این یک واقعیت است که امروزه صنایع تصمیمات استراتژیک خود را بر اساس مجموعه‌های مختلف داده‌ها، مانند روندهای گذشته، عادات مصرف‌کننده، محصولات محبوب، رفتار رقبا و غیره می‌گیرند.
اما، این شرکت‌ها چگونه از داده‌های مرتبط برای تصمیم‌گیری استراتژیک استفاده می‌کنند؟
یک دانشمند داده به آنها کمک می کند تا به این هدف برسند! دانشمندان داده مسئول استخراج، دستکاری، پیش پردازش و تولید پیش بینی از داده های داده شده هستند.
آنها این کار را با استفاده از ابزارهای مختلف علم داده انجام می دهند. در این وبلاگ، با این ابزارها که امروزه تقریباً در هر صنعتی توسط دانشمندان داده استفاده می شود، آشنا خواهیم شد.
علم داده : این یک واقعیت است که امروزه صنایع تصمیمات استراتژیک خود را بر اساس مجموعه‌های مختلف داده‌ها، مانند روندهای گذشته، عادات مصرف‌کننده، محصولات…
1. SAS
SAS یا Statistical Analysis System یکی از قدیمی ترین ابزارهای DS در بازار است.
همانطور که از نام آن پیداست، به طور خاص برای عملیات آماری طراحی شده است. این یک مجموعه نرم افزار اختصاصی یکپارچه با منبع نزدیک است.
SAS برای تجزیه و تحلیل آماری، تجزیه و تحلیل پیشرفته، BI و مدیریت داده ها استفاده می شود.
کاربران را قادر می سازد تا با کمک به داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و یادگیری ماشین، داده ها را ادغام، پاکسازی، آماده سازی و دستکاری کنند.
2. تبلو
Tableau یک نرم افزار تجسم داده است که به تجزیه و تحلیل داده ها و ایجاد ارائه های جذاب کمک می کند. این نرم افزار کمک می کند تا داده هایی را که تجزیه و تحلیل می کنید به شیوه ای جالب و قابل فهم ارائه کنید.
Tableau همچنین توانایی تجسم داده های جغرافیایی برای ترسیم طول و عرض جغرافیایی بر روی نقشه ها را دارد.
این پلتفرم مجهز به یک جامعه آنلاین فعال است که در آن می توانید یافته ها و ایده های خود را به اشتراک بگذارید.
آن را با یک نسخه رایگان به نام Tableau Public ارائه می شود که همه می توانند به آن دسترسی داشته باشند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
3. Power BI
PowerBI یکی از معدود ابزارهای علم داده است که با هوش تجاری یکپارچه شده است. می توان آن را با سایر ابزارهای علم داده مایکروسافت برای انجام تجسم داده ها ترکیب کرد.
با استفاده از PowerBI می‌توانید گزارش‌های روشن‌گری را به همراه داشبورد تجزیه و تحلیل داده‌های شخصی از یک مجموعه داده معین ایجاد کنید.
مجموعه‌های نامنسجم داده‌ها را می‌توان با استفاده از PowerBI به مجموعه‌های منسجم تبدیل کرد، که می‌تواند بینش قدرتمندی را ایجاد کند.
4. RapidMiner
RapidMiner یکی از ابزارهای محبوب علم داده است که به دلیل ظرفیتش در ارائه یک محیط امن و مقیاس پذیر برای آماده سازی داده ها شناخته شده است. هر مدل علم داده یا ML را می توان از ابتدا با استفاده از RapidMiner تهیه کرد.
RapidMiner می تواند به شما در انجام کارهای مختلف علم داده مانند متن کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی، اعتبارسنجی مدل، گزارش جامع داده، تجزیه و تحلیل پیشرفته و ردیابی در زمان واقعی کمک کند.
5. آر
R یک نرم افزار بسیار مقیاس پذیر است که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل آماری و برنامه نویسی در نظر گرفته شده است.
