Baru-baru ini, seorang ada reader bertanya kepada kami Data analytics software apa yang harus saya pelajari untuk menjadi data analisis. Kami memikirkannya dan memebagikannya 33 perangkat lunak kepada anda.
Perangkat lunak alat analisis data secara kasar dapat dibagi menjadi lima kategori berikut:
33 Data Analytics Software populer, mana yang pernah kamu gunakan?
Pengantar singkat untuk setiap alat diberikan di bawah ini :
Ekologi Excel
Excel tidak hanya menyertakan perangkat lunak spreadsheet. Tetapi juga memiliki banyak alat analisis data dan plug-in bawaan, yang tidak tertandingi oleh kebanyakan orang.
1. Excel
Tak perlu dikatakan, perangkat lunak pengolah data yang digunakan hampir semua orang. Dikembangkan oleh Microsoft dan merupakan salah satu dari tiga penembak kantor.
Meskipun excel mudah untuk memulai, kebanyakan orang masih dalam tahap awal menggunakan excel, mengakses data dan membuat tabel.
Bahkan, excel dapat membuat laporan, model, aplikasi, dan sistem yang kompleks, seperti membangun model analisis keuangan.
Untuk belajar excel bisa mulai dari interface dasar, import dan export, formula & function. Filtering dan sorting, format data, visual chart, pivot table, model data, dan kolaborasi kerja. Dokumen situs web dan bekerja sama dengan latihan, kemajuan umum akan sangat cepat.
2. VBA
Bahasa pemrograman di Excel, umumnya dipahami sebagai makro, mengotomatiskan beberapa operasi. Perangkat lunak Office menyediakan antarmuka fungsional yang kaya, yang dapat dipanggil oleh VBA untuk mewujudkan kebutuhan yang disesuaikan.
Peran terbesar VBA adalah untuk mengoperasikan Excel secara otomatis, dalam batch, dan secara cerdas. Ini banyak digunakan dalam analisis dan pemrosesan data, pemodelan data, pengembangan laporan, pengembangan aplikasi, dll. Ini sangat populer di industri keuangan, audit, dan akuntansi .
3. PowerQuery
Teknologi yang disematkan di Excel, produk Microsoft yang dirancang untuk membantu Anda membentuk data. Di Excel, pilih tab “Data” pada Ribbon, lihat grup “Get & Transform Data & Query” & Connections.
Setelah mengimpor dan menyegarkan data dari berbagai sumber data. Data dapat disesuaikan dalam transformasi langkah demi langkah. Secara bertahap membuat bentuk tabel yang unik untuk memenuhi kebutuhan analisis data.
4. Power Pivot
Teknik pemodelan data yang digunakan untuk membuat model data, membangun hubungan, dan membuat perhitungan. Gunakan PowerPivot untuk memproses kumpulan data yang besar, membangun hubungan yang luas. Membuat perhitungan yang rumit (atau sederhana), semuanya dalam lingkungan kinerja tinggi dan dalam Excel yang sudah dikenal.
5. Power View
Teknik visualisasi data yang digunakan untuk membuat bagan interaktif, grafik, peta, dan visual lainnya untuk memvisualisasikan data. Power View tersedia di Excel, BI SharePoint, SQL Server, dan Power BI.
6. Power Map
Alat visualisasi data tiga dimensi (tiga dimensi) yang dapat digunakan untuk melihat informasi dengan cara baru. Dengan Power Maps, temukan wawasan (dua dimensi) dalam tabel dan bagan dua dimensi tradisional.
Dengan Power Map, Anda dapat memplot data geografis dan temporal pada globe 3D atau peta kustom. Menampilkan data tersebut, dan membuat tur visual yang dapat Anda bagikan dengan orang lain
Data Analytics Software Matematika
Jenis alat ini berspesialisasi dalam analisis statistik matematika, dapat melakukan penambangan data, pemodelan data, konstruksi sistem, dll. Dan cocok untuk akademisi dan perusahaan komersial besar.
Salah satu dari tiga perangkat lunak matematika utama. Perangkat lunak komputasi ilmiah, terkadang disebut sistem aljabar komputer, banyak digunakan dalam sains, teknik, matematika, komputasi, dan bidang lainnya.
7. SAS
Salah satu dari tiga perangkat lunak statistik utama. Saat ini sistem analisis statistik skala besar paling populer di dunia, dan dikenal sebagai perangkat lunak standar untuk analisis statistik.
