З розвитком галузі аналітики даних розширюється і спектр доступних інструментів для аналізу даних. Якщо ви розглядаєте кар’єру в цій галузі, вам буде корисно це знати: Які інструменти аналізу даних мені потрібно вивчити?
У цій статті ми розповімо про деякі з ключових інструментів аналізу даних, які вам потрібно знати, і чому. Від інструментів з відкритим вихідним кодом до комерційного програмного забезпечення, ви отримаєте короткий огляд кожного з них, включаючи їх застосування, переваги та недоліки. Що ще краще, деякі з них містять інструменти для аналізу даних зі штучним інтелектом, тож ви будете мати під рукою актуальний список таких інструментів.
Ми почнемо наш список з обов’язкових інструментів, а потім перейдемо до найбільш популярних інструментів і платформ, що використовуються великими і малими організаціями. Якщо ви готуєтеся до співбесіди або вирішуєте, який інструмент вивчити наступним, до кінця цієї статті ви матимете уявлення про те, як рухатися далі.
Якщо ви тільки починаєте, то онлайн курс з аналізу даних допоможе вам зробити перші кроки на шляху до омріяної професії.
1. Microsoft Excel
Excel з першого погляду:
Тип інструменту: Програма для роботи з електронними таблицями.
Доступність: Комерційна.
Здебільшого використовується для: Обробка даних та звітування.
Переваги: Широко використовується, має багато корисних функцій та плагінів.
Мінуси: Вартість, помилки в розрахунках, погано працює з великими даними.
Excel – найвідоміша у світі програма для роботи з електронними таблицями. Крім того, він має функції обчислень і побудови графіків, які ідеально підходять для аналізу даних.
Якою б не була ваша спеціалізація і яке б інше програмне забезпечення вам не знадобилося, Excel є основним інструментом у цій галузі. Його безцінні вбудовані функції включають зведені таблиці (для сортування або підсумовування даних) та інструменти для створення форм.
Він також має безліч інших функцій, які спрощують маніпуляції з даними. Наприклад, функція ОБ’ЄДНАТИ дозволяє об’єднати текст, числа і дати в одній клітинці. SUMIF дозволяє створювати підсумкові значення на основі змінних критеріїв, а функція пошуку Excel полегшує виділення конкретних даних.
Однак він має обмеження. Наприклад, він працює дуже повільно з великими наборами даних і має тенденцію до апроксимації великих чисел, що призводить до неточностей. Тим не менш, це важливий і потужний інструмент для аналізу даних, і з багатьма доступними плагінами ви можете легко обійти недоліки Excel.
2. Python
Python з першого погляду:
Тип інструменту: Мова програмування.
Доступність: З відкритим вихідним кодом, з тисячами безкоштовних бібліотек.
Використовується для: Для всього, від вилучення даних до аналізу та звітності.
Переваги: Легка у вивченні, дуже універсальна, широко використовується.
Недоліки: займає багато пам’яті – виконується не так швидко, як деякі інші мови.
Мова програмування з широким спектром використання, Python є обов’язковою для будь-якого аналітика даних. На відміну від більш складних мов, вона зосереджена на читабельності, а її загальна популярність у технічній сфері означає, що багато програмістів вже знайомі з нею.
Python також є надзвичайно універсальною мовою; вона має величезний вибір бібліотек ресурсів, придатних для вирішення різноманітних завдань з аналізу даних. Наприклад, бібліотеки NumPy та pandas чудово підходять для оптимізації високообчислювальних завдань, а також для підтримки загальних маніпуляцій з даними.
Такі бібліотеки, як Beautiful Soup та Scrapy, використовуються для вилучення даних з Інтернету, а Matplotlib чудово підходить для візуалізації даних та створення звітів. Основним недоліком Python є його швидкість – він займає багато пам’яті і працює повільніше, ніж багато інших мов. В цілому, якщо ви створюєте програмне забезпечення з нуля, переваги Python значно переважають його недоліки. Ви можете освоїти мову програмування Python у нашому курсі для новачків.
3. R
R з першого погляду:
Тип інструменту: Мова програмування.
Доступність: З відкритим вихідним кодом.
В основному використовується для: Статистичний аналіз та інтелектуальний аналіз даних.
Переваги: Незалежність від платформи, висока сумісність, багато пакетів.
Мінуси: повільніша, менш безпечна і складніша у вивченні, ніж Python.
R, як і Python, є популярною мовою програмування з відкритим вихідним кодом. Її зазвичай використовують для створення програмного забезпечення для статистики/аналізу даних.
