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    四川快乐12前三直遗漏:无需编程的探索性数据分析工具,请收好

    浙江快乐彩和值走势图 www.pn-vs.com 来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-03-01 | 作者:admin

    数据探索是预测建模中不可避免的一部分。除非你知道过去发生了什么,否则你无法做出预测。掌握数据探索最重要的技能是“好奇心”,它是免费的,但不是每个人都拥有的。

     

    现在,市场上有很多免费的工具,使用起来非常实用。这些工具不需要编写代码能力,简单的拖放单击就可以完成这项工作。

     

    为了帮助广大的数据分析爱好者认识各种可用的用于探索性数据分析的免费工具下面将这些工具列了出来:

     

    Excel - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Excel /电子表格

     

    如果你正在向数据科学过渡,或者已经从业了很多年,你就会知道,即使经过无数年,excel仍然是分析行业不可或缺的一部分。即使在今天,分析项目中面临的大多数问题都是使用这个软件解决的。有了比以往更大的社区支持、教程和免费资源,学习这个工具变得非常容易。

     

    它支持所有重要的功能,如汇总数据、可视化数据、数据争用等,这些功能强大到可以从所有可能的角度检查数据。无论你知道多少工具,在软件库中都必须包含excel。虽然微软的excel是付费的,但是你仍然可以尝试各种其他的电子表格工具,比如open office、wps这些都值得一试!

     

    Trifacta - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Trifacta

     

    Trifacta的Wrangler工具正在挑战传统的数据清理和操作方法。由于excel对数据大小有限制,因此该工具没有这样的界限,可以安全地处理大数据集。该工具具有令人难以置信的功能,如图表建议、内置算法、分析洞察,可以使用它们立即生成报告。它是一个智能工具,专注于更快地解决业务问题,从而使我们能够更有效地进行数据相关的练习。

     

    Rapid Miner - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Rapid Miner

     

    该工具成为2016年Gartner高级分析魔力象限的领导者。它不仅仅是一个数据清理工具。它扩展了其在构建机器学习模型方面的专业知识,它包含我们经常使用的所有ML算法。它不仅仅是一个GUI,还扩展了对使用Python和R进行模型构建的人的支持。

     

    它以其非凡的能力继续吸引着世界各地的人们。最重要的是,它声称能够提供闪电级的分析体验。他们的产品线有几个产品是为大数据、可视化、模型部署而构建的,其中一些(企业)包括订阅费。简而言之,对于任何需要执行从数据加载到模型部署的所有任务的业务,它都是一个完整的工具

     

    Qlikview 1 - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Qlikview

     

    Qlikview是全球商业智能行业最流行的工具之一。获取业务见解并以一种令人敬畏的方式展示它,这就是这个工具的功能,凭借其先进的可视化功能,可以在处理数据时获得的控制量令人惊讶。它有一个内置的推荐引擎,可以在处理数据集时不时地更新有关最佳可视化方法的信息。

     

    然而,它不是一个统计软件。Qlikview在探索数据、趋势和洞察力方面是不可思议的,但它不能证明任何统计数据,在这种情况下,可能需要看看其他软件。

     

    Weka  - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Weka 

     

    使用Weka的一个优点是它很容易学习。作为一种机器学习工具,它的界面非常直观,可以快速完成工作。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项。在构建模型时想到的大多数步骤都可以使用Weka实现。

     

    最初,它是为Wakaito大学的研究目的而设计的,但后来它被世界各地越来越多的人所接受。

     

    Orange - 无需编程的探索性数据分析工具,请收好

     

    Orange

     

    这个工具听起来很牛的感觉,但它的设计目的是生成交互式数据可视化和数据挖掘任务。它有一个广泛的数据挖掘任务库,包括所有分类、回归、聚类方法。此外,在数据分析过程中形成的多用途可视化使我们能够更紧密地理解数据。

     

    H2o

     

    H2o是当今分析行业中最受欢迎的软件之一。在几年的时间里,已经成功地将分析社区传播到世界各地。通过这个开源软件闪电般的快速分析体验,并通过APl进一步扩展到编程语言。不仅仅是数据分析,你可以在短时间内建立先进的机器学习模型。

     

    OpenRefine

     

    它起初是Google Refine,但是不知道什么原因,谷歌这个项目一落千丈,后期此工具又重命名为Open Refine。在慷慨的开源工具列表中,openrefine擅长处理混乱的数据,清洁、转换和塑造它以用于预测建模目的。

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