Թոփ 5 տվյալների վերլուծության գործիքները 2023-ին

Տվյալների վերլուծությունը հավաքագրված բազմատեսակ տվյալների տեսակավորման, վերլուծության, օրինաչափությունների բացահայտման և եզրակացությունների ներկայացման ընթացքն է։ Այս գործընթացը օգնում է ընկերություններին օպտիմալացնել իրենց ծախսերը, հասկանալ իրենց կազմակերության եկամտաբերությունը, շուկայում մրցակցային առավելությունները, հաճախորդների պահանջմունքների բավարարման աստիճանը և այլն։ Տվյալների հավաքագրումն ու վերլուծությունը ներկայումս ավտոմատացվում է՝ մի շարք տվյալների վերլուծության գործիքների շնորհիվ։

Այս հոդվածում ներկայացնում ենք Data Analytics-ի համար անհրաժեշտ և լայն կիրառում ունեցող գործիքներից 5-ը։

Excel

Excel-ը բոլորիս է հայտնի։ Պարզ տվյալներ հավաքագրելու, պահպանելու և վերլուծություններ անելու համար բոլորս օգտագործում ենք այս ծրագիրը։

Excel-ը տվյալների հավաքագրման, տեսակավորման, վերլուծության պարզ և մատչելի գործիք է։ Հնարավորություն է տալիս պարզ ֆունկցիաների միջոցով վերլուծել տվյալները, տեսակավորել կամ խմբավորել դրանք որոշակի սկզբունքներով, ստեղծել վիճակագրական արդյուքներ ու եզրահանգումներ անել։

Excel-ի առավելություններն են․

Excel-ն ունի մի շարք պարզ ֆունկցիաներ։ Դրանց կարելի է տիրապետել և կիրառել շատ արագ, առանց մասնագիտական և ծրագրավորման գիտելիքների։
Ավելի բարդ գործողությունների համար Excel-ը հնարավորություն է տալիս որոշակի ֆունկցիաներ ստեղծել ինքնուրույն։ Ծրագրին լավ տիրապետող մասնագետներն Excel-ով բավականին բարդ համակարգեր են մշակում։
Բացի թվային վերլուծություններից Excel-ը կարողանում է նաև վիզուալացնել ներկայացված տվյալների վերլուծության արդյունքները աղյուսակների, գրաֆիկների միջոցով։
Եթե գործ ունենք համեմատաբար փոքր քանակությամբ տվյալների հետ, ապա Excel-ը հարմար է վերլուծության և վիզուալացման բոլոր գործառույթները մեկ տեղում անելու համար։

Excel-ը իր պարզության շնորհիվ մեծ կիրառություն ունի։ Սակայն այն հնարավոր է օգտագործել միայն պարզ վերլուծությունների համար։ Նրա հնարավորությունները սահմանափակ են շատ մեծ տվյալների հետ աշխատանքի դեպքում։ Բոլոր տվյալների վերլուծաբանները իրենց կրթական և աշխատանքային ուղին սկսում են սրանով։ Excel-ով տվյալների վերլուծության սկզբունքները հասկանալը և դրանում հմտանալը շատ հարմար է։ Բայց ավելի բարձր մասնագիտացում ունենալու և ավելի բարդ տվյալների վերլուծության համար այլ տվյալների վերլուծության գործիքների իմացությունը ևս պարտադիր է։

SQL

SQL-ը (Structured Query Language) ստեղծվել է 1970թ․։ SQL-ը տվյալների վերլուծության համար օգտագործվող ամենատարածված և ամենակիրառելի գործիքներից է։ Ունի մի շարք ֆունկցիաներ, որոնք օգնում են հավաքագրված տվյալները ձևափոխել և փոփոխությունների ենթարկել։

Տվյալների վերլուծության ոլորտում SQL-ը ծառայում է որպես կամուրջ չմշակված տվյալների և վերլուծությունների միջև՝ թույլ տալով վերլուծաբաններին փոխազդել տվյալների բազաների հետ, ֆիլտրել կոնկրետ տեղեկատվություն և կատարել բարդ գործողություններ: SQL-ն առանցքային դեր է խաղում տվյալների նախնական մշակման մեջ:

