大數(shù)據(jù)中免費(fèi)的探索性數(shù)據(jù)分析工具有哪些

這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)大數(shù)據(jù)中免費(fèi)的探索性數(shù)據(jù)分析工具有哪些，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

下面是幫助你們了解可用于探索性數(shù)據(jù)分析的各種免費(fèi)工具。時(shí)下，在市場中可以找到非常多的免費(fèi)且有趣的工具來幫助我們工作。這些工具不需要你較精確仔細(xì)地編寫代碼，只需要你點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)就能完成工作。

無需編程即可用來數(shù)據(jù)分析的工具/軟件

1 Excel / Spreadsheet

無論你正準(zhǔn)備步入數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域還是已經(jīng)在這個(gè)領(lǐng)域小有建樹，你會(huì)知道過去這么多年以來，excel 一直以來都是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可缺少的一部分(最常用的工具之一)。哪怕是在今天，有很大一部分需要數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目都依賴與excel去完成。由于來自于社區(qū)，輔導(dǎo)教程，免費(fèi)資源的幫助越來越多，學(xué)習(xí)excel已經(jīng)變得越來越簡單。

excel 基本上支持了最常用的數(shù)據(jù)分析功能：用來概述(總結(jié))數(shù)據(jù)特征，數(shù)據(jù)可視化，對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型(去除噪音數(shù)據(jù))從而得到新的數(shù)據(jù)集用來分析等。這些工具足夠強(qiáng)大到讓我們可以重新從多個(gè)方面審視數(shù)據(jù)。無論你知道有多少其它的數(shù)據(jù)分析工具，你一定要學(xué)會(huì)用excel。盡管Microsoft excel這個(gè)軟件是付費(fèi)的，但你可以用其替代品，例如open office, google docs!

2 Trifacta

Trifacta的Wrangler工具正在挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)清理和操作方法。因?yàn)閑xcel在數(shù)據(jù)大小上有限制，但這個(gè)工具沒有這樣的局限，您可以安全地用它處理大數(shù)據(jù)集。這個(gè)工具有令人難以置信的特性，如圖表推薦、內(nèi)置算法、分析洞察力，您可以使用這些特性在任何時(shí)間內(nèi)生成報(bào)告。這是一種智能工具，專注于更快地解決業(yè)務(wù)問題，從而使我們在與數(shù)據(jù)相關(guān)的練習(xí)中更有效率。

這些開源工具的提供讓我們感到更加自信和支持，世界各地也有優(yōu)秀的人在為使我們的生活更好而努力工作。

3 Rapid Miner

這一工具作為高級分析的領(lǐng)導(dǎo)者出現(xiàn)在2016Gartner Magic Quadrant。是的，它不僅僅是一個(gè)數(shù)據(jù)清理工具。它在建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型方面的具有專業(yè)性。是的，它包含了我們經(jīng)常使用的所有ML算法。不僅僅是GUI，它還對使用Python&R構(gòu)建模型的人提供了支持。

它以其非凡的能力繼續(xù)吸引著全世界的人們。最重要的是，它能閃電般的快速水平上提供分析經(jīng)驗(yàn)。他們的生產(chǎn)線上有幾個(gè)為大數(shù)據(jù)、可視化、模型部署而構(gòu)建的產(chǎn)品，其中一些產(chǎn)品(企業(yè))包括訂閱費(fèi)。簡而言之，我們可以說，它對于任何從數(shù)據(jù)加載到模型部署的需要執(zhí)行AI操作的業(yè)務(wù)，都是一個(gè)完備的工具。

4 Rattle GUI

如果你試著使用R語言，但卻找不到訣竅的情況下，Rattle應(yīng)該是你的第一選擇。這個(gè)GUI基于R語言構(gòu)建，通過在R語言中鍵入安裝包("rattle") ，然后輸入庫(rattle)，然后鍵入RTACK()，即可啟動(dòng)。因此，要使用Rattle，您必須安裝R語言。它也不僅僅是數(shù)據(jù)挖掘工具。Rattle支持各種ML算法，如樹算法、支持向量機(jī)算法、Booting算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、生存算法線性模型算法等。

現(xiàn)在它已經(jīng)被廣泛使用。據(jù)克拉恩，rattle每月被安裝10000次。它提供了足夠的選項(xiàng)來探索、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)，只是很少有人點(diǎn)擊。然而，它在統(tǒng)計(jì)分析方面的選擇比SPSS少。但是，SPSS是一個(gè)付費(fèi)工具。

5 Qlikview

QlikView是全球商業(yè)情報(bào)行業(yè)更受歡迎的工具之一。這個(gè)工具所做的就是獲得商業(yè)洞察力并以一種極具吸引力的方式將其呈現(xiàn)出來。有了它較先進(jìn)的可視化功能，你會(huì)驚訝于你在處理數(shù)據(jù)時(shí)所得到的控制量。它有一個(gè)內(nèi)置的推薦引擎，可以不時(shí)地更新有關(guān)較佳可視化的信息。

