Thông qua blog này, chúng ta sẽ nghiên cứu Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu. Đồng thời, cung cấp cho bạn Hệ thống Phần mềm Phân tích Dữ liệu hàng đầu và tốt nhất. Điều quan trọng là phải học tập vì nó là chủ đề nóng nhất hiện nay.
Các bài viết liên quan:
Vì vậy, hãy bắt đầu Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu.
Danh sách các chương trình phần mềm phân tích dữ liệu
Trong Hướng dẫn khai thác dữ liệu này , chúng ta sẽ thảo luận về danh sách phần mềm phân tích dữ liệu hàng đầu:
Sisense
Với nền tảng Sisense, ngay cả những người dùng ít hiểu biết về công nghệ cũng có thể xây dựng các bảng điều khiển tương tác. Và đưa ra kết quả hữu ích từ dữ liệu thô. Nhà cung cấp này đang cung cấp cho người dùng các chế độ xem trang tổng quan khác nhau và lập biểu đồ đơn giản. Ngoài ra, cung cấp các công cụ vẽ đồ thị nơi người dùng có thể tận dụng bản đồ để xem dữ liệu. Các công cụ giao diện người dùng cũng rất tiện lợi với chức năng kéo và thả cho một môi trường thân thiện với người dùng .
ITALASSI
Các tính năng của ITALASSI phân tích là khả năng mô hình hóa các biến với hồi quy. Ngoài ra, phần mềm miễn phí này có các mô hình hồi quy khác nhau. Và hiển thị chúng dưới dạng đồ thị ba chiều với mã hóa màu. Mặc dù vậy, nó cho phép người dùng xem dữ liệu thô về giao điểm của hai biến. Hơn nữa, phần mềm thống kê tiên tiến này có thể là một phần của giải pháp doanh nghiệp lớn hơn.
Waffles
Một nền tảng khác của phần mềm phân tích dữ liệu có tên Waffles đi kèm với chức năng học máy được tích hợp sẵn. Ngoài các công cụ đơn giản để khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán . đặc biệt, trong điều này, người dùng có thể tận dụng một loại hỗ trợ khác. Vì nó được bao gồm trong Waffles, dựa trên các nguyên tắc máy học. Sau đó, với chức năng này, chương trình sẽ ‘bổ sung’ các giá trị bị thiếu. Vì nó được sử dụng để hiển thị một bản ghi cụ thể hơn đại diện cho các tập dữ liệu thưa hơn hoặc mờ hơn. Người dùng đã gọi Waffles là một sáng tạo hơn trong khoa học dữ liệu .
Gephi
Theo một số cách, nền tảng Gephi giống như nhiều khía cạnh khác của nghiên cứu dựa trên Internet.
Về cơ bản, nó là một công cụ mã nguồn mở, với các tính năng trực quan hóa thú vị. Người dùng có thể nhận được phân tích thời gian thực và phân tích liên kết. Người dùng đã lập hóa đơn cho hệ thống này như một bộ “trình kết nối dữ liệu xã hội”. Ngoài ra, hoan nghênh chức năng của nền tảng để giải phóng dữ liệu.
Open Refine
Làm xước bề mặt của bộ công cụ phân tích dữ liệu Open Refine. Và sau đó bạn sẽ thấy rằng nó trước đây được gọi là Google Refine. Các chuyên gia trong ngành cho rằng Google đã quá mệt mỏi với việc hỗ trợ công cụ phân tích này. Ngoài ra, họ không liên kết nó với cộng đồng các ứng dụng Google dựa trên đám mây. Vì bất kỳ lý do gì, Open Refine hiện được điều hành bởi cộng đồng người dùng của nó.
Orange
Orange trình bày một cách vui tươi hơn về phân tích dữ liệu . Ngoài ra, một nền tảng “làm cho việc khai thác dữ liệu trở nên đầy đủ và thú vị.” Với các công cụ trực quan hóa dữ liệu, giao diện người dùng đồ họa của Orange. Điều đó kết hợp các phương pháp phân tích dữ liệu độc quyền với các điều khiển thân thiện với người dùng . Cấu trúc của nó làm cho Orange trở thành một món đồ yêu thích tại các trường học. Về nơi các nhà giáo dục và sinh viên có thể sử dụng nó để đưa ra tất cả các loại kết quả cho các dự án nghiên cứu. Giống như các nền tảng khác, Orange hỗ trợ các biểu đồ phân tán, biểu đồ bản đồ nhiệt và hơn thế nữa.
Tableau
Nằm trong nhóm các giải pháp doanh nghiệp phổ biến do Tableau phát triển. Ngoài ra, tùy chọn phân tích dữ liệu này cung cấp một ứng dụng phân tích dữ liệu tiêu điểm cụ thể. Vì nó có một tùy chọn với tính năng kéo và thả chia sẻ. Người dùng có thể kết nối với Google Sheets, sử dụng các công cụ giải thích dữ liệu. Ngoài ra còn có hỗ trợ di động cho nền tảng này và một cộng đồng người dùng sôi động.
SAP Lumira
Được củng cố bởi sự công nhận tên tuổi và một thị phần phần mềm doanh nghiệp đáng kể. Mặc dù, SAP có xu hướng phát triển lớn mạnh với các sản phẩm doanh nghiệp của mình. Vì nó cũng làm điều tương tự với SAP Lumira. Ngoài ra, cần lập hóa đơn cho ứng dụng này là “trực quan hóa dữ liệu vượt trội”. Hơn nữa, khám phá nhiều công cụ độc đáo của nó. Chẳng hạn như giao diện kéo và thả của nó, các công cụ biểu đồ.
CERN
Hệ thống phân tích dữ liệu dựa trên Fortran và C này có thể không giống lắm. Mặc dù, nó đã được phát triển tại các phòng thí nghiệm của CERN. Ngoài ra, chúng tôi sử dụng nó cho các loại nghiên cứu và thuyết trình trong nhiều năm. Hãy xem nó để có trải nghiệm phân tích dữ liệu “cổ điển” vẫn mang lại hiệu quả tốt.
ROOT
Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu ROOT cũng đi tiên phong tại CERN. Mặc dù nó đã được thực hiện để xử lý công việc trên vật lý hạt, nó có thể chỉ cũng được áp dụng sang mục đích khác. Một phần của sự hấp dẫn của ROOT là nền tảng trực quan của nó. Riêng đối với một chương trình dựa trên C.
IPython để phân tích dữ liệu
Bộ công cụ này được tạo ra để hỗ trợ ngôn ngữ lập trình Python . Nó chạy trên một mô hình shell và bao gồm một sổ ghi chép dựa trên web và các công cụ khác. Đây là một bộ công cụ tốt cho người dùng. Ngoài ra, một số định dạng người dùng cuối thông thường hơn của hệ điều hành của Microsoft.
Vì vậy, tất cả đều có trong Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu. Hy vọng bạn thích giải thích của chúng tôi.
Kết luận: Phần mềm phân tích dữ liệu lớn
Kết quả là, chúng tôi đã nghiên cứu Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu. Ngoài ra, sẽ bao gồm Hệ thống phần mềm phân tích dữ liệu hàng đầu và tốt nhất và các loại của chúng là- Sisense, ITALASSI, Waffles, Gephi, Open Refine, Orange, Tableau Public, SAP Lumira, Paw, ROOT và IPython để phân tích dữ liệu. Cuối cùng, tôi hy vọng blog này sẽ giúp bạn. Hơn nữa, nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy hỏi trong phần bình luận.
