베스트 220 데이터 분석 툴 업데이트 44 시간 전

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채용공고에 나오는 7가지 데이터 분석 툴 완벽 정리 (feat. 파이썬 …

코로나 시대로 진입하면서, 여러 산업환경이 빠르게 변화하고 있다. 동시에 대부분의 산업이 온라인화 되면서 데이터 분석에 대한 관심도 계속해서 커지는 추세다. 예전에 비해, 이제 대학에서 빅데이터 관련 학부나 데이터 전문가를 육성하는 전공들을 보는 것도 어렵지 않아졌다. 이러한 변화는 사실 데이터 관련 산업의 성장에서 시작한다고 볼 수 있다. 데이터 관련 산업이 크게 발전하면서 관련된 인력을 채용하는 기업들이 많아졌기 때문이다.

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데이터 분석 직군에서는 개발자들이 세팅한 환경에서 ‘데이터를 가지고 얼마나 잘 놀 수 있느냐’가 중요하다. 데이터를 가지고 잘 놀려면 결국 ‘도구’를 잘 써야 하고, 여기에는 다양한 코딩 언어나 엑셀, 구글 빅쿼리, 태블로와 같은 프로그램이 포함된다. 이외에 팀 단위로 일하는 데이터 분석 업무에 요구되는 협업을 위한 커뮤니케이션 능력도 당연히 중요하다.

30 thg 4, 2021 — 데이터 분석 툴 7가지 특징별로 정리 · 파이썬 · R · 엑셀(EXCEL) · SQL · 태블로(Tableau) · Power BI · 구글애널리틱스(Google Analytics) · 데이터 분석의 핵심 …

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채용공고에 나오는 7가지 데이터 분석 툴 완벽 정리 (feat. 파이썬, R…)

코로나 시대로 진입하면서, 여러 산업환경이 빠르게 변화하고 있다. 동시에 대부분의 산업이 온라인화 되면서 데이터 분석에 대한 관심도 계속해서 커지는 추세다. 예전에 비해, 이제 대학에서 빅데이터 관련 학부나 데이터 전문가를 육성하는 전공들을 보는 것도 어렵지 않아졌다. 이러한 변화는 사실 데이터 관련 산업의 성장에서 시작한다고 볼 수 있다. 데이터 관련 산업이 크게 발전하면서 관련된 인력을 채용하는 기업들이 많아졌기 때문이다.

데이터 분석 채용공고 뜯어보기

그렇다면 기업에서 요구하는 데이터 분석가는 구체적으로 어떤 사람들일까? 채용정보 사이트 잡플래닛에 ‘데이터 분석’ 키워드를 검색해본 결과를 확인해보자. 다음은 ‘마이리얼트립’이라는 한 기업의 데이터 분석 매니저 직군 채용공고이다.

기본적으로 SQL과 파이썬, R 등을 활용해 데이터를 추출하고 가공하며 기본적인 통계학과 실험 방법론에 대한 이해가 있는 사람을 요구하고 있다. 이외 우대사항으로 GA와 BigQuery 등 로그 분석 툴을 사용할 수 있는 사람을 찾는 걸로 보인다.

아마 이 공고를 읽어보고 ‘이게 대체 무슨 소리지?’ ‘이렇게 많은 것을 해야 한다니’라고 생각하는 사람도 있을 것이다. 데이터 분석 직군은 그 분야나 업무의 커버리지(Coverage)가 매우 넓다. 때문에 데이터 분석이라는 직무에서 원하는 역량도 굉장히 많고 다양한 편이다. 실무에서 주니어를 찾아보기 어려운 것도 이 때문이다.

데이터 분석가에게 요구하는 역량은?

결국 포인트는, 데이터 분석 직군에서 요구하는 역량이 매우 많다는 점이다. 그리고 파이썬이나 SQL과 같은 도구를 활용해서 뭔가를 처리할 수 있는 실질적인 능력을 원한다는 점이 핵심이다.

데이터 분석 직군에서는 개발자들이 세팅한 환경에서 ‘데이터를 가지고 얼마나 잘 놀 수 있느냐’가 중요하다. 데이터를 가지고 잘 놀려면 결국 ‘도구’를 잘 써야 하고, 여기에는 다양한 코딩 언어나 엑셀, 구글 빅쿼리, 태블로와 같은 프로그램이 포함된다. 이외에 팀 단위로 일하는 데이터 분석 업무에 요구되는 협업을 위한 커뮤니케이션 능력도 당연히 중요하다.

데이터 분석의 기본 과정은?

데이터 분석의 기본 과정은 산업마다 조금씩 다르겠지만, 아래의 4단계를 필수적으로 거친다.