Синтаксис R складніший, ніж у Python, а крива навчання – крутіша. Однак вона була створена спеціально для вирішення важких статистичних обчислень і є дуже популярною для візуалізації даних. Подібно до Python, R також має мережу вільно доступного коду під назвою CRAN (the Comprehensive R Archive Network), яка пропонує 10 000+ пакунків.
Вона добре інтегрується з іншими мовами та системами (включно з програмним забезпеченням для роботи з великими даними) і може використовувати код з таких мов, як C, C++ та FORTRAN. З іншого боку, вона має погане керування пам’яттю, і хоча існує хороша спільнота користувачів, до яких можна звернутися за допомогою, R не має спеціальної команди підтримки. Але існує чудове інтегроване середовище розробки (IDE) для R, яке називається RStudio, що завжди є бонусом!
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook з першого погляду:
Тип інструменту: Інтерактивне авторське програмне забезпечення.
Доступність: З відкритим вихідним кодом.
В основному використовується для: Обмін кодом, створення навчальних посібників, презентація роботи.
Переваги: Чудово підходить для демонстрації, не залежить від мови.
Недоліки: не є самодостатнім, не підходить для спільної роботи.
Jupyter Notebook – це веб-додаток з відкритим вихідним кодом, який дозволяє створювати інтерактивні документи. Вони поєднують в собі живий код, рівняння, візуалізації та описовий текст.
Уявіть собі щось схоже на документ Microsoft Word, тільки набагато більш інтерактивне і створене спеціально для аналізу даних! Як інструмент для аналізу даних, він чудово підходить для демонстрації роботи: Jupyter Notebook працює в браузері і підтримує понад 40 мов, включаючи Python і R. Він також інтегрується з інструментами аналізу великих даних, такими як Apache Spark (див. нижче), і пропонує різні вихідні дані від HTML до зображень, відео тощо.
Але, як і кожен інструмент, він має свої обмеження. Документи Jupyter Notebook мають поганий контроль версій, а відстеження змін не є інтуїтивно зрозумілим. Це означає, що це не найкраще місце для розробки та аналітичної роботи (для цього варто використовувати спеціальну IDE), і він не дуже добре підходить для спільної роботи.
Оскільки він не є самодостатнім, це також означає, що вам доведеться надати додаткові ресурси (наприклад, бібліотеки або системи виконання) кожному, з ким ви ділитеся документом. Але для презентацій і навчальних цілей він залишається безцінним інструментом науки про дані та аналізу даних.
5. Apache Spark
Apache Spark з першого погляду:
Тип інструменту: Фреймворк для обробки даних
Доступність: З відкритим вихідним кодом
В основному використовується для: Обробка великих даних, машинне навчання
Переваги: Швидкий, динамічний, простий у використанні
Недоліки: Немає системи управління файлами, жорсткий користувацький інтерфейс
Apache Spark – це програмний фреймворк, який дозволяє аналітикам даних та науковцям швидко обробляти великі масиви даних. Вперше розроблений у 2012 році, він призначений для аналізу неструктурованих великих даних, Spark розподіляє важкі в обчислювальному плані аналітичні завдання між багатьма комп’ютерами.
Хоча існують інші подібні фреймворки (наприклад, Apache Hadoop), Spark є надзвичайно швидким. Завдяки використанню оперативної, а не локальної пам’яті, він приблизно в 100 разів швидший за Hadoop. Саме тому його часто використовують для розробки моделей машинного навчання з великим обсягом даних.
Він навіть має бібліотеку алгоритмів машинного навчання MLlib, що включає алгоритми класифікації, регресії та кластеризації, серед іншого. З іншого боку, споживання такої великої кількості пам’яті означає, що Spark є дорогим в обчислювальному плані. Йому також не вистачає системи управління файлами, тому він зазвичай потребує інтеграції з іншим програмним забезпеченням, наприклад, Hadoop.
6. Google Cloud AutoML
Google Cloud AutoML з першого погляду:
Тип інструменту: Платформа машинного навчання
Доступність: Хмарний, комерційний
Найчастіше використовується для: Автоматизації завдань машинного навчання
Переваги: Дозволяє аналітикам з обмеженим досвідом кодування створювати та розгортати моделі ML, пропускаючи багато кроків
Недоліки: може бути дорогим для великомасштабних проектів, не має достатньої гнучкості
Серйозною пропозицією для аналітиків даних і науковців у 2024 році є інструмент AutoML від Google Cloud. Оскільки ажіотаж навколо генеративного ШІ у 2023 році продовжиться і в наступному році, такі інструменти, як AutoML, але з можливістю створювати моделі машинного навчання власними руками, стануть дуже популярними.
