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干货分享:10个免费的探索性数据分析工具

  • 时间:2019-01-04 15:09
  • 发布:转载
  • 来源:网络

数据挖掘是预测建模不可缺少的一部分。除非你知道过去发生了什么否则你无法做出预测。掌握数据挖掘最重要的技能就是好奇心,它是免费的却不是每个人都拥有的东西。


这篇文章是为了帮助你们了解可用于探索性数据分析的各种免费工具。时下,在市场中可以找到非常多的免费且有趣的工具来帮助我们工作。这些工具不需要你较精确仔细地编写代码,只需要你点点鼠标就能完成工作。

无需编程即可用来数据分析的工具/软件


1 Excel / Spreadsheet

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

无论你正准备步入数据科学领域还是已经在这个领域小有建树,你会知道过去这么多年以来,excel 一直以来都是数据分析领域不可缺少的一部分(最常用的工具之一)。哪怕是在今天,有很大一部分需要数据分析的项目都依赖与excel去完成。由于来自于社区,辅导教程,免费资源的帮助越来越多,学习excel已经变得越来越简单。


excel 基本上支持了最常用的数据分析功能:用来概述(总结)数据特征,数据可视化,对数据转型(去除噪音数据)从而得到新的数据集用来分析等。这些工具足够强大到让我们可以重新从多个方面审视数据。无论你知道有多少其它的数据分析工具,你一定要学会用excel。尽管Microsoft excel这个软件是付费的,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工具正在挑战传统的数据清理和操作方法。因为excel在数据大小上有限制,但这个工具没有这样的局限,您可以安全地用它处理大数据集。这个工具有令人难以置信的特性,如图表推荐、内置算法、分析洞察力,您可以使用这些特性在任何时间内生成报告。这是一种智能工具,专注于更快地解决业务问题,从而使我们在与数据相关的练习中更有效率。


这些开源工具的提供让我们感到更加自信和支持,世界各地也有优秀的人在为使我们的生活更好而努力工作。


3 Rapid Miner

https://rapidminer.com/

这一工具作为高级分析的领导者出现在2016Gartner Magic Quadrant。是的,它不仅仅是一个数据清理工具。它在建立机器学习模型方面的具有专业性。是的,它包含了我们经常使用的所有ML算法。不仅仅是GUI,它还对使用Python&R构建模型的人提供了支持。


它以其非凡的能力继续吸引着全世界的人们。最重要的是,它能闪电般的快速水平上提供分析经验。他们的生产线上有几个为大数据、可视化、模型部署而构建的产品,其中一些产品(企业)包括订阅费。简而言之,我们可以说,它对于任何从数据加载到模型部署的需要执行AI操作的业务,都是一个完备的工具。


4 Rattle GUI

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

如果你试着使用R语言,但却找不到诀窍的情况下,Rattle应该是你的第一选择。这个GUI基于R语言构建,通过在R语言中键入安装包("rattle") ,然后输入库(rattle),然后键入RTACK(),即可启动。因此,要使用Rattle,您必须安装R语言。它也不仅仅是数据挖掘工具。Rattle支持各种ML算法,如树算法、支持向量机算法、Booting算法、神经网络算法、生存算法线性模型算法等。


现在它已经被广泛使用。据克拉恩,rattle每月被安装10000次。它提供了足够的选项来探索、转换和建模数据,只是很少有人点击。然而,它在统计分析方面的选择比SPSS少。但是,SPSS是一个付费工具。


5 Qlikview

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

QlikView是全球商业情报行业更受欢迎的工具之一。这个工具所做的就是获得商业洞察力并以一种极具吸引力的方式将其呈现出来。有了它较先进的可视化功能,你会惊讶于你在处理数据时所得到的控制量。它有一个内置的推荐引擎,可以不时地更新有关较佳可视化的信息。


然而,这不是一个统计软件。QlikView在探索数据、趋势、洞察力方面是不可思议的,但它无法从统计学上证明任何事情。在这种情况下,您可能需要查看其他软件。


6 Weka

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

使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一个机器学习工具,它的界面是足够直观的,你可以迅速完成工作。它为数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化提供了选择。您所想到的建模过程中的大部分步骤都可以使用Weka来完成。它建立在Java之上。


它最初是为瓦卡托大学的研究目的而设计的,但后来被世界各地越来越多的人所接受。然而,这么久了我还没看到一个能像R和Python一样热情的weka交流社区。下面列出的教程将帮助您更多。


7 KNIME

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

与RapidMiner类似,KNIME提供了一个开放源码的分析数据的平台,以后可以使用其他支持KNIME的产品进行部署。该工具在数据融合、可视化和先进的机器学习算法等方面具有丰富的特点。是的,你也可以使用这个工具建立模型。虽然,关于这个工具的讨论还不够多,但是考虑到它的设计技术,我认为它很快就会很快就会引起人们的注意。


此外,在他们的网站上有快速培训课程,可以让你现在就开始使用这个工具。


8 Orange

http://orange.biolab.si/

这个工具正如它听起来很酷那样,它的目的是产生交互式数据可视化和数据挖掘任务。YouTube上有足够的教程来学习这个工具。它有一个广泛的数据挖掘任务库,包括所有的分类、回归、聚类方法。同时,在数据分析过程中形成的多功能可视化使我们能够更紧密地理解这些数据。


要构建任何模型,您将需要创建流程图。这很有趣,因为它将帮助我们进一步了解数据挖掘任务的确切过程。


9 Tableau Public

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

Tableau是一个数据可视化软件。我们可以说,Tableau和QlikView是商业智能海洋中最强大的鲨鱼。优势的比较是永无止境的。这是一个让我们快速探索数据的可视化软件,每一次观察都可使用各种可能的图表。它是一种由自己计算出数据类型、可用的较佳方法等的智能算法。


如果您想实时理解数据,tableau可以完成这个工作。从某种意义上说,tableau赋予了丰富多彩的数据生活,让我们与他人分享我们的工作。


10 Data Wrapper

这是一个闪电般的快速可视化软件。下一次,当您的团队中有人被分配到BI工作时,他/她对该做什么毫无头绪的话,可以考虑选择这个软件。可视化桶由线条图、条形图、列图、饼图、叠加条形图和地图组成。因此,这是一个基本的软件,无法与像Tableau和QlikView这样的巨人相提并论。此工具启用浏览器,不需要任何软件安装。


希望本文为大家分享的内容对大家有所帮助。

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