1. 데이터 수집

회사에 소속되어 있는 데이터 분석가들은 보통 데이터를 직접 수집하지 않는다. 이미 데이터가 있는 상태에서 업무를 시작하게 된다. 혹시 회사에 소속되지 않았다면, 이미 공개된 공공 데이터를 찾아 활용하거나 크롤링을 통해 데이터를 직접 수집해야 한다.

2. 데이터 탐색(EDA)

수집한 데이터를 다양한 관점으로 파악하는 과정이다. 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)이라고 부르기도 한다. 데이터를 본격적으로 분석하기 전에 데이터에 문제가 없는지 이상치나 결측치 등을 확인한다.

3. 데이터 전처리

Real Data는 분석에 적합하지 않다. 수집한 데이터를 실제로 분석에 사용할 수 있게끔 처리하는 과정을 전처리라고 한다. 생선을 먹기 전에 손질하는 것과 동일한 맥락이다. 어떤 Feature을 사용할지, 보고 싶지 않은 데이터는 어떻게 정리할지 등을 고민한다.

4. 데이터 모델링

데이터 모델링(data modeling)이란 주어진 개념으로부터 논리적인 데이터 모델을 구성하는 작업을 말하며, 일반적으로 이를 물리적인 데이터베이스 모델로 환원하여 고객의 요구에 따라 특정 정보 시스템의 데이터베이스에 반영하는 작업을 포함한다. 후자의 의미로 흔히 데이터베이스 모델링으로 불리기도 한다.

데이터 분석 툴 7가지 특징별로 정리

채용공고에 가장 자주 등장하는 데이터 분석 툴은 아래의 7가지로 요약된다. 각각의 데이터 분석 언어 또는 프로그램이 어떤 특징을 가지고 있는지 알아보자.

파이썬

쉽고 직관적인 프로그래밍 문법이 장점이다. 수칙 연산, 데이터 처리, 시각화까지 모두 처리할 수 있어 데이터 분석 업무에 넓게 활용된다. 데이터 분석 결과를 다른 웹 애플리케이션에 접목하거나 통계적인 코드를 데이터베이스에 포함시켜야 할 때 효과적으로 쓸 수 있다(관련 글 : 데이터 분석, R로 시작할까 파이썬으로 시작할까?).

R

엑셀로 처리하기 힘든 방대한 양의 데이터를 처리하기에 적합하다. 즉시 사용 가능한 테스트 SET를 R에서 제공하고, 시각화에 효과적이라 연구 목적이 아니더라도 다양한 데이터 분석 업무에서 활용된다.

엑셀(EXCEL)

데이터 직군이나 개발 직군이 아니더라도, 대부분의 회사원들이 사용하는 사무용 프로그램이다. 아주 대용량의 데이터가 아니라면, 엑셀의 기능만 활용해도 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는데 무리가 없다.

SQL

간단한 쿼리문 몇 줄로 대용량의 고객 데이터를 체계적으로 추출하고 관리할 수 있다. 다른 프로그래밍 언어에 비해 배우기 쉬워, 데이터 전문 직군이 아닌 마케터나 기획자 직무에서도 SQL 역량을 갖추는 추세이다(관련 글 : 데이터 분석 정말 공부해야 하나 싶은 당신을 위한 입문 강의 추천).

태블로(Tableau)

다양한 시각화 차트가 제공되는 태블로는 ‘데이터 스토리텔링’에 특히 효과적이다. 데이터 분석 업무 자체보다는, 데이터 분석 결과를 통한 사내 커뮤니케이션이나 업무 보고에 활용하기 좋다.

Power BI

엑셀을 포함한 Microsoft Office 어플리케이션 기반으로 활용할 수 있는 협업 툴이다. 개인적으로 열람했던 데이터를 협업이 필요한 관계자들끼리 공유하고, 커스텀 대시보드로 데이터 시각화에 활용할 수 있다.

구글애널리틱스(Google Analytics)

GA는 흔히 마케팅에 국한해서 쓰인다고 생각하기 쉽다. 하지만 GA는 웹 로그 데이터 분석에 범용적으로 쓰이는 대표적인 분석 툴이다. 어떤 분야의 고객 데이터든, 심층적으로 분석하여 광고 효율과 제품의 매출을 개선시킬 수 있다.

관련 글 : 구글애널리틱스(GA) 강의 미리보기 – 초보자가 자주 하는 질문 6가지

데이터 분석의 핵심은 추출이 아닌 의사결정

데이터 분석가로 취업이나 직무 전환을 생각하고 있다면, 무엇보다 데이터 분석의 핵심 가치를 명확히 이해하고 있어야 한다. 데이터 분석의 핵심은 데이터의 분석 그 자체가 아닌 이후의 의사결정에 있기 때문이다.

