Trong hướng dẫn về công cụ phân tích dữ liệu này, chúng ta sẽ tìm hiểu sự phát triển của các phương pháp phân tích khác nhau và các danh mục của công cụ phân tích Dữ liệu lớn. Sau đó, chúng ta sẽ tổng quan về ba công cụ quan trọng để phân tích dữ liệu – R, SAS và SPSS . Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về tầm quan trọng của từng công cụ này, các tính năng của chúng và thực hiện so sánh giữa chúng. Điều này sẽ cung cấp cho bạn sự hiểu biết rõ ràng về ba công cụ, cho phép bạn quyết định công cụ tốt nhất.
Các bài viết liên quan:
Công cụ phân tích dữ liệu là gì?
Các chuyên gia phân tích đã sử dụng nhiều công cụ trong nhiều năm, cho phép họ chuẩn bị dữ liệu để phân tích, thực thi các thuật toán phân tích và đánh giá kết quả. Những công cụ này đã phát triển theo thời gian và bổ sung thêm chức năng của chúng. Ngoài giao diện người dùng mạnh mẽ, các công cụ hiện có thể được sử dụng để tự động hóa và sắp xếp hợp lý các tác vụ thông thường . Do đó, các chuyên gia phân tích sẽ có nhiều thời gian hơn để tập trung vào phân tích. Sự kết hợp của các công cụ mới này được củng cố bởi các quy trình hiệu quả và có thể mở rộng cho phép các tổ chức chế ngự Dữ liệu lớn.
Sự phát triển của các phương pháp phân tích dữ liệu
Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về sự phát triển của các phương pháp phân tích dữ liệu.
Trong những năm qua, nhiều kỹ thuật phân tích và thống kê dữ liệu đã được sử dụng. Một số kỹ thuật và phương pháp tiếp cận như hồi quy, phân loại, phân cụm đã được sử dụng hiệu quả để giải quyết các vấn đề dữ liệu. Trước đây, có những hạn chế về tính khả dụng của công cụ và thậm chí cả khả năng mở rộng. Và, nó yêu cầu các mô hình và dữ liệu đơn giản hơn nhiều.
Sự phát triển trong công nghệ đã chứng kiến sự xuất hiện của Dữ liệu lớn. Dữ liệu này hiện diện với khối lượng lớn và yêu cầu các kỹ thuật thống kê cũng như thao tác dữ liệu tiên tiến. Hơn nữa, cần có sự phát triển cho các mô hình có khả năng mở rộng không chỉ có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu như vậy mà còn có thể xử lý nó một cách hiệu quả và không có bất kỳ lỗi nào.
Các kỹ thuật thống kê truyền thống đã phát triển trong nhiều năm để đáp ứng khối lượng lớn dữ liệu. Ngày nay, chúng tôi có các thuật toán học máy tiên tiến có thể đưa ra các dự đoán chính xác với một lượng lớn dữ liệu. Deep Learning là một trong những công cụ thực hiện các dự đoán chính xác với sự gia tăng dữ liệu. Do đó, nó là phù hợp để xử lý khối lượng dữ liệu dư thừa như vậy.
Một số phương pháp phân tích như sau:
Phương pháp gộp
Nguyên tắc chính đằng sau các Phương pháp Ensemble là sự kết hợp của nhiều mô hình cơ sở để tăng cường hiệu suất tổng thể của mô hình kết hợp. Có một số phương pháp trong Học tập theo nhóm – BAGGING và Mô hình rừng ngẫu nhiên. Sức mạnh của các mô hình tổng hợp bắt nguồn từ các kỹ thuật khác nhau đặt ra các điểm mạnh và điểm yếu khác nhau.
Mô hình hóa hàng hóa
Mục đích của mô hình hàng hóa không phải là phát triển một mô hình chính xác mà là một mô hình sẽ giúp chúng ta thu được kết quả tốt hơn. Một mô hình hàng hóa cung cấp cho chúng tôi một thanh thấp hơn mà tất cả các mô hình khác đã xóa. Mô hình này tạm dừng khi nó thu được kết quả tốt hơn. Trong khi định lượng mô hình hàng hóa của chúng tôi, mối quan tâm hàng đầu là dẫn bạn đến kết quả tốt hơn.
