データ分析の複雑さが軽減される方法

23.11.2020 Lapy Editor

1. Apache Spark

これは、大規模なSQLやストリーミングプロセスなどを支援できる便利なビッグデータ分析ツールであると考えられています。 Apache Sparkは、データを処理するためのオープンソースプラットフォームであるApacheHadoopにかなり似ています。これは、データの理解とビッグデータの両方に役立つように設計された、より統一された分析方法にとって価値のあるオプションです。 このツールを最大限に活用するには、ユーザーはHadoopベースで操作して、パワーを活用できる新しいアプリをセットアップし、より価値のある洞察を作成し、単一のデータベースでデータサイエンスワークロードを開発する必要があります。 ApacheSparkを選ぶべき理由を証明するいくつかの特定の理由があります。まず第一に、これは統一された方法であり、主にSQLクエリ、機械学習、高度なライブラリの観点から複雑なワークフローを生成して接続するために作成されます。また、これはデータを処理するために生まれたエンジンです。 Apache Sparkを使用すると、データスペシャリストは、データへのより迅速なアプローチを必要とするAPI開発で機械学習を実行できます。最後になりましたが、このソリューションのAPIは非常に簡単に利用できます。具体的には、より構造化されたデータソースにデータを変換するための100を超える演算子を提供します。

2.SAPビジネスインテリジェンスプラットフォーム

これは、主要なメトリックを制御し、プロセスの複雑さを軽減しながら、顧客の行動に関する洞察の価値を開発するために使用される別のツールです。このソリューションの主な目的は、有用な情報を提供するためのビジネスインテリジェンスソリューションになることです。さらに、SAPはクラウドとオンプレミスの両方に適しているため、理想的なオプションです。このプラットフォームには、すべての特定の要件に対処し、意思決定プロセスをスピードアップするために利用されるさまざまなツールがあります。このプラットフォームを利用する価値のあるものにするいくつかの主要なポイントがあります。データの視覚化が最初の価値です。この方法は、データの理解を難しくすることを主な目的としており、多くのスキルを持つユーザーが最も賢明な決定を下すのに役立ちます。最後に、ユーザーはいつでもどこでもデータにアプローチできます。

3.Minitab

Minitabは、起業家がより効果的にサービス品質を向上させるためのインテリジェントなデータ分析を提供するもう1つのソリューションです。 Minitab統計ソフトウェアという名前の主力製品は、現在、データの分析を行うために起業家によって利用されています。現時点では、Minitabは、すべての起業家が問題の最も効率的な解決策を探すのに役立つ貴重なソフトウェアを提供する効果的な方法であると考えられています。 このようなツールを使用すると、このツールの機能アシスタンスによって明確なチュートリアルが提供されるため、ユーザーはデータについて学習して明確にするためにそれほど専門的である必要はありません。データの分析だけでなく、レポートやその他の分析を行うのに適した他のモジュールがあります。 Minitabには3つの大きな利点があります。まず第一に、このツールを最大限に活用するためのeラーニングチュートリアルが提供されるため、このソリューションは非常に経済的です。これは、インターネット上のデータを分析する方法を明確に知っていることを意味します。次に、プロジェクトのロードマップをいただければ幸いです。この機能は、実行からプロジェクト共有までのすべてのプロセスがあなたの会社で効果的に実行されることを意味します。大事なことを言い忘れましたが、アシスタント機能はとても価値があります。ユーザーはデータを分析し、高レベルの精度で結果を予測できるため、製品を進歩させる方法を知ることができます。

4.スタタ

Stataは、データの価値を取得、活用、刺激するために使用される別のデータ分析ソフトウェアの名前です。 Stataを使用すると、レポートの結果を視覚化して改善することができます。このツールは、進歩するプロのソフトウェアのニーズを満たすために研究者によって発明されました。このツールは、データ管理、分析、グラフィックスを含む完全なパッケージです。このツールの最も重要な点は、それが迅速、シンプル、そして安全であるということです。得られた結果は、スクリプトがいつ作成されても非常に効果的です。これは専門家の間で期待されています。 Stataを選択する理由としては、データ機能の管理、統計手法、パブリックグラフィックの3つの主な理由があります。具体的には、ユーザーはすべてのデータ型を完全に制御できます。 Stataには、変数を制御したり、データを最適化したり、さまざまなグループ全体で数値を収集したりする機能もあります。また、Stataは、標準的な方法から、データの調査や構造のモデリングなど、より改善された方法まで、多数の機能を収集します。最後に、Stataのおかげで、ユーザーは独自のカスタマイズされたグラフを設定する機会が提供され、高品質で価値のあるスタイルのグラフを作成できます。

5.ラピッドマイナー

この記事の最後の選択肢は、データサイエンスベースとして設計されたRapidMinerです。このソリューションは主に、データの準備、予測モデルの確立、および単一システム内でのモデル展開を行う必要がある分析グループ向けです。 Rapid Minerは、複雑なプロジェクトの分析や多数の言語での作業など、さまざまな問題に対処するための優れたテクノロジーを提供するため、非常に価値があります。さらに、これらのソリューションは、機械学習、アプリ統合、データ変換、および統合を使用して設計されています。 Rapid Minerは、重要なデータプロセスの学習と理解における素晴らしいアクセスとは別に、分析することで予測を行うのに非常に効果的です。最後に、このソリューションは、企業のニーズを満たすためにデータサイエンスの面で非常に協力的です。 要約すると、Rapid Minerを選択する理由を振り返ることができます。これは、何を選択するかを明確にする方がよいためです。 Rapid Minerは、データサイエンスの専門家の非常に大きなコミュニティ、多くのオープン言語、およびテクノロジーを通じて、データサイエンスの需要をサポートしています。このオープンソースプラットフォームは、構造化データから非構造化データまで、あらゆる種類のデータに対して60を超えるコネクタと連携することもできます。

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