Google Cloud AutoML містить набір інструментів у різних категоріях – від структурованих даних до перекладу, класифікації зображень і відео. Оскільки все більше організацій впроваджують машинне навчання, зростатиме попит на аналітиків даних, які можуть використовувати інструменти AutoML для автоматизації своєї роботи.
7. SAS
SAS з першого погляду:
Тип інструменту: Статистичний програмний пакет
Доступність: Комерційна
Найчастіше використовується для: Бізнес-аналітика, багатовимірний та прогнозний аналіз
Переваги: Легкодоступний, бізнес-орієнтований, хороша підтримка користувачів
Недоліки: Висока вартість, погане графічне представлення
SAS (що розшифровується як Statistical Analysis System – система статистичного аналізу) – це популярний комерційний пакет інструментів бізнес-аналітики та аналізу даних. Він був розроблений Інститутом SAS у 1960-х роках і з тих пір постійно розвивається. Сьогодні він використовується переважно для профілювання клієнтів, створення звітів, інтелектуального аналізу даних та прогнозного моделювання. Створене для корпоративного ринку, це програмне забезпечення, як правило, більш надійне, універсальне і простіше у використанні для великих організацій. Це пов’язано з тим, що вони, як правило, мають різний рівень власного досвіду програмування.
Але як комерційний продукт, SAS має високу ціну. Тим не менш, з вартістю приходять і переваги; до нього регулярно додаються нові модулі, засновані на попиті клієнтів. Хоча їх менше, ніж, скажімо, у бібліотеках Python, вони дуже вузькоспрямовані. Наприклад, вона пропонує модулі для конкретних застосувань, таких як боротьба з відмиванням грошей та аналітика для Інтернету речей.
8. Microsoft Power BI
Power BI з першого погляду:
Тип інструменту: Пакет BI-інструментів.
Доступність: Комерційне програмне забезпечення (доступна безкоштовна версія).
Здебільшого використовується для: Від візуалізації даних до предиктивної аналітики.
Переваги: Велика кількість даних, регулярні оновлення, гарна візуалізація.
Недоліки: Незграбний користувацький інтерфейс, жорсткі формули, обмеження даних (у безкоштовній версії).
Power BI, якому менше десяти років, є відносним новачком на ринку інструментів для аналізу даних. Він починав своє життя як плагін для Excel, але на початку 2010-х років був перероблений в окремий набір інструментів для аналізу бізнес-даних. Power BI дозволяє користувачам створювати інтерактивні візуальні звіти та інформаційні панелі з мінімальним рівнем навчання. Його основною перевагою є широкі можливості роботи з даними – він безперешкодно працює з Excel (як і слід було очікувати, оскільки це продукт Microsoft), а також з текстовими файлами, SQL-сервером і хмарними джерелами, такими як аналітика Google і Facebook.
Він також пропонує потужну візуалізацію даних, але має простір для вдосконалення в інших сферах. Наприклад, він має досить громіздкий користувацький інтерфейс, жорсткі формули, а власна мова (Data Analytics Expressions, або “DAX”) не дуже зручна для користувача. Однак він пропонує кілька підписок, в тому числі безкоштовну. Це чудово, якщо ви хочете розібратися з інструментом, хоча безкоштовна версія має недоліки – головним з них є низький ліміт даних (близько 2 ГБ).
9. Tableau
Tableau з першого погляду:
Тип інструменту: Інструмент візуалізації даних.
Доступність: Комерційна.
Найчастіше використовується для: Створення інформаційних панелей та робочих аркушів.
Переваги: Чудова візуалізація, швидкість, інтерактивність, підтримка мобільних пристроїв.
Мінуси: Поганий контроль версій, відсутність попередньої обробки даних.
Якщо ви хочете створювати інтерактивні візуалізації та дашборди без значних навичок програмування, Tableau – один з найкращих комерційних інструментів для аналізу даних. Цей пакет обробляє великі обсяги даних краще, ніж багато інших BI-інструментів, і він дуже простий у використанні. Він має візуальний інтерфейс перетягування (ще одна безперечна перевага над багатьма іншими інструментами аналізу даних). Однак, оскільки він не має шару сценаріїв, існує межа того, що може зробити Tableau. Наприклад, він не дуже добре підходить для попередньої обробки даних або побудови більш складних розрахунків.