SQL-ի առավելություններն են

SQL-ը հեշտ յուրացվող ծրագրավորման լեզու է։ Ի տարբերություն Excel-ի՝ SQL-ը հարցում է կատարում բազայում հավաքագրված տվյալներին և բերում է պատասխանը՝ առանց տվյալների բազան պատճենելու կամ տեղափոխելու։ Իսկ Excel-ում վերլուծություն անելու համար անհրաժեշտ է տվյալները ներբեռնել հենց ծրագրի մեջ։
SQL-ի միջոցով հնարավոր է անհամեմատ մեծ քանակի տվյալների վերլուծություն իրականացնել։
Քանի որ SQL-ը տվյալների բազայից դուրս է իր գործողությունները կատարում, դրանով աշխատանքը չի վտանգում վերլուծվող տվյալների ամբողջականությունը։ Սխալների դեպքում կարելի է յուրաքանչյուր պահի հետ գնալ և վերականգնել վերլուծված տվյալները։

SQL-ի օգտագործումը իր մի շարք առավելությունների հետ մեկտեղ բավականին ծախսատար է։ Չնայած SQL-ը հեշտ է յուրացվում, որոշ դեպքերում բարդ ծրագրված interface-ի պատճառով շատ ֆունկցիաներից օգտվելը բավականին բարդ գործընթաց է դառնում։

Նախքան SQL-ի միջոցով վերլուծությունների կատարմանը տվայլների բազան պետք է հստակեցվի և տեսակավորվի։ Այլապես վերլուծության արդյունքները հնարավոր է սխալ պատկեր արտածեն իրական իրավիճակի մասին։

Power BI

Power BI (Business Inteligence)-ը ծրագրերի, հավելվածների համախումբ է, որն օգնում է իրար հետ կապ չունեցող տարբեր աղբյուրներում հավաքագրված տվյալները կապակցել և ստեղծել միասնական հետազոտություններ։

Power BI-ը ունի բազմաթիվ առավելություններ․

Այն կարողանում է տվյալներ հավաքել տարբեր աղբյուրներից, միասնական վերլուծություն կատարել և վիզուալացնել արդյունքները։
Power BI-ը տվյալների վերլուծությունը վիզուալացնելու ամենահզոր գործիքներից մեկն է։ Այն ունի վիզուալացման բազմաթիվ շաբլոններ և տեսակներ։ Բացի այդ՝ թույլ է տալիս ստեղծել և օգտագործել սեփական վիզուալները։
Այն պարունակում է տվյալների որոնման լայն գործիքների տեսականի, ունի նաև ավտոմատացված հարցումներ կատարելու հնարավորություն: Այս գործառույթների առկայությունը օգնում է ավելի արագ գտնել փնտրվող տվյալները։
Power BI-ը շատ հարմար UX/UI ունեցող գործիք է։ Դրա շնորհիվ այն օգտագործվում է ոչ միայն տվյալների վերլուծաբանների կողմից վերլուծության ընթացքում, այլև վերջնական սպառողների (ընկերության ղեկավարների, գործընկերների) կողմից՝ վերլուծություններն ուսումնասիրելու և որոշումներ կայացնելու համար։ Օրինակ՝ կարելի է Power BI-ում աղյուսակներն ու գրաֆիկները ստեղծել ընկերության բրենդի ոճին համապատասխան։

Չնայած այն պահովում է տարբեր աղբյուրներում հավաքագրված տվյալների կապը, Power BI-ը չի կարող ներգրավել մեծ թվով աղբյուրների հավաքագրված տվյալների վերլուծությունը․ Power BI-ի հետ աշխատող այդպիսի աղբյուրների թիվը սահմանափակ է։

Tableau

Tableau-ն տվյալների վերլուծության արդյունքների վիզուալիզացման ամենահաջողված գործիքներից է։ Ստեղծվել է 2003 թ․ Սթենֆորդի համալսարանի ուսանողների կողմից։ Օգնում է ստեղծել տարատեսակ աղյուսակներ, գրաֆիկներ, գծապատկերներ և այլն։