Ini terdiri dari lusinan modul khusus, termasuk akses data, penyimpanan dan manajemen data. Pengembangan aplikasi, pemrosesan grafik, analisis data, kompilasi laporan, metode riset operasi, ekonometrik dan peramalan, dll.
Ini terutama menyelesaikan empat tugas data-centric: akses data; manajemen data; presentasi data; analisis data.
8. SPSS
Salah satu dari tiga perangkat lunak statistik utama. Istilah umum IBM untuk serangkaian produk Data Analytics Software dan layanan terkait untuk operasi analisis statistik. Penggalian data, analisis prediktif, dan tugas pendukung keputusan.
SPSS mirip dengan Excel, dengan antarmuka yang sederhana, cocok untuk pemula, dan fungsi statistik yang kuat. Selebihnya SPSS memiliki empat modul untuk pemrosesan data, analisis deskriptif, analisis inferensial, dan analisis eksplorasi.
SPSS memiliki input data lengkap, editing, analisis statistik, laporan, produksi grafik dan fungsi lainnya, dengan 136 fungsi dari 11 jenis.
SPSS menyediakan metode mulai dari deskripsi statistik sederhana hingga analisis statistik multi-faktor yang kompleks. Seperti analisis data eksplorasi, deskripsi statistik, analisis tabel kontingensi, korelasi dua dimensi, korelasi peringkat, korelasi parsial. Analisis varians, uji non-parametrik, Regresi multivariat, Analisis Survival. Analisis Kovarian, Analisis Diskriminan, Analisis Faktor, Analisis Cluster, Regresi Nonlinier, Regresi Logistik, dll.
9. Stata
Salah satu dari tiga perangkat lunak statistik utama. Ini adalah satu set perangkat lunak statistik yang lengkap dan terintegrasi yang menyediakan analisis data. Manajemen data, dan menggambar grafik profesional kepada penggunanya. Ini sangat kuat dan mencakup model campuran linier, iterasi berulang yang disamakan, dan model Propy polinomial.
Grafik statistik yang digambar oleh Stata cukup indah, dan Stata memiliki keunggulan pengoperasian yang fleksibel. Pengoperasian yang sederhana, pembelajaran dan penggunaan yang mudah, dan kecepatan pengoperasian yang sangat cepat.
Kemampuan meliputi: manajemen data, analisis statistik, grafik, simulasi, pemrograman kustom.
10. Minitab
Analisis data, statistik, alat perbaikan proses. Skenario penerapannya adalah statistik manajemen kualitas modern. Biasanya dikombinasikan dengan beberapa metode pemrosesan statistik, seperti Six Sigma. Capability Maturity Model Integration (CMMI), dan metode peningkatan proses lainnya.
11. Statistica
Perangkat lunak profesional yang mengintegrasikan analisis data, gambar grafik, manajemen basis data, dan lingkungan sistem pengembangan aplikasi kustom.
Statistica tidak hanya menyediakan pengguna dengan kebutuhan tujuan umum seperti statistik, grafik, dan program manajemen data. Tetapi juga menyediakan metode analisis data yang diperlukan untuk kebutuhan khusus. Misalnya, penambangan data, bisnis, ilmu sosial, penelitian biologi, atau teknik industri, dll.
12. MATLAB
Salah satu dari tiga perangkat lunak matematika utama. Bahasa komputasi teknis tingkat tinggi dan lingkungan interaktif untuk pengembangan algoritme, visualisasi data, analisis data, dan komputasi numerik.
Selain fungsi umum seperti operasi matriks dan fungsi plotting/gambar data. MATLAB juga dapat digunakan untuk membuat antarmuka pengguna. Memanggil program yang ditulis dalam bahasa lain (termasuk C, C++, Java, Python, FORTRAN).
Toolbox MATLAB sangat kuat dan dapat mendukung analisis dan pemodelan data di berbagai industri.
Aplikasi yang umum adalah: analisis data, kalkulasi numerik dan simbolik, grafik teknik dan ilmiah. Desain sistem kontrol, industri kedirgantaraan, industri otomotif, teknik biomedis. Pemrosesan suara, pemrosesan gambar dan sinyal digital. Keuangan, analisis keuangan, pemodelan, simulasi, dan pengembangan Prototipe, penelitian dan pengembangan algoritma baru, desain antarmuka pengguna grafis, dll.