수집한 데이터에서 어떤 가치를 뽑아내는가?

데이터를 분석해서 어떤 걸 얻고 싶은가?

데이터를 통한 올바른 의사결정을 할 수 있는가?

결국 데이터 분석 자체도 중요하지만, 데이터 분석이라는 단계를 거쳐 ‘이후에 어떤 가치를 연쇄적으로 만들어낼 수 있는가’까지 고민하는 것이 필요하다.

기업에서 요구하는 데이터 분석 역량, 언제 어떻게 다 준비할 지 고민하세요? 이제 온라인 강의 하나로 완벽 대비해보세요. 채용공고에서 가장 많이 요구하는 데이터 분석 툴 7가지를 54시간 분량의 온라인 강의에서 원하는 대로 골라 배울 수 있습니다. 기능을 제대로 활용해보기 위한 200여 개 실습까지 강의 안에서 모두 제공됩니다. 지금 커리큘럼을 자세히 확인해보세요!

기업에서 요구하는 데이터 분석 툴 7가지

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[데이터 안심구역] 실무에서 쓰이는 데이터 분석 도구

Rapid Miner는 GUI 기반 예측 분석 통합 플랫폼입니다. GUI는 사용자가 그래픽을 통해 컴퓨터와 정보를 교환하는 작업 환경을 말합니다! 누구나 자유롭게 이용, 수정 및 배포할 수 있다네요.

클릭 센스는 데이터 분석 및 시각화 프로그램입니다. 애플리케이션을 통해 빠른 정보 탐색을 하고, 시각화를 할 수 있어서 즉각적인 통찰을 얻을 수 있고 고품질의 데이터를 이용할 수 있습니다.

Tableau는 데이터 시각화 프로그램인데요, 직관적인 사용자 환경, 간편한 사용성, 다양한 시각화 기능이 이 프로그램의 최대 장점으로 꼽힌다고 해요.

STATA는 통계 분석 프로그램입니다. 데이터관리가 편리하며 사용법이 간결한 게 특징이에요! Zeppelin – Zeppelin은 데이터 분석 및 시각화 프로그램입니다. 다른 분석 …

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(디테일 주의🚨) 전공부터 분석 툴까지, 데이터 전문가 되는 법 낱낱히 파헤쳐봄!🧐 | LG CNS

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[데이터 안심구역] 실무에서 쓰이는 데이터 분석 도구 – DATA ON-AIR

안녕하세요! 데이터 안심구역입니다~ 오늘은 실무에서 쓰이는 데이터 분석 도구를 알아보아요!

Rstudio는 통계 컴퓨팅, 그래픽스를 위한 프로그래밍 언어인 R을 위한

자유-오픈 소스 통합 개발 환경입니다.

일반 데스크톱 설치를 통해 이용하거나 웹 브라우저를 통해 이용할 수 있습니다.

Jupyter는 웹 기반의 코드 작성, 실행 지원 프로그램입니다!

연동 분석 기능을 제공합니다.

Tableau는 데이터 시각화 프로그램인데요, 직관적인 사용자 환경, 간편한 사용성, 다양한 시각화 기능이 이 프로그램의 최대 장점으로 꼽힌다고 해요.

SPSS는 통계적 분석과 데이터 마이닝 등에 사용되는 통계 분석 프로그램입니다.

엑셀과 인터페이스가 비슷해 직관적이라는 장점이 있습니다.

STATA는 통계 분석 프로그램입니다.

데이터관리가 편리하며 사용법이 간결한 게 특징이에요!

Zeppelin은 데이터 분석 및 시각화 프로그램입니다.

빅데이터 분석 등에 유용하답니다~

SAS는 통계 분석 프로그램입니다.

자료 관리가 효율적이어서 데이터양이 많을 경우 유용하다고 합니다!

Rapid Miner는 GUI 기반 예측 분석 통합 플랫폼입니다. GUI는 사용자가 그래픽을 통해 컴퓨터와 정보를 교환하는 작업 환경을 말합니다! 누구나 자유롭게 이용, 수정 및 배포할 수 있다네요.

클릭 센스는 데이터 분석 및 시각화 프로그램입니다. 애플리케이션을 통해 빠른 정보 탐색을 하고, 시각화를 할 수 있어서 즉각적인 통찰을 얻을 수 있고 고품질의 데이터를 이용할 수 있습니다.

Gretl은 계량경제분석에서 주료 사용되는 분석 프로그램입니다.

누구나 무료로 사용이 가능하고 직관적인 인터페이스와 시각화 기능이 장점입니다!