Phân tích dữ liệu văn bản
Dữ liệu văn bản là dữ liệu phi cấu trúc. Dạng dữ liệu này có ở khắp mọi nơi trên mạng xã hội, nhật ký điện thoại, tin nhắn thoại, v.v. Các công ty và tổ chức phân tích dữ liệu văn bản để khám phá thông tin ẩn, tâm lý khách hàng, sự không hài lòng, v.v. Khai thác ngữ nghĩa là một trong những kỹ thuật được sử dụng nhiều nhất trong Phân tích văn bản. Với điều này, các công ty có thể đánh giá ý nghĩa của các bài đăng của người dùng và xem xét nó mà không cần xem qua chúng theo cách thủ công. Điều này cho phép họ có được báo cáo tổng thể về khách hàng, cho phép họ đưa ra các quyết định cần thiết.
Danh mục Công cụ phân tích dữ liệu
Có hai loại công cụ trong phân tích dữ liệu:
Công cụ phân tích dữ liệu thống kê
Các công cụ dữ liệu thương mại hiện đại bao gồm GUI cho phép người dùng triển khai mã của họ với các dòng mã tối thiểu. Do đó, tiện ích đã trở thành một lĩnh vực trọng tâm của các tổ chức. Với sự trợ giúp của các gói và chức năng được xác định trước và xử lý trước khác nhau, chúng ta có thể đạt được các tác vụ khác nhau rất dễ dàng mà không gặp bất kỳ khó khăn nào khi viết các trang mã dài.
Với sự hỗ trợ của GUI mạnh mẽ, người dùng có thể thực hiện tạo mẫu nhanh và thu được kết quả phân tích với tốc độ nhanh. Nhờ đó, các chuyên gia phân tích có thể thực hiện công việc một cách nhanh chóng với kết quả chính xác. Các công cụ GUI có khả năng tối ưu hóa thời gian của các chuyên gia này vì họ có thể tập trung vào các phương pháp thống kê và phân tích và dành ít thời gian hơn cho việc viết mã.
Công cụ trực quan hóa dữ liệu
Các kết quả thu được từ việc phân tích dữ liệu cần được biểu diễn dưới dạng các biểu mẫu hữu ích cho người dùng. Các chuyên gia Phân tích dữ liệu có thể tạo phân tích hình ảnh tương tác, hấp dẫn và thẩm mỹ bằng cách sử dụng các công cụ trực quan hóa. Các kết quả phân tích phức tạp cần được chuyên gia phân tích giải thích một cách sáng suốt thường xuyên. Bất cứ điều gì có thể giúp điều này được thực hiện hiệu quả hơn là một điều tốt. Trực quan hóa dữ liệu thuộc loại này. Xem xét sự phức tạp của kết quả phân tích dữ liệu, khách hàng thường hiểu được mô tả dữ liệu rõ ràng thông qua biểu đồ và đồ thị. Đây là nơi mà sự trực quan hóa hữu ích.
R là gì?
R được phát triển vào năm 1995 bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman. Nó là một ngôn ngữ lập trình được các nhà thống kê và công cụ khai thác dữ liệu sử dụng rộng rãi nhất để thực hiện mô hình thống kê và tính toán. Sự phổ biến của R chủ yếu là do các chức năng cụ thể của nó trong lĩnh vực phân tích dữ liệu thống kê và kỹ thuật đồ họa .
Tính năng ấn tượng nhất về R là bộ sưu tập lớn các gói vượt quá 10.000 trong kho lưu trữ CRAN. Các ứng dụng và lĩnh vực thống kê khác nhau như y học, thiên văn học, bán hàng và tài chính sử dụng R vì các gói đa dạng của nó. R có xu hướng có một đường cong học tập dốc mặc dù có một cú pháp dễ hiểu. R chủ yếu được coi là một công cụ biểu đạt thông qua đó việc học thống kê có thể được thực hiện. Nó không dành cho những người mới bắt đầu có ít hoặc không có kiến thức về thống kê.