13. Mathematica
Ini menggabungkan dengan baik mesin perhitungan numerik dan simbolik. Sistem grafis, bahasa pemrograman, sistem teks, dan koneksi lanjutan dengan aplikasi lain. Banyak fungsi adalah pemimpin dunia di bidangnya masing-masing.
Data Analytics Software BI
BI adalah bisnis intelijen , yang umumnya digunakan untuk menganalisis data bisnis dan mendapatkan wawasan tentang peluang bisnis. Ini bisa menjadi alat yang perlu digunakan sebagian besar posisi analisis data. Karena mudah dipelajari dan kuat dalam pemrosesan dan tampilan data.
Gambar berikut adalah daftar kekuatan alat BI Gartner:
14. Power BI
Produk BI Microsoft juga merupakan salah satu alat BI paling populer di dunia. Keunggulannya terletak pada integrasi yang lebih baik dengan ekosistem Microsoft.
Power BI adalah kumpulan layanan perangkat lunak, aplikasi, dan konektor. Bekerja sama untuk mengubah sumber data terkait menjadi wawasan yang koheren, realistis secara visual, dan interaktif.
Apakah data Anda berupa spreadsheet Excel sederhana atau kumpulan gudang data hibrid lokal dan berbasis cloud. Power BI memungkinkan pengguna untuk terhubung dengan mudah ke sumber data, memvisualisasikan (atau menemukan) konten penting. Mencocokkan dengan orang yang diinginkan untuk dibagikan.
Power BI sederhana dan cepat, dengan kemampuan untuk membuat wawasan cepat dari spreadsheet Excel atau database lokal. Pada saat yang sama, Power BI juga dapat melakukan pemodelan kaya dan analisis waktu nyata, serta pengembangan kustom.
Dengan demikian, ini adalah alat pelaporan dan visualisasi pribadi pengguna. Serta mesin analisis dan keputusan di belakang proyek grup, departemen, atau seluruh perusahaan.
15. Tableau
Ini juga salah satu alat BI paling populer di dunia, dengan keunggulan kemampuan analisis data dan visualisasi yang kuat.
Tableau adalah alat intelijen bisnis untuk menganalisis data secara visual. Pengguna dapat membuat dan mendistribusikan dasbor interaktif. Dapat dibagikan yang menggambarkan tren, perubahan, dan kepadatan data dalam bentuk grafik dan bagan.
Tableau dapat terhubung ke file, sumber data relasional, dan sumber data besar untuk memperoleh dan memproses data. Perangkat lunak ini memungkinkan pencampuran data dan kolaborasi waktu nyata, yang membuatnya cukup unik. Ini digunakan oleh bisnis, peneliti akademik, dan banyak pemerintah untuk analisis data visual. Itu juga diposisikan sebagai Pemimpin dalam Gartner’s Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms.
16. Qlikview
Perangkat lunak analitik bisnis lengkap yang memungkinkan pengembang dan analis untuk membangun dan menggunakan aplikasi analitik yang kuat. Aplikasi QlikView memungkinkan berbagai pengguna akhir untuk menganalisis informasi bisnis penting. Secara interaktif dengan cara yang sangat visual, kuat, dan kreatif.
Ini memungkinkan pengembang untuk mengekstrak dan membersihkan data dari berbagai database. Membangun aplikasi yang kuat dan efisien, dan membuatnya dapat disesuaikan dengan pengguna Power, pengguna seluler, dan pengguna akhir sehari-hari.
17. SAP BI
Layanan BI SAP, suite terpusat yang mendukung pelaporan, visualisasi, dan berbagi data. Sebagai lapisan BI asli dari Platform Teknologi Bisnis SAP [Platform Cloud Teknologi Bisnis], rangkaian ini mengubah data menjadi wawasan yang bermanfaat kapan saja, di mana saja.
18. OracleBI
Layanan BI Oracle. Baca juga 5 Cara Efektif Untuk Meningkatkan Dukungan Pelanggan Dengan Big Data Analytics
19. FineBI
Perangkat lunak BI yang relatif terkemuka diposisikan sebagai alat BI untuk analisis data besar swalayan. Menyediakan pemrosesan data, analisis waktu nyata, analisis multidimensi, visualisasi, dan layanan lainnya.
20. Yonghong BI
Ini juga merupakan perangkat lunak BI yang relatif terkemuka, didasarkan pada penginstalan lokal. Menghilangkan kebutuhan akan tautan penerapan yang membosankan, dan dapat digunakan segera setelah penginstalan. Memberikan tata kelola data, analisis visual, dan kemampuan analisis mendalam AI yang terpadu, gesit, dan efisien.