오늘은 데이터 분석과 관련된 도구를 알아보았습니다.

알찬 시간이었죠?

다들 데이터 안심구역과 함께 또 만나요~

[빅데이터] 데이터 분석 툴 TOP 16 + 관련 도구들 – 권박사

It allows you to create distributed streaming machine learning (ML) algorithms and run them on multiple DSPEs (distributed stream processing engines). Apache SAMOA’s closest alternative is BigML tool.

이 도구는 C ++ 및 ECL (Enterprise Control Language)로 알려진 데이터 중심 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 데이터 병렬 처리, 파이프 라인 병렬 처리 및 시스템 병렬 처리를 지원하는 Thor 아키텍처를 기반으로합니다. 오픈 소스 도구이며 Hadoop 및 기타 빅 데이터 플랫폼을 대체 할 수 있습니다.

HPCC는 약자 H igh- P erformance C omputing C 광택. 이것은 확장 성이 뛰어난 슈퍼 컴퓨팅 플랫폼을 통한 완전한 빅 데이터 솔루션입니다. HPCC는 DAS ( Data A nalytics S upercomputer)라고도합니다. 이 도구는 LexisNexis Risk Solutions에서 개발했습니다.

Lumify는 빅 데이터 융합 / 통합, 분석 및 시각화를위한 무료 오픈 소스 도구입니다. 주요 기능에는 전체 텍스트 검색, 2D 및 3D 그래프 시각화, 자동 …

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01_04.재밌는 빅데이터 분석 도구들04

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[빅데이터] 데이터 분석 툴 TOP 16 + 관련 도구들

아래에 나열된 것은 몇 가지 최고의 오픈 소스 도구와 무료 평가판이있는 유료 상용 도구입니다.

각 도구를 자세히 살펴 보겠습니다 !!

# 1) Xplenty

Xplenty 는 클라우드에서 분석을 위해 데이터를 통합, 처리 및 준비하는 플랫폼입니다. 모든 데이터 소스를한데 모을 것입니다. 직관적 인 그래픽 인터페이스는 ETL, ELT 또는 복제 솔루션을 구현하는 데 도움이됩니다.

Xplenty는 로우 코드 및 코드없는 기능으로 데이터 파이프 라인을 구축하기위한 완벽한 툴킷입니다. 마케팅, 영업, 지원 및 개발자를위한 솔루션이 있습니다.

Xplenty는 하드웨어, 소프트웨어 또는 관련 인력에 투자하지 않고도 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. Xplenty는 이메일, 채팅, 전화 및 온라인 회의를 통해 지원을 제공합니다.

장점 :

Xplenty는 탄력적이고 확장 가능한 클라우드 플랫폼입니다.

다양한 데이터 저장소와 다양한 즉시 사용 가능한 데이터 변환 구성 요소에 즉시 연결할 수 있습니다.

Xplenty의 풍부한 표현 언어를 사용하여 복잡한 데이터 준비 기능을 구현할 수 있습니다.

고급 사용자 지정 및 유연성을위한 API 구성 요소를 제공합니다.

단점 :

연간 청구 옵션 만 사용할 수 있습니다. 월간 구독을 허용하지 않습니다.

가격 : 가격 세부 정보에 대한 견적을받을 수 있습니다. 구독 기반 가격 모델이 있습니다. 7 일 동안 무료로 플랫폼을 사용해 볼 수 있습니다.

=> Xplenty 웹 사이트 방문

# 2) Hadoop

Apache Hadoop은 클러스터 된 파일 시스템 및 빅 데이터 처리에 사용되는 소프트웨어 프레임 워크입니다. MapReduce 프로그래밍 모델을 통해 빅 데이터의 데이터 세트를 처리합니다.

Hadoop은 Java로 작성된 오픈 소스 프레임 워크이며 크로스 플랫폼 지원을 제공합니다.

의심 할 여지없이 이것은 최고의 빅 데이터 도구입니다. 실제로 Fortune 50 대 기업의 절반 이상이 Hadoop을 사용합니다. 의 일부 큰 이름 등 호튼 웍스, IBM, 인텔, 마이크로 소프트, 페이스 북, 아마존 웹 서비스를 포함

장점 :

Hadoop의 핵심 강점은 동일한 파일 시스템에서 비디오, 이미지, JSON, XML 및 일반 텍스트와 같은 모든 유형의 데이터를 저장할 수있는 HDFS (Hadoop 분산 파일 시스템)입니다.

R & D 목적에 매우 유용합니다.

데이터에 대한 빠른 액세스를 제공합니다.

뛰어난 확장 성

컴퓨터 클러스터에있는 고 가용성 서비스

단점 :

3 배 데이터 중복으로 인해 디스크 공간 문제가 발생할 수 있습니다.