Хоча він і містить функції для маніпулювання даними, вони не дуже зручні. Як правило, перед імпортом даних до Tableau вам потрібно буде виконати скриптові функції за допомогою Python або R. Але його візуалізація є досить першокласною, що робить його дуже популярним, незважаючи на його недоліки. Крім того, він готовий для мобільних пристроїв. Як аналітик даних, мобільність може не бути вашим пріоритетом, але вона стане у нагоді, якщо ви захочете погратися з даними на ходу!
10. KNIME
KNIME з першого погляду:
Тип інструменту: Платформа інтеграції даних.
Доступність: З відкритим вихідним кодом.
В основному використовується для: Інтелектуальний аналіз даних та машинне навчання.
Переваги: Платформа з відкритим вихідним кодом, яка чудово підходить для візуально-орієнтованого програмування.
Недоліки: бракує масштабованості, а для деяких функцій потрібні технічні знання.
Останньою в нашому списку є KNIME (Konstanz Information Miner) – хмарна платформа інтеграції даних з відкритим вихідним кодом. Її розробили у 2004 році інженери-програмісти з Університету Констанца в Німеччині. Хоча спочатку KNIME була створена для фармацевтичної промисловості, її переваги в об’єднанні даних з численних джерел в єдину систему сприяли її застосуванню і в інших сферах. До них відносяться аналіз клієнтів, бізнес-аналітика та машинне навчання.
Його головна перевага (окрім того, що він безкоштовний) – це зручність використання. Графічний інтерфейс користувача (GUI) з можливістю перетягування робить його ідеальним для візуального програмування. Це означає, що користувачам не потрібно багато технічних знань для створення робочих процесів з даними. Хоча програма претендує на підтримку повного спектру завдань з аналізу даних, насправді її сильна сторона полягає в інтелектуальному аналізі даних. Хоча він також пропонує поглиблений статистичний аналіз, користувачам знадобляться певні знання Python та R. Будучи відкритим кодом, KNIME є дуже гнучким і налаштовується відповідно до потреб організації – без великих витрат. Це робить його популярним серед малих підприємств з обмеженим бюджетом.
Тепер, коли ми ознайомилися з усіма інструментами аналізу даних, давайте подивимося, як вибрати правильний інструмент для потреб вашого бізнесу.
Як обрати інструмент для аналізу даних
Отже, у вас є готові дані, і ви шукаєте ідеальний інструмент для їх аналізу. Як знайти той, що підійде саме вашій організації?
По-перше, пам’ятайте, що не існує єдиного інструменту для аналізу даних, який би вирішував усі проблеми, які можуть у вас виникнути. Переглядаючи цей список, ви можете обрати один інструмент для більшості ваших потреб, але для менших процесів вам знадобиться додатковий інструмент.
По-друге, розгляньте бізнес-потреби вашої організації і з’ясуйте, хто саме буде користуватися інструментами аналізу даних. Чи будуть ними користуватися переважно колеги-аналітики даних або науковці, нетехнічні користувачі, яким потрібен інтерактивний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, або ж і ті, й інші? Багато інструментів з цього списку задовольнять обидва типи користувачів.
По-третє, зверніть увагу на можливості інструменту щодо моделювання даних. Чи має інструмент такі можливості, чи вам потрібно буде використовувати SQL або інший інструмент для моделювання даних перед аналізом?
По-четверте – і нарешті! – розглянемо практичний аспект ціни та ліцензування. Деякі з варіантів є повністю безкоштовними або мають певні безкоштовні функції (але потребують ліцензування для повного використання продукту). Деякі інструменти аналізу даних пропонуються на умовах підписки або ліцензування. У цьому випадку, можливо, вам потрібно буде врахувати кількість необхідних користувачів або – якщо ви розглядаєте тільки окремі проекти – потенційну тривалість підписки.
Наступні кроки
У цій статті ми розглянули деякі з найпопулярніших інструментів для аналізу даних, які зараз використовуються. Ключовий висновок: не існує жодного інструменту, який би робив все і одразу. Хороший аналітик даних має широкі знання різних мов і програмного забезпечення.
Раніше ми проводили відкритий ефір про базові інструменти, де також розглянули, які інструменти аналізу даних найкраще підходять для конкретних процесів:
Щоб дізнатися більше про аналітику даних та науку про дані, залишайте запит на консультацію, також вас можуть зацікавити наступні статті:
Категорії
Web Academy Club
Популярні ІТ курси
Схожі статті
717
0
Як влаштований сучасний маркетинг: ролі, відповідальність і кар’єрні траєкторії
28.01.2026
Save
2.405k
0
Яким має бути резюме для айтівця. Описуємо скіли новачка в IT
24.06.2025
Save
4.839k
0
ТОП 8 найкращих агентних IDE (AI) для веб-розробників
12.01.2026
Save