Các bài viết khác:
Ưu điểm của R:
- R hoàn toàn là mã nguồn mở. Do đó, bạn có thể sử dụng công cụ này mà không cần bất kỳ yêu cầu giấy phép nào. Bạn cũng có thể hướng tới sự phát triển của ngôn ngữ R bằng cách phát triển các gói, tùy chỉnh mã của nó và thông qua việc giải quyết các vấn đề hiện có của nó. Hơn nữa, bạn có thể đóng góp vào sự phát triển của R bằng cách tùy chỉnh các gói của nó, phát triển các gói mới và giải quyết các vấn đề.
- R là ngôn ngữ phổ biến nhất vì các tiện ích bao bọc dữ liệu của nó . Với sự trợ giúp của các gói như dplyr, readr, R có khả năng thực hiện việc quấn dữ liệu.
- R có một kho lưu trữ khổng lồ các gói. Có hơn 10.000 gói trong kho CRAN và con số này đang tăng với tốc độ không đổi. Hơn nữa, các gói này được sử dụng bởi tất cả các lĩnh vực công nghiệp.
- Với sự trợ giúp của R, bạn có thể phác họa biểu đồ và vẽ đồ thị hấp dẫn một cách trực quan. Có thư viện phổ biến khác nhau như ggplot2 và plotly được sử dụng chủ yếu cho việc tạo thẩm mỹ của đồ thị.
- R độc lập với nền tảng và có khả năng tương thích đa nền tảng trên Windows, Linux và Mac.
Hạn chế của R
- R được phát triển từ ngôn ngữ lập trình cũ hơn nhiều có tên là S. Do đó, kiến trúc của R cũ hơn nhiều, không ủng hộ đồ họa động và 3D.
- R lưu trữ các đối tượng của nó trong một bộ nhớ vật lý. Đây là một vấn đề khi dữ liệu lớn hơn nhiều và bộ nhớ ít hơn. R cũng sử dụng rất nhiều bộ nhớ để thực thi các mô hình thống kê. Nó tải tất cả dữ liệu của nó vào một nơi duy nhất và do đó nó không phải là lý tưởng khi xử lý các tập dữ liệu lớn.
- R không an toàn. Điều này trái ngược với các công cụ khác như SAS và SPSS, nơi bảo mật là tính năng tinh túy nhất.
- R có đường cong học tập dốc. Nó không phải là một ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho những người mới bắt đầu lập trình.
SAS là gì?
SAS là viết tắt của Hệ thống Phân tích Thống kê. Nó được phát triển bởi Viện SAS với một mục đích duy nhất là mô hình thống kê hiệu quả . SAS có nhiều ứng dụng trong lĩnh vực mô hình thống kê. Nó phổ biến cho phân tích dự đoán, kinh doanh thông minh, quản lý dữ liệu, phân tích đa biến, v.v. Tại Đại học Bang North Carolina, SAS đã phát triển như một đối thủ của SPSS của IBM. Bây giờ nó đã phát triển thành một công cụ chính và là một công cụ chính để lập mô hình thống kê.
SAS đã là một công ty lớn trong thế giới phân tích và thị trường doanh nghiệp. Nó tạo điều kiện cho các chức năng khác nhau như khai thác dữ liệu, cập nhật, trích xuất dữ liệu và quản lý dữ liệu . Chúng tôi áp dụng các phương pháp này để phân tích thống kê sau khi tiến hành trích xuất và xử lý dữ liệu. Bạn có thể thực hiện các thao tác này bằng cách sử dụng môi trường lập trình SAS – SAS Studio.
Khám phá các tính năng của SAS Simulation Studio
Ưu điểm của SAS:
- SAS cung cấp tính bảo mật cao cho người dùng. Do đó, nó đã trở thành một cái tên đáng tin cậy trong ngành công nghiệp doanh nghiệp.