I / O 작업은 더 나은 성능을 위해 최적화되었을 수 있습니다.

가격 : 이 소프트웨어는 Apache 라이선스에 따라 무료로 사용할 수 있습니다.

Apache Hadoop 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 3) CDH (하 둡용 Cloudera 배포)

CDH는 해당 기술의 엔터프라이즈 급 배포를 목표로합니다. 완전히 오픈 소스이며 Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala 등을 포함하는 무료 플랫폼 배포를 제공합니다.

무제한 데이터를 수집, 처리, 관리, 관리, 발견, 모델링 및 배포 할 수 있습니다.

장점 :

포괄적 인 배포

Cloudera Manager는 Hadoop 클러스터를 매우 잘 관리합니다.

간편한 구현.

덜 복잡한 관리.

높은 보안 및 거버넌스

단점 :

CM 서비스의 차트와 같은 복잡한 UI 기능은 거의 없습니다.

여러 가지 권장 설치 방법이 혼란 스러울 것 같습니다.

그러나 노드 당 라이선스 가격은 상당히 비쌉니다.

가격 : CDH는 Cloudera의 무료 소프트웨어 버전입니다. 그러나 Hadoop 클러스터의 비용을 알고 싶다면 노드 당 비용은 테라 바이트 당 약 $ 1000 ~ $ 2000입니다.

여기 를 클릭 하여 CDH 웹 사이트로 이동 하십시오 .

# 4) Cassandra

Apache Cassandra는 무료이며 수많은 상용 서버에 분산 된 방대한 양의 데이터를 관리하도록 구성된 오픈 소스 분산 NoSQL DBMS로 고 가용성을 제공합니다. CQL (Cassandra Structure Language)을 사용하여 데이터베이스와 상호 작용합니다.

Cassandra를 사용하는 유명 기업으로는 Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo 등이 있습니다.

장점 :

단일 실패 지점이 없습니다.

대용량 데이터를 매우 빠르게 처리합니다.

로그 구조 스토리지

자동화 된 복제

선형 확장 성

단순 링 아키텍처

단점 :

문제 해결 및 유지 관리에 추가 노력이 필요합니다.

클러스터링이 개선 될 수 있습니다.

행 수준 잠금 기능이 없습니다.

가격 : 이 도구는 무료입니다.

Cassandra 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하세요 .

# 5) KNIME

KNIME는 기업보고, 통합, 연구, CRM, 데이터 마이닝, 데이터 분석, 텍스트 마이닝 및 비즈니스 인텔리전스에 사용되는 오픈 소스 도구 인 Konstanz Information Miner의 약자입니다 . Linux, OS X 및 Windows 운영 체제를 지원합니다.

SAS의 좋은 대안으로 간주 될 수 있습니다. Knime을 사용하는 최고의 회사로는 Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire 등이 있습니다.

장점 :

간단한 ETL 작업

다른 기술 및 언어와 매우 잘 통합됩니다.

풍부한 알고리즘 세트.

유용하고 체계적인 워크 플로우.

많은 수작업을 자동화합니다.

안정성 문제가 없습니다.

설정이 쉽습니다.

단점 :

데이터 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다.

거의 전체 RAM을 차지합니다.

그래프 데이터베이스와의 통합을 허용했을 수 있습니다.

가격 : Knime 플랫폼은 무료입니다. 그러나 Knime 분석 플랫폼의 기능을 확장하는 다른 상용 제품을 제공합니다.

KNIME 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 6) Datawrapper

Datawrapper는 사용자가 간단하고 정확하며 포함 가능한 차트를 매우 빠르게 생성 할 수 있도록 지원하는 데이터 시각화 용 오픈 소스 플랫폼입니다.

주요 고객은 전 세계에 퍼져있는 뉴스 룸입니다. 일부 이름에는 The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter 등이 포함됩니다.

장점 :

기기 친화적입니다. 모바일, 태블릿 또는 데스크톱 등 모든 유형의 장치에서 매우 잘 작동합니다.

완전히 반응

빠른

인터렉티브

모든 차트를 한 곳으로 가져옵니다.

훌륭한 사용자 정의 및 내보내기 옵션.

제로 코딩이 필요합니다.

단점 : 제한된 색상 팔레트

가격 : 아래에 언급 된대로 무료 서비스와 맞춤형 유료 옵션을 제공합니다.