Analytics Software Basis Data
Basis data adalah alat untuk penyimpanan data. Umumnya, perusahaan akan memiliki basis data penyebaran pribadi mereka sendiri, atau basis data cloud. Hampir setiap praktisi data perlu berurusan dengan basis data. Karena mengenal berbagai database dan menulis kueri SQL adalah salah satu keterampilan yang diperlukan untuk ilmuwan data. Baca juga 7 Tools Penting Untuk Analytics Big Data Yang Harus Digunakan
21. MySQL
Salah satu database paling populer, database favorit perusahaan Internet domestik, saya ingin menyebutnya sebagai hal yang harus dipelajari.
Di masa lalu, MySQL telah menjadi database open source paling populer karena kinerjanya yang tinggi. Biaya rendah, dan keandalan yang baik, sehingga banyak digunakan di situs web kecil dan menengah di Internet.
Karena MySQL terus berkembang, MySQL secara bertahap digunakan di situs web dan aplikasi berskala lebih besar. Seperti Wikipedia, Google, dan Facebook. “M” dalam portofolio perangkat lunak open source LAMP yang sangat populer mengacu pada MySQL.
22. PostgreSQL
Salah satu database yang paling kuat dan potensial, open source dan gratis. Dengan kemampuan analitis yang kuat, stabil dan andal, serta dukungan yang luas. Ini lebih kuat dari MySQL dalam banyak aspek, seperti eksekusi SQL yang kompleks, prosedur tersimpan, pemicu, dan indeks. Saya akan menyebutnya yang terkuat.
23. Oracle
Perusahaan yang mapan, salah satu database paling stabil. Sebagian besar perbankan, sekuritas, telekomunikasi, dan industri lainnya menggunakan Oracle. Karena tingkat komersialisasinya yang tinggi, fungsi yang kuat, dan stabilitasnya, Oracle disambut baik oleh 500 perusahaan teratas dunia.
24. SQLServer
Produk database Microsoft, yang paling kuat di sistem windows. Ini memiliki kemudahan penggunaan, skalabilitas yang cocok untuk organisasi terdistribusi. Fungsi gudang data untuk dukungan keputusan, integrasi dengan banyak perangkat lunak server lainnya, kinerja biaya yang baik, dll.
25. MongoDB
Database berdasarkan penyimpanan file terdistribusi. Ditulis dalam bahasa C++. Dirancang untuk menyediakan solusi penyimpanan data berkinerja tinggi yang dapat diskalakan untuk aplikasi WEB.
MongoDB adalah produk antara database relasional dan database non-relasional. Paling fungsional di antara database non-relasional dan paling mirip dengan database relasional.
26. Hive
Alat kueri data ekologi data besar Hadoop. Sebuah platform untuk mengembangkan skrip tipe SQL untuk menjalankan operasi MapReduce. Saat ini banyak digunakan di perusahaan Internet.
Secara khusus, Hive adalah alat infrastruktur gudang data untuk memproses data terstruktur di Hadoop. Itu berada di atas Hadoop untuk mengumpulkan data besar dan membuat kueri dan analisis menjadi mudah.
Software Pemrograman
Selain Data Analytics Software yang disebutkan di atas, pemrograman untuk analisis data juga menjadi tren besar. Semakin banyak analis data menggunakan Python, R, dll. Untuk pemodelan dan visualisasi data. Karakteristik bahasa pemrograman yang cepat, fleksibel, dan dapat digunakan kembali juga cocok untuk pemrosesan dan analisis data.
27. Python
Saat ini bahasa pemrograman ilmu data terpopuler, bukan salah satunya. Karena sintaksisnya yang ringkas, ekologi yang kuat dan aplikasi yang mahakuasa. Python telah menempati hampir setengah dari bidang pemrograman analisis data.
Beberapa waktu lalu, matlab dibatasi untuk digunakan di beberapa negara. Zhihu mulai membahas alat apa yang bisa menggantikan matlab. Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak disebutkan.
Belum lagi apakah python dapat menggantikan matlab. Kemampuan python saat ini dalam komputasi ilmiah, pembuatan model, dan visualisasi sudah dapat mendominasi dunia pemrograman. Ini memiliki banyak perpustakaan data science yang fenomenal seperti numpy, scipy, statemodels, pandas, matplotlib, dll.