然而，這不是一個(gè)統(tǒng)計(jì)軟件。QlikView在探索數(shù)據(jù)、趨勢、洞察力方面是不可思議的，但它無法從統(tǒng)計(jì)學(xué)上證明任何事情。在這種情況下，您可能需要查看其他軟件。

6 Weka

使用Weka的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是它很容易學(xué)習(xí)。作為一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具，它的界面是足夠直觀的，你可以迅速完成工作。它為數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則和可視化提供了選擇。您所想到的建模過程中的大部分步驟都可以使用Weka來完成。它建立在Java之上。

它最初是為瓦卡托大學(xué)的研究目的而設(shè)計(jì)的，但后來被世界各地越來越多的人所接受。然而，這么久了我還沒看到一個(gè)能像R和Python一樣熱情的weka交流社區(qū)。下面列出的教程將幫助您更多。

7 KNIME

與RapidMiner類似，KNIME提供了一個(gè)開放源碼的分析數(shù)據(jù)的平臺，以后可以使用其他支持KNIME的產(chǎn)品進(jìn)行部署。該工具在數(shù)據(jù)融合、可視化和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等方面具有豐富的特點(diǎn)。是的，你也可以使用這個(gè)工具建立模型。雖然，關(guān)于這個(gè)工具的討論還不夠多，但是考慮到它的設(shè)計(jì)技術(shù)，我認(rèn)為它很快就會(huì)很快就會(huì)引起人們的注意。

此外，在他們的網(wǎng)站上有快速培訓(xùn)課程，可以讓你現(xiàn)在就開始使用這個(gè)工具。

8 Orange

這個(gè)工具正如它聽起來很酷那樣，它的目的是產(chǎn)生交互式數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。YouTube上有足夠的教程來學(xué)習(xí)這個(gè)工具。它有一個(gè)廣泛的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)庫，包括所有的分類、回歸、聚類方法。同時(shí)，在數(shù)據(jù)分析過程中形成的多功能可視化使我們能夠更緊密地理解這些數(shù)據(jù)。

要構(gòu)建任何模型，您將需要?jiǎng)?chuàng)建流程圖。這很有趣，因?yàn)樗鼘椭覀冞M(jìn)一步了解數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的確切過程。

9 Tableau Public

Tableau是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化軟件。我們可以說，Tableau和QlikView是商業(yè)智能海洋中最強(qiáng)大的鯊魚。優(yōu)勢的比較是永無止境的。這是一個(gè)讓我們快速探索數(shù)據(jù)的可視化軟件，每一次觀察都可使用各種可能的圖表。它是一種由自己計(jì)算出數(shù)據(jù)類型、可用的較佳方法等的智能算法。

如果您想實(shí)時(shí)理解數(shù)據(jù)，tableau可以完成這個(gè)工作。從某種意義上說，tableau賦予了豐富多彩的數(shù)據(jù)生活，讓我們與他人分享我們的工作。

10 Data Wrapper

這是一個(gè)閃電般的快速可視化軟件。下一次，當(dāng)您的團(tuán)隊(duì)中有人被分配到BI工作時(shí)，他/她對該做什么毫無頭緒的話，可以考慮選擇這個(gè)軟件?？梢暬坝删€條圖、條形圖、列圖、餅圖、疊加條形圖和地圖組成。因此，這是一個(gè)基本的軟件，無法與像Tableau和QlikView這樣的巨人相提并論。此工具啟用瀏覽器，不需要任何軟件安裝。

11 Data Science Studio (DSS)

它是一個(gè)旨在連接技術(shù)，業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的強(qiáng)大工具。它可分為兩部分：編碼和非編碼。它對任何旨在發(fā)展，建立，在網(wǎng)絡(luò)上部署和擴(kuò)展模型的組織來說都是一個(gè)完整的軟件包。DSS也足夠強(qiáng)大去創(chuàng)建智能數(shù)據(jù)應(yīng)用程序來解決現(xiàn)實(shí)世界的問題。它包含了一些特性，這些特性促進(jìn)了項(xiàng)目上的團(tuán)隊(duì)集成。在所有特性中，最有趣的部分是，您可以在DSS中再現(xiàn)您的工作，因?yàn)橄到y(tǒng)中的每個(gè)操作都是通過集成的GIT存儲(chǔ)庫進(jìn)行版本化的。