단일 사용자, 가끔 사용 : 10K

단일 사용자, 일일 사용 : 29 € / 월

전문 팀 : 129 € / 월

맞춤형 버전 : 279 € / 월

엔터프라이즈 버전 : 879 € +

Datawrapper 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 7) MongoDB

MongoDB는 C, C ++ 및 JavaScript로 작성된 NoSQL 문서 지향 데이터베이스입니다. 무료로 사용할 수 있으며 Windows Vista (이상 버전), OS X (10.7 이상 버전), Linux, Solaris 및 FreeBSD를 포함한 여러 운영 체제를 지원하는 오픈 소스 도구입니다.

주요 기능으로는 집계, 임시 쿼리, BSON 형식 사용, 샤딩, 인덱싱, 복제, 서버 측 자바 스크립트 실행, 스키마리스, 제한 수집, MongoDB 관리 서비스 (MMS),로드 밸런싱 및 파일 스토리지가 있습니다.

MongoDB를 사용하는 주요 고객으로는 Facebook, eBay, MetLife, Google 등이 있습니다.

장점 :

배우기 쉽습니다.

여러 기술 및 플랫폼에 대한 지원을 제공합니다.

설치 및 유지 관리에 문제가 없습니다.

안정적이고 저렴한 비용.

단점 :

제한된 분석.

특정 사용 사례의 경우 느립니다.

가격 : MongoDB의 SMB 및 엔터프라이즈 버전은 유료이며 요청시 가격이 제공됩니다.

MongoDB 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 8) Lumify

Lumify는 빅 데이터 융합 / 통합, 분석 및 시각화를위한 무료 오픈 소스 도구입니다.

주요 기능에는 전체 텍스트 검색, 2D 및 3D 그래프 시각화, 자동 레이아웃, 그래프 엔티티 간의 링크 분석, 매핑 시스템과의 통합, 지리 공간 분석, 멀티미디어 분석, 일련의 프로젝트 또는 작업 공간을 통한 실시간 협업이 포함됩니다.

장점 :

확장 가능

안전한

전담 풀 타임 개발 팀의 지원을받습니다.

클라우드 기반 환경을 지원합니다. Amazon의 AWS와 잘 작동합니다.

가격 : 이 도구는 무료입니다.

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# 9) HPCC

HPCC는 약자 H igh- P erformance C omputing C 광택. 이것은 확장 성이 뛰어난 슈퍼 컴퓨팅 플랫폼을 통한 완전한 빅 데이터 솔루션입니다. HPCC는 DAS ( Data A nalytics S upercomputer)라고도합니다. 이 도구는 LexisNexis Risk Solutions에서 개발했습니다.

이 도구는 C ++ 및 ECL (Enterprise Control Language)로 알려진 데이터 중심 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. 데이터 병렬 처리, 파이프 라인 병렬 처리 및 시스템 병렬 처리를 지원하는 Thor 아키텍처를 기반으로합니다. 오픈 소스 도구이며 Hadoop 및 기타 빅 데이터 플랫폼을 대체 할 수 있습니다.

장점 :

이 아키텍처는 고성능을 제공하는 상용 컴퓨팅 클러스터를 기반으로합니다.

병렬 데이터 처리.

빠르고 강력하며 확장 성이 뛰어납니다.

고성능 온라인 쿼리 애플리케이션을 지원합니다.

비용 효율적이고 포괄적입니다.

가격 : 이 도구는 무료입니다.

HPCC 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 10) Storm

Apache Storm은 크로스 플랫폼, 분산 스트림 처리 및 내결함성 실시간 계산 프레임 워크입니다. 무료이며 오픈 소스입니다. 폭풍의 개발자로는 Backtype과 Twitter가 있습니다. Clojure와 Java로 작성되었습니다.

아키텍처는 사용자 정의 된 스파우트 및 볼트를 기반으로 정보 소스 및 조작을 설명하여 무제한 데이터 스트림의 일괄 분산 처리를 허용합니다.

그 중에서도 Groupon, Yahoo, Alibaba 및 The Weather Channel은 Apache Storm을 사용하는 유명한 조직입니다.

장점 :

대규모 안정성.

매우 빠르고 내결함성이 있습니다.

Guarantees the processing of data.

It has multiple use cases – real-time analytics, log processing, ETL (Extract-Transform-Load), continuous computation, distributed RPC, machine learning.

Cons:

Difficult to learn and use.

Difficulties with debugging.

Use of Native Scheduler and Nimbus become bottlenecks.

Pricing: This tool is free.

Click here to Navigate to the Apache Storm website.

#11) Apache SAMOA

SAMOA stands for Scalable Advanced Massive Online Analysis. It is an open-source platform for big data stream mining and machine learning.

It allows you to create distributed streaming machine learning (ML) algorithms and run them on multiple DSPEs (distributed stream processing engines). Apache SAMOA’s closest alternative is BigML tool.