Baik itu github, kaggle, Tianchi, atau proyek data di perusahaan dan universitas, python hampir menjadi salah satu bahasa pendukung pilihan. Baca juga Cara Menggunakan Python Untuk Data Science
Selain itu, di bidang teknologi high-end, python juga hadir. Sejak 1997, NASA telah menggunakan Python secara ekstensif untuk berbagai perhitungan ilmiah yang rumit.
Adapun AI, ini juga keterampilan rumah tangga python, dan ekologi penerapannya dapat digambarkan sebagai luar biasa dan bertabur bintang.
Tidak hanya kerangka pembelajaran kecerdasan buatan arus utama seperti tensorflow, pytorch, caffe. Tetapi juga alat pengembangan klasik seperti Gensim, NLTK, OpenCV, dan Mahotas yang berfokus pada subdivisi nlp dan cv.
28. R
Kakek alat statistik pemrograman. Sebagai perangkat lunak analisis statistik, ini mengintegrasikan analisis statistik dan tampilan grafik. Itu dapat berjalan di sistem operasi UNIX, Windows dan Macintosh, dan menyematkan sistem bantuan yang sangat nyaman dan praktis.
R adalah rangkaian fungsi manipulasi data, komputasi, dan tampilan grafis terintegrasi.
Termasuk: fungsi penyimpanan dan pemrosesan data yang efektif. Satu set lengkap operator kalkulasi array (terutama matriks), sistem alat analisis data yang lengkap. Fungsi grafik yang kuat untuk analisis dan tampilan data, satu set (dari bahasa S ) yang lengkap, sederhana. Bahasa pemrograman yang efektif (termasuk kondisional, loop, fungsi kustom, fungsi input dan output).
29. Julia
Bintang yang sedang naik daun dalam analisis data pemrograman. Julia adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi dinamis berkinerja tinggi untuk komputasi ilmiah,
Pemosisian pertama adalah bahasa pemrograman tujuan umum, diikuti oleh bahasa komputasi kinerja tinggi.
Julia memberikan dukungan unik untuk paralelisasi terdistribusi. Perhitungan numerik yang tepat, dll., dan menyertakan perpustakaan besar fungsi matematika yang dapat diskalakan.
Terutama dalam aljabar linier, pembuatan angka acak, pemrosesan sinyal, pemrosesan string, dll. Ini mengintegrasikan banyak pustaka sumber terbuka yang matang dan luar biasa. Berdasarkan pengembangan C dan Fortran, dengan kinerja dan efisiensi tinggi.
Selain itu, Julia memiliki komunitas pengembang yang kuat dan terbuka. Telah menyumbangkan banyak perpustakaan pihak ketiga, dan dapat dengan mudah dipasang dan digunakan melalui pengelola paket bawaan.
30. Scala
Bahasa turunan dari Java, digunakan untuk analisis data percikan, pengembangan data besar, dll.
31. Spark
Sebagai framework komputasi cluster open source. Spark dapat mengeksekusi program di memori dengan kecepatan 100 kali lebih cepat dari Hadoop MapReduce. Bahkan saat mengeksekusi program di hard disk, Spark juga dapat berjalan 10 kali lebih cepat.
Spark memungkinkan pengguna untuk memuat data ke dalam penyimpanan klaster dan menanyakannya berkali-kali, membuatnya ideal untuk algoritme pembelajaran mesin.
32. Java
Tak perlu dikatakan, bahasa pemrograman paling populer. Penerapannya dalam bidang analisis data terutama untuk membangun kerangka big data. Baca juga 10 Software Tools Big Data Terbaik Dan Terpopuler Untuk Bisnis Anda
33. Hadoop
Framework big data yang paling populer digunakan oleh hampir sebagian besar perusahaan Internet. Jika Anda melakukan big data dan membutuhkan Data Analytics Software, Anda pasti tidak dapat dipisahkan darinya.
Singkatnya, Hadoop adalah kerangka perangkat lunak sumber terbuka. Mendukung aplikasi terdistribusi intensif data dan dirilis di bawah lisensi Apache 2.0. Ini mendukung aplikasi yang berjalan di cluster besar yang dibangun di atas perangkat keras komoditas.
Hadoop diimplementasikan sendiri berdasarkan makalah yang diterbitkan oleh Google di MapReduce dan Google File System. Semua modul Hadoop memiliki asumsi mendasar bahwa kegagalan perangkat keras adalah kasus umum. Harus ditangani secara otomatis oleh kerangka kerja.