- Nó bao gồm một loạt các thư viện thống kê cho phép các tổ chức thực hiện các kỹ thuật này trên tất cả các loại dữ liệu.
- Nó cung cấp một phần mềm ổn định và có thể mở rộng cho phép các công ty tải khối lượng lớn dữ liệu và cũng tạo điều kiện mở rộng dễ dàng với các nền tảng Big Data khác nhau.
- SAS tạo điều kiện tương tác với các tệp dữ liệu mà các công cụ thống kê khác như Excel, SPSS, Stata, v.v. tạo ra. Tất cả các tệp dữ liệu bên ngoài có thể dễ dàng chuyển đổi sang định dạng SAS.
- SAS có một trung tâm hỗ trợ tích cực và tận tâm. Sẽ rất hữu ích khi bạn xử lý bất kỳ dạng lỗi nào, liên quan đến cài đặt hoặc bất kỳ lỗi nào bạn gặp phải trong quá trình thực thi.
Hạn chế của SAS
- SAS là một phần mềm mã nguồn đóng. Nó có nghĩa là bạn phải mua một giấy phép để sử dụng nó. Chi phí cho giấy phép này rất đắt mà các cá nhân hoặc doanh nghiệp quy mô nhỏ không thể mua được.
- SAS thiếu hầu hết các tính năng trong hình ảnh đồ họa. Nó tụt hậu trong những lĩnh vực này khi so sánh với một công cụ mã nguồn mở như R.
- Hầu hết các tính năng trong SAS đều rất hạn chế. Để sử dụng các kỹ thuật thống kê hoặc mô hình học máy, bạn sẽ phải mua các phiên bản R khác có thể cộng vào tổng chi phí.
Đừng quên kiểm tra ưu và nhược điểm của SAS một cách chi tiết
SPSS là gì?
SPSS là viết tắt của Statistical Process for Social Sciences. Trong khi tên cho thấy việc sử dụng ban đầu của nó trong lĩnh vực Khoa học Xã hội, bây giờ nó đang được sử dụng trong mọi lĩnh vực mà làm cho việc sử dụng dữ liệu kể từ khi mua lại nó bởi IBM vào năm 2009. IBM SPSS phần mềm là cho phân tích tiên tiến, phân tích văn bản, phân tích xu hướng , xác nhận các giả định và chuyển các vấn đề kinh doanh thành các giải pháp khoa học dữ liệu.
Các ngành và tổ chức sử dụng phần mềm SPSS để thực hiện kiểm tra giả thuyết, phân tích đặc biệt và dự báo. Các dòng mã tối thiểu có thể thực hiện điều này thông qua việc sử dụng các chức năng. SPSS là mã nguồn đóng và cần có giấy phép để sử dụng.
Ưu điểm của SPSS:
- SPSS dễ sử dụng do các tính năng GUI của nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc viết mã tối thiểu để thực hiện các tác vụ phức tạp.
- Nó bao gồm các công cụ quản lý dữ liệu hiệu quả mà người dùng có thể có nhiều quyền kiểm soát.
- Nó phổ biến vì khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, nhanh hơn cũng như cho kết quả dữ liệu chính xác.
- SPSS theo dõi và vị trí của các đối tượng và biến dữ liệu. Điều này cho phép người dùng quản lý hiệu quả mô hình và thực hiện phân tích dữ liệu nhanh hơn.
- Một tệp riêng biệt lưu trữ dữ liệu SPSS. Điều này cũng hỗ trợ quản lý tốt hơn vì người dùng không cần phải lo lắng về việc ghi đè tệp hoặc trộn dữ liệu.
Hạn chế của SPSS:
- So với SAS, SPSS có một cơ sở lưu trữ dữ liệu hạn chế. Vì vậy, nó không phải là rất thích hợp trong việc xử lý và xử lý các tập dữ liệu lớn.
- SPSS cũng là mã nguồn đóng và mua đắt tiền. Chỉ các doanh nghiệp và tổ chức quy mô lớn mới đủ khả năng mua phần mềm này cho các yêu cầu dữ liệu của họ.
