데이터 분석 기계가 결정을 내리도록 지원하는 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 처리입니다. 데이터 처리에는 데이터 정리, 개조 및 검사가 포함됩니다.
데이터 분석은 처리할 데이터가 너무 크기 때문에 높은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 따라서 데이터 분석을 위한 전문 도구가 있습니다.
일부 인기 있는 데이터 분석 도구는 −
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R 프로그래밍
R은 Windows, macOS, Unix와 같은 모든 주요 플랫폼에서 사용할 수 있는 데이터 분석을 위해 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다. 데이터 모델링 및 통계에서 사용을 발견했습니다. 데이터 분석을 위한 방대한 라이브러리 지원이 있기 때문에 R을 사용하여 대용량 데이터를 쉽게 조작하고 표현합니다. 11,556개의 패키지를 R에서 사용할 수 있어 데이터 과학자의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
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파이썬
목록에 있는 또 다른 프로그래밍 언어인 python은 다목적이며 가장 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. 이는 라이브러리가 크고 이해하기 쉬운 특성으로 인해 널리 사용됩니다. 머신 러닝과 데이터 분석 기능을 모두 지원하는 방대한 패키지 세트가 있기 때문에 도구가 필요한 사용자에게 일반적입니다.
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Tableau 공개
시각화, 지도 및 대시보드 등을 생성하는 무료 데이터 시각화 도구입니다. 데이터 소스에 쉽게 연결하여 시각화를 위한 데이터를 추출할 수 있으며 클라이언트 또는 소셜 미디어에 시각화 공유를 지원합니다. 빅 데이터를 처리할 수 있는 능력이 있고 데이터를 더 나은 방식으로 시각화할 수 있습니다.
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SAS
Sas는 데이터 조작에 사용되는 프로그래밍 언어 겸 환경입니다. 대규모 데이터 세트를 분석하고 관리하는 데 사용됩니다. 효율적인 소셜 미디어 마케팅 도구입니다.
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마이크로소프트 엑셀
분석에 사용할 수 있는 간단하고 기본적인 도구입니다. 데이터 과학자는 이를 1단계 도구로 사용합니다. 데이터 세트를 미리 보고 데이터에 필터를 추가하는 중요한 도구입니다. 사용자가 모델링하는 데 도움이 되는 고급 비즈니스 분석 기능이 있습니다.
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아파치 스파크
Apache Spark Apache Spark는 Hadoop 데이터 클러스터 작업에 사용되는 확장 가능한 데이터 처리 도구입니다. 분류, 회귀, 클러스터링 및 필터링과 같은 기술을 지원하여 데이터 세트에서 학습하는 데 도움이 되므로 데이터 과학을 지원하고 기계 학습 모델 개발에 사용되는 도구입니다.