Նշենք բազում առավելություններից մի քանիսը․

Մաքրում և խմբավորում է տարբեր աղբյուրներից միավորված կրկնվող կամ ոչ էֆեկտիվ տվյալները։
Հեշտ կիրառելի է։ Առանց ծրագրավորման գիտելիքների հնարավոր է յուրացնել գործիքակազմի հատկություններն ու կիրառման եղանակները տվյալների վերլուծության տարբեր տեսակների ժամանակ։
Ի տարբերություն Power BI-ի՝ կարողանում է իրար կապել ավելի մեծ թվով աղբյուրներում հավաքագրված տվյալները և վերլուծել դրանք։
Tableau-ն ունի ավելի ճկուն interface, որն օգնում է պարզ քայլերի միջոցով վիզուալացնել, պարզեցնել և վերլուծել բարդ ներկայացված տվյալները։
Tableau-ն ունի մի շարք լավ զարգացած գործիքներ, որով արագ իրականացնում է բարդ վիճակագրական հաշվարկներ։

Չնայած այս առավելություններին՝ Tableau-ն ևս ունի թերություններ․ ծրագրային անվտանգության թույլ ապահովումը և բավականին թանկ լինելը։

Python

Python-ը high-level ծրագրավորման լեզու է, որը նույնպես մեծ տարածում ունի տվյալների վերլուծության մեջ։ Հեշտ յուրացվող և ընթեռնելի ծրագրավորման լեզու է։ Այս լեզուն Data Analyst-ներին հնարավորություն է տալիս հավաքագրել և վերլուծել մեծ քանակի տվյալներ։

Առավելություններից են․

Հեշտ կիրառելիությունը, մատչելիությունը
Ճկունությունը
Բազմաթիվ գործիքների և library-ների առկայությունը
Հասանելիությունը

Python-ի օգտագործումը տվյալների վերլուծության ոլորտում, կարելի է ասել, հեղափոխել է այս մասնագետների աշխատանքը: Իր բազմակողմանիությամբ, հարուստ էկոհամակարգով և օգտագործողին հարմար syntax-ի օգնությամբ Python-ը դարձել է տվյալների վերլուծաբանների և գիտնականների համար ամենաշատ գործարծվող ծրագրավորման լեզուն:

Python-ի հիմնական ուժեղ կողմերից մեկը նրա լայնածավալ գրադարաններն ու framework-երն են, որոնք հարմարեցված են տվյալների վերլուծության համար: Օրինակ՝ Panda գրադարաններն ապահովում են տվյալների արդյունավետ կառուցվածքներ և գործիքներ տվյալների մանիպուլյացիայի, մաքրման և փոխակերպման համար: NumPy-ն օգնում է բարդ մաթեմատիկական և թվային գործողություններ կատարել, մինչդեռ Matplotlib-ը և Seaborn-ը հեշտացնում են տվյալների վիզուալացումը՝ օգնելով ուսումնասիրել տենդենցներն ու օրինաչափությունները:

Python-ի ինտեգրումը մեքենայական ուսուցմանն ու AI գրադարաններին, ինչպիսիք են Scikit-Learn-ը և TensorFlow-ը, ընդլայնում է դրա օգտակարությունը նաև ավանդական վերլուծությունից դուրս:

Տվյալների վերլուծաբանները կարող են ստեղծել կանխատեսող մոդելներ, կատարել կլաստերավորում և հեշտությամբ իրականացնել սպասումներ վերլուծոություն։

Եզրափակելով՝ Python-ը ամրապնդել է իր դիրքը՝ որպես տվյալների վերլուծության մեջ անփոխարինելի գործիք: Նրա համապարփակ գրադարանները, մեքենայական ուսուցման հնարավորությունները և ինտերակտիվ միջավայրերը այն դարձնում են իդեալական ընտրություն մասնագետների համար։

Business Development Group-իրականացնում է ոչ միայն Python-ի այլ նաև մի շարք այլ տարածված և կիրառելի ծրագրավորման լեզուների դասընթացներ։

Եզրակացություն։
Տվյալների վերլուծության և արդյունավետ եզրահանգումներ անելու համար շատ գործիքներ կան։ Կախված նրանից, թե ինչ քանակությամբ և տեսակի տվյալներ ենք վերլուծում, պետք է ընտրել և կիրառել համապատասխան գործիքները։ Պրոֆեսիոնալ Data Analyst-ը պետք է տիրապետի տվյալների վերլուծության մի քանի գործիքի՝ իր աշխատանքում հաջողելու համար։ Ի դեպ՝ մոտ ապագայում մեկնարկում ենք Data Analytics-ի դասընթացի նոր խումբը։ Եթե այս ոլորտը հետաքրքրում է Ձեզ, կարող եք միանալ։