Pros:

Simple and fun to use.

Fast and scalable.

True real-time streaming.

WORA (Write Once Run Anywhere) 아키텍처.

가격 : 이 도구는 무료입니다.

SAMOA 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 12) Talend

Talend 빅 데이터 통합 ​​제품은 다음과 같습니다.

빅 데이터 용 오픈 스튜디오 : 무료 및 오픈 소스 라이선스로 제공됩니다. 구성 요소와 커넥터는 Hadoop 및 NoSQL입니다. 커뮤니티 지원 만 제공합니다.

구성 요소와 커넥터는 Hadoop 및 NoSQL입니다. 커뮤니티 지원 만 제공합니다. 빅 데이터 플랫폼 : 사용자 기반 구독 라이선스와 함께 제공됩니다. 구성 요소와 커넥터는 MapReduce 및 Spark입니다. 웹, 이메일 및 전화 지원을 제공합니다.

구성 요소와 커넥터는 MapReduce 및 Spark입니다. 웹, 이메일 및 전화 지원을 제공합니다. 실시간 빅 데이터 플랫폼 : 사용자 기반 구독 라이선스가 적용됩니다. 구성 요소 및 커넥터에는 Spark 스트리밍, 기계 학습 및 IoT가 포함됩니다. 웹, 이메일 및 전화 지원을 제공합니다.

장점 :

빅 데이터를위한 ETL 및 ELT를 간소화합니다.

스파크의 속도와 규모를 달성하십시오.

실시간으로의 이동을 가속화합니다.

여러 데이터 소스를 처리합니다.

하나의 지붕 아래에 수많은 커넥터를 제공하므로 필요에 따라 솔루션을 사용자 정의 할 수 있습니다.

단점 :

커뮤니티 지원이 더 좋을 수 있습니다.

개선되고 사용하기 쉬운 인터페이스를 가질 수 있습니다.

팔레트에 사용자 컴포넌트를 추가하기가 어렵습니다.

가격 : 빅 데이터 용 오픈 스튜디오는 무료입니다. 나머지 제품의 경우 구독 기반의 유연한 비용을 제공합니다. 평균적으로 연간 5 명의 사용자에게 평균 $ 50,000의 비용이들 수 있습니다. 그러나 최종 비용은 사용자 수 및 에디션에 따라 달라집니다.

각 제품에는 무료 평가판이 제공됩니다.

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# 13) Rapidminer

Rapidminer는 데이터 과학, 기계 학습 및 예측 분석을위한 통합 환경을 제공하는 크로스 플랫폼 도구입니다. 1 개의 논리 프로세서와 최대 10,000 개의 데이터 행을 허용하는 무료 버전뿐만 아니라 소형, 중형 및 대형 독점 에디션을 제공하는 다양한 라이선스가 제공됩니다.

Hitachi, BMW, Samsung, Airbus 등과 같은 조직에서 RapidMiner를 사용하고 있습니다.

장점 :

오픈 소스 Java 코어.

일선 데이터 과학 도구 및 알고리즘의 편리함.

코드 옵션 GUI 기능.

API 및 클라우드와 잘 통합됩니다.

탁월한 고객 서비스 및 기술 지원.

단점 : 온라인 데이터 서비스가 개선되어야합니다.

가격 : Rapidminer의 상업 가격은 $ 2.500부터 시작합니다.

Small Enterprise Edition은 사용자 당 연간 $ 2,500입니다. 중형 엔터프라이즈 버전은 사용자 당 연간 $ 5,000입니다. 대기업 에디션은 사용자 당 연간 $ 10,000의 비용이 듭니다. 전체 가격 정보는 웹 사이트를 확인하세요.

Rapidminer 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 14) Qubole

Qubole 데이터 서비스는 사용자의 사용을 자체적으로 관리, 학습 및 최적화하는 독립적이고 포괄적 인 빅 데이터 플랫폼입니다. 이를 통해 데이터 팀은 플랫폼을 관리하는 대신 비즈니스 결과에 집중할 수 있습니다.

Qubole을 사용하는 많은 유명한 이름 중 Warner 음악 그룹, Adobe 및 Gannett가 있습니다. Qubole의 가장 가까운 경쟁자는 Revulytics입니다.

장점 :

가치 실현 시간 단축.

유연성 및 확장 성 향상.

최적화 된 지출

빅 데이터 분석 채택 강화.

사용하기 쉬운.

공급 업체 및 기술 종속을 제거합니다.

전 세계 AWS의 모든 리전에서 사용할 수 있습니다.

가격 : Qubole은 비즈니스 및 엔터프라이즈 에디션을 제공하는 독점 라이선스가 적용됩니다. Business Edition은 무료이며 최대 5 명의 사용자 를 지원합니다.