12 OpenRefine

它開始于谷歌的精益求精，但似乎谷歌因?yàn)椴磺宄脑蚨蠓s減了這個(gè)項(xiàng)目。但是，這個(gè)工具仍然可用，改名為Open Refine。在眾多開放源碼的工具中，Open Refine專門研究混亂的數(shù)據(jù);為預(yù)測建模目的而清理、轉(zhuǎn)換和塑造數(shù)據(jù)。有趣的是，在在建模過程中，分析師80%的時(shí)間都用于數(shù)據(jù)清理。不是那么愉快，但這是事實(shí)。使用Open Refine進(jìn)行改進(jìn)，分析人員不僅可以節(jié)省時(shí)間，還可以將其用于生產(chǎn)工作。

13 Talend

如今，決策主要是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。管理者和專業(yè)人士不再做基于直覺的決定。他們需要一種能迅速幫助他們的工具。Talend可以幫助他們探索數(shù)據(jù)并支持他們做出決策。確切地說，它是一種數(shù)據(jù)協(xié)作工具，能夠清理、轉(zhuǎn)換和可視化數(shù)據(jù)。

此外，它還提供了一個(gè)有趣的自動(dòng)化特性，您可以在新的數(shù)據(jù)集上保存和重做以前的任務(wù)。這個(gè)特性是獨(dú)特的，在許多工具中還沒有找到。而且，它能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)，為用戶提供增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析的智能建議。

14 Data Preparator

這個(gè)工具建立在Java上，能夠幫助我們進(jìn)行數(shù)據(jù)的開發(fā)、清理和分析。它包括用于離散化、數(shù)字、縮放、屬性選擇、缺失值、離群值、統(tǒng)計(jì)、可視化、平衡、抽樣、行選擇的各種內(nèi)置包，以及幾個(gè)其他任務(wù)。它的GUI能夠直觀簡單地理解。一旦你開始使用這個(gè)，我相信你不會(huì)花很多時(shí)間來弄清楚該如何使用。

這個(gè)工具的一個(gè)獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)是，用于分析的數(shù)據(jù)集不會(huì)存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中。這意味著您可以在大型數(shù)據(jù)集上工作，而不會(huì)出現(xiàn)任何速度或內(nèi)存問題。

15 DataCracker

這是一個(gè)專門研究調(diào)查數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析軟件。許多公司確實(shí)進(jìn)行了調(diào)查，但他們很難對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。調(diào)查數(shù)據(jù)從不清楚。它包含了大量的缺失和不恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容。這個(gè)工具減少了我們的痛苦，增強(qiáng)了我們處理凌亂數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)。該工具的設(shè)計(jì)使得它可以從所有主要的互聯(lián)網(wǎng)調(diào)查程序(如surveymonkey, survey gizmo等)中加載數(shù)據(jù)。有幾個(gè)有助于更好地理解數(shù)據(jù)的交互功能。

16 Data Applied

這個(gè)強(qiáng)大的交互工具被設(shè)計(jì)用來構(gòu)建、共享、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分析報(bào)告。在大型數(shù)據(jù)集上創(chuàng)建可視化有時(shí)會(huì)很麻煩。但是這個(gè)工具在使用樹狀地圖可視化大量數(shù)據(jù)方面是很強(qiáng)大的。與上面所有其他工具一樣，它具有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)分析、異常檢測等功能?？傊?，它是一個(gè)多用途的數(shù)據(jù)挖掘工具，能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的知識(信號)。您會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn)，這種非編程工具在數(shù)據(jù)分析方面不差于R或Python。

17 Tanagra Project

因?yàn)槔鲜降腢I，你可能不喜歡它，但這個(gè)免費(fèi)的數(shù)據(jù)挖掘軟件是設(shè)計(jì)出來建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的。Tanagra項(xiàng)目是作為學(xué)術(shù)研究的免費(fèi)軟件啟動(dòng)的。作為一個(gè)開源項(xiàng)目，它為您提供了足夠的空間來設(shè)計(jì)自己的算法和貢獻(xiàn)。

除了有監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法外，它還具有聚類、階乘分析、參數(shù)和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征選擇和構(gòu)造等范例。它的一些局限性包括：無法獲得廣泛的數(shù)據(jù)源、直接訪問數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)清理、交互利用等。

18  H2o

H2O是當(dāng)今分析行業(yè)最流行的軟件之一。在短短的幾年里，該組織成功地在世界各地分析界傳播開來。這個(gè)開源軟件帶來了照明快速分析的經(jīng)驗(yàn)，這是API編程語言的進(jìn)一步擴(kuò)展使用。不僅是數(shù)據(jù)分析，而且您可以在任何時(shí)候建立先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型?；趶?qiáng)勁的社區(qū)支持，學(xué)習(xí)這個(gè)工具是不擔(dān)心的。

上述就是小編為大家分享的大數(shù)據(jù)中免費(fèi)的探索性數(shù)據(jù)分析工具有哪些了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。