- Nó cung cấp một cú pháp hạn chế và các tính năng phổ biến trong các công cụ lập trình khác như R và SAS.
R so với SAS và SPSS
Hãy để chúng tôi xem so sánh giữa ba công cụ Phân tích dữ liệu ở trên:
Giao diện người dùng
Khi nói đến GUI tương tác, SAS dẫn đầu, sau đó là SPSS. SAS cung cấp một giao diện tương tác và thân thiện với người dùng. Mặt khác, R là một công cụ lập trình yêu cầu người dùng viết mã mô hình thống kê. Làm việc trong R yêu cầu kiến thức về các nguyên tắc cơ bản về lập trình. SAS và SPSS được phát triển để triển khai các mô hình thống kê với mã tối thiểu thông qua một giao diện mở rộng.
Cây quyết định
IBM SPSS giữ lợi thế khi nói đến việc triển khai các thuật toán cây quyết định. Trong trường hợp của công cụ SAS, bạn không thể triển khai cây quyết định nếu không mua bộ khai thác dữ liệu đắt tiền. Điều này hạn chế khả năng của gói SAS cơ sở vốn đã rất đắt. Hơn nữa, cây quyết định rằng sự hỗ trợ của IBM SPSS, là đa dạng hơn nhiều so với những người mà được phân phối bởi R.
Quản lý dữ liệu
Quản lý dữ liệu là bộ SPSS mạnh nhất. SAS theo sau điều này. Trong quản lý dữ liệu, SAS có lợi thế hơn IBM SPSS và có phần tốt hơn R. Một nhược điểm lớn của R là hầu hết các chức năng của nó đều tải tất cả dữ liệu vào bộ nhớ trước khi thực thi, điều này đặt ra giới hạn về khối lượng mà nó có thể xử lý. Tuy nhiên, một số gói đang bắt đầu thoát khỏi ràng buộc này. Một ví dụ là biglackage cho các mô hình tuyến tính.
Tài liệu
R cung cấp tài liệu phong phú thông qua các sổ tay, sách, tạp chí khác nhau cũng như tài liệu đóng góp của trang web CRAN. SPSS thua R về tính năng này. Ngược lại, SAS có tài liệu kỹ thuật toàn diện bao gồm chiều sâu của lập trình SAS. Một trong những điểm mạnh nhất của R là hỗ trợ cộng đồng. Cộng đồng R tổ chức các buổi hội thảo, chương trình đào tạo khác nhau để thúc đẩy sự hỗ trợ của cộng đồng cho việc lập trình.
Đường cong học tập
Các khu vực yêu cầu tiện ích có ưu tiên cho SPSS. Nó cung cấp các chức năng khác nhau có thể được dán vào giao diện để thu được kết quả nhanh chóng và chính xác. Kết quả là, SPSS có đường cong học tập dễ dàng nhất. Và, SAS cũng tuân theo điều này. R có đường cong học tập dốc nhất trong số tất cả. Trong R, chúng tôi thực hiện mô hình thống kê thông qua lập trình. Do đó, điều cần thiết là phải có kiến thức về cơ bản phần mềm và mô hình lập trình trong R.
Khả năng xử lý dữ liệu
Hạn chế của SPSS chủ yếu là không có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu. SAS chứng tỏ là một công cụ mạnh mẽ khi làm việc trên một tập dữ liệu lớn. Nó có thể cắt và ghép dữ liệu một cách hiệu quả. Mặt khác, R tương đối chậm khi tải dữ liệu và xử lý dữ liệu.
Bản tóm tắt
Trong bài viết trên, chúng ta đã xem xét Data Analytics, các phương pháp tiếp cận và sự phát triển của nó. Chúng tôi cũng đã xem xét các công cụ khác nhau của Phân tích dữ liệu như R, SAS và SPSS. Chúng tôi đã thảo luận về những ưu điểm và hạn chế khác nhau của những công cụ này. Hơn nữa, chúng tôi cũng so sánh các công cụ này dựa trên một số tham số.
