面的具有專業性。是的,它包含了我們經常使用的所有ML算法。不僅僅是GUI,它還對使用Python&R構建模型的人提供了支持。


它以其非凡的能力繼續吸引著全世界的人們。最重要的是,它能閃電般的快速水平上提供分析經驗。他們的生產線上有幾個為大數據、可視化、模型部署而構建的產品,其中一些產品(企業)包括訂閱費。簡而言之,我們可以說,它對于任何從數據加載到模型部署的需要執行AI操作的業務,都是一個完備的工具。


4 Rattle GUI

https://cran.r-project.org/bin/windows/base/

如果你試著使用R語言,但卻找不到訣竅的情況下,Rattle應該是你的第一選擇。這個GUI基于R語言構建,通過在R語言中鍵入安裝包("rattle") ,然后輸入庫(rattle),然后鍵入RTACK(),即可啟動。因此,要使用Rattle,您必須安裝R語言。它也不僅僅是數據挖掘工具。Rattle支持各種ML算法,如樹算法、支持向量機算法、Booting算法、神經網絡算法、生存算法線性模型算法等。


現在它已經被廣泛使用。據克拉恩,rattle每月被安裝10000次。它提供了足夠的選項來探索、轉換和建模數據,只是很少有人點擊。然而,它在統計分析方面的選擇比SPSS少。但是,SPSS是一個付費工具。


5 Qlikview

http://global.qlik.com/us/landing/go-sm/qlikview/download-qlikview

QlikView是全球商業情報行業更受歡迎的工具之一。這個工具所做的就是獲得商業洞察力并以一種極具吸引力的方式將其呈現出來。有了它較先進的可視化功能,你會驚訝于你在處理數據時所得到的控制量。它有一個內置的推薦引擎,可以不時地更新有關較佳可視化的信息。


然而,這不是一個統計軟件。QlikView在探索數據、趨勢、洞察力方面是不可思議的,但它無法從統計學上證明任何事情。在這種情況下,您可能需要查看其他軟件。


6 Weka

https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/weka-gui-learn-machine-learning/

使用Weka的一個優點是它很容易學習。作為一個機器學習工具,它的界面是足夠直觀的,你可以迅速完成工作。它為數據預處理、分類、回歸、聚類、關聯規則和可視化提供了選擇。您所想到的建模過程中的大部分步驟都可以使用Weka來完成。它建立在Java之上。


它最初是為瓦卡托大學的研究目的而設計的,但后來被世界各地越來越多的人所接受。然而,這么久了我還沒看到一個能像R和Python一樣熱情的weka交流社區。下面列出的教程將幫助您更多。


7 KNIME

https://www.knime.org/knime-analytics-platform

與RapidMiner類似,KNIME提供了一個開放源碼的分析數據的平臺,以后可以使用其他支持KNIME的產品進行部署。該工具在數據融合、可視化和先進的機器學習算法等方面具有豐富的特點。是的,你也可以使用這個工具建立模型。雖然,關于這個工具的討論還不夠多,但是考慮到它的設計技術,我認為它很快就會很快就會引起人們的注意。


此外,在他們的網站上有快速培訓課程,可以讓你現在就開始使用這個工具。


8 Orange

http://orange.biolab.si/

這個工具正如它聽起來很酷那樣,它的目的是產生交互式數據可視化和數據挖掘任務。YouTube上有足夠的教程來學習這個工具。它有一個廣泛的數據挖掘任務庫,包括所有的分類、回歸、聚類方法。同時,在數據分析過程中形成的多功能可視化使我們能夠更緊密地理解這些數據。


要構建任何模型,您將需要創建流程圖。這很有趣,因為它將幫助我們進一步了解數據挖掘任務的確切過程。


9 Tableau Public

https://public.tableau.com/s/

Tableau是一個數據可視化軟件。我們可以說,Tableau和QlikView是商業智能海洋中最強大的鯊魚。優勢的比較是永無止境的。這是一個讓我們快速探索數據的可視化軟件,每一次觀察都可使用各種可能的圖表。它是一種由自己計算出數據類型、可用的較佳方法等的智能算法。


如果您想實時理解數據,tableau可以完成這個工作。從某種意義上說,tableau賦予了豐富多彩的數據生活,讓我們與他人分享我們的工作。


10 Data Wrapper

這是一個閃電般的快速可視化軟件。下一次,當您的團隊中有人被分配到BI工作時,他/她對該做什么毫無頭緒的話,可以考慮選擇這個軟件。可視化桶由線條圖、條形圖、列圖、餅圖、疊加條形圖和地圖組成。因此,這是一個基本的軟件,無法與像Tableau和QlikView這樣的巨人相提并論。此工具啟用瀏覽器,不需要任何軟件安裝。


希望本文為大家分享的內容對大家有所幫助。

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