عملکردهایی مانند خوشه بندی داده ها، مدل سازی آماری، پاکسازی داده ها و تجسم را می توان در زمان کمتری به طور موثر انجام داد.
6. QlikView
QlikView به دلیل هوش تجاری خود شناخته شده است زیرا به شما امکان می دهد چندین چیز را در یک زمان معین تجزیه و تحلیل کنید.
نقطه قوت آن در استخراج روابط از داده های بدون ساختار و سپس تجزیه و تحلیل آن است.
همچنین به شما امکان می دهد داده های تجزیه و تحلیل شده را به صورت بصری نمایش دهید.
پردازش سریع داده ها در حافظه به شما امکان می دهد داده ها را به سرعت جمع آوری و فشرده سازی کنید.
7. SPSS
SPSS یک ابزار موثر در تحقیقات علمی است که در آن تجزیه و تحلیل آماری نقش مهمی در به دست آوردن بینش های آموزنده از منابع داده ایفا می کند.
این ویژگی‌های اساسی را در اختیار محققان قرار می‌دهد که از طریق دستکاری داده‌های ساده، محاسبات آماری توصیفی، و تحلیل‌های رگرسیون کمک می‌کند.
8. IBM SPSS
IBM SPSS مجموعه نرم افزاری قدرتمندی است که در انجام تحلیل های آماری مختلف مانند مدل سازی پیش بینی و مدیریت داده ها به کار می رود.
همچنین دارای ویژگی‌های گسترده‌ای برای کارهایی مانند آزمایش فرضیه یا توابع تحلیلی پیشرفته است.
9. پایتون
پایتون یکی از محبوب‌ترین زبان‌های دنیا به‌ویژه برای یادگیری ماشینی است. نحو ساده ای دارد، یادگیری آن آسان است و مقرون به صرفه است.
این فوق العاده همه کاره است و توسط صنایع مختلف استفاده می شود. با معنای پویا، ساختارهای داده داخلی، و قابلیت‌های تایپ و اتصال پویا ارائه می‌شود.
این امکان را به شما می دهد تا محاسبات مختلف ریاضی، آماری و علمی را انجام دهید.
10. TensorFlow
TensorFlow که توسط Google توسعه یافته است، با فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند علم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره استفاده می‌شود.
به دلیل محبوبیت و ارتباط آن امروزه، این یک جعبه ابزار متن باز و همیشه در حال تکامل است. این یک کتابخانه پایتون است که می توانید برای ایجاد و آموزش مدل های علم داده از آن استفاده کنید.
Tensorflow کاربردهای مختلفی دارد، مانند تشخیص گفتار، طبقه بندی تصویر، کشف دارو، تولید تصویر و زبان و غیره.
استفاده از آن آسان است زیرا در پایتون نوشته شده است و به طور گسترده برای برنامه نویسی دیفرانسیل استفاده می شود.
علم داده : این یک واقعیت است که امروزه صنایع تصمیمات استراتژیک خود را بر اساس مجموعه‌های مختلف داده‌ها، مانند روندهای گذشته، عادات مصرف‌کننده، محصولات…
نتیجه
بر اساس یک مطالعه، 91 درصد از تمام تصمیمات اتخاذ شده در سازمان های بزرگ بر اساس داده های استخراج شده از طریق ابزارهای مختلف علم داده است.
علم داده واقعاً مهارت آینده است، زیرا تمام ابزارها یا پلتفرم‌های ذکر شده در بالا در پیشرفت علم داده به عنوان یک زمینه مؤثر بوده‌اند.
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
مقاله های مرتبط:
1-تحلیلگر کسب و کار (Business Analyst) در مقابل تحلیلگر داده (Data Analyst)
2-تفاوت بین تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) و هوش تجاری (BI)
3-تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟
4-یادگیری علم داده با پایتون (Python)
5-جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند؟
6- دلیل کلیدی که چرا تجزیه و تحلیل داده برای تجارت مهم است