엔터프라이즈 에디션은 가입 기반 및 유료입니다. 여러 사용자와 사용 사례가있는 대규모 조직에 적합합니다. 가격은 월 $ 199 부터 시작합니다 . Enterprise 에디션 가격에 대해 자세히 알아 보려면 Qubole 팀에 문의해야합니다.

Qubole 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 15) Tableau

Tableau는 비즈니스 인텔리전스 및 분석을위한 소프트웨어 솔루션으로, 세계 최대 규모의 조직이 데이터를 시각화하고 이해하는 데 도움이되는 다양한 통합 제품을 제공합니다.

이 소프트웨어에는 Tableau Desktop (분석 가용), Tableau Server (기업용) 및 Tableau Online (클라우드 용)의 세 가지 주요 제품이 포함되어 있습니다. 또한 Tableau Reader와 Tableau Public은 최근에 추가 된 두 가지 제품입니다.

Tableau는 모든 데이터 크기를 처리 할 수 ​​있으며 기술 및 비 기술적 고객 기반에 쉽게 접근 할 수 있으며 실시간 맞춤형 대시 보드를 제공합니다. 데이터 시각화 및 탐색을위한 훌륭한 도구입니다.

Tableau를 사용하는 몇 안되는 유명한 이름 중 Verizon Communications, ZS Associates 및 Grant Thornton이 있습니다. Tableau의 가장 가까운 대체 도구는 Looker입니다.

장점 :

경쟁사 제품과 비교하여 원하는 유형의 시각화를 생성 할 수있는 뛰어난 유연성.

이 도구의 데이터 통합 ​​기능은 놀랍습니다.

다양한 스마트 기능을 제공하며 속도면에서 날카 롭습니다.

대부분의 데이터베이스와의 연결을 즉시 지원합니다.

코드없는 데이터 쿼리.

모바일 지원, 대화 형 및 공유 가능한 대시 보드.

단점 :

서식 컨트롤이 향상 될 수 있습니다.

다양한 Tableau 서버 및 환경 간의 배포 및 마이그레이션을위한 기본 제공 도구가있을 수 있습니다.

가격 : Tableau는 데스크톱, 서버 및 온라인을위한 다양한 버전을 제공합니다. 가격 은 월 $ 35부터 시작합니다 . 각 에디션에는 무료 평가판이 있습니다.

각 에디션의 비용을 살펴 보겠습니다.

Tableau Desktop 개인용 버전 : $ 35 USD / 사용자 / 월 (연간 청구).

Tableau Desktop Professional 버전 : $ 70 USD / 사용자 / 월 (연간 청구).

Tableau Server 온-프레미스 또는 퍼블릭 클라우드 : $ 35 USD / 사용자 / 월 (연간 청구).

Tableau Online 완전 호스팅 : $ 42 USD / 사용자 / 월 (연간 청구).

Tableau 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 16) R

R은 가장 포괄적 인 통계 분석 패키지 중 하나입니다. 오픈 소스, 무료, 다중 패러다임 및 동적 소프트웨어 환경입니다. C, Fortran 및 R 프로그래밍 언어로 작성되었습니다.

통계 학자와 데이터 마이너가 널리 사용합니다. 사용 사례에는 데이터 분석, 데이터 조작, 계산 및 그래픽 표시가 포함됩니다.

장점 :

R의 가장 큰 장점은 패키지 생태계의 광대 함입니다.

타의 추종을 불허하는 그래픽 및 차트 이점.

단점 : 단점으로는 메모리 관리, 속도 및 보안이 있습니다.

가격 : R studio IDE와 반짝이는 서버는 무료입니다.

이 외에도 R studio는 기업용 전문 제품을 제공합니다.

RStudio 상용 데스크톱 라이선스 : 사용자 당 연간 $ 995.

RStudio Server Pro 상용 라이선스 : 서버 당 연간 $ 9,995 (무제한 사용자 지원).

RStudio 연결 가격은 사용자 당 월 $ 6.25에서 사용자 당 월 $ 62까지 다양합니다.

RStudio Shiny Server Pro는 연간 $ 9,995입니다.

공식 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하고 RStudio로 이동하려면 여기 를 클릭 하세요 .

상위 15 개의 빅 데이터 도구에 대해 충분히 논의한 후 시장에서 인기있는 몇 가지 다른 유용한 빅 데이터 도구에 대해서도 간략히 살펴 보겠습니다.

추가 도구

# 17) Elasticsearch

Elastic Search는 Lucene을 기반으로하는 크로스 플랫폼, 오픈 소스, 분산 형 RESTful 검색 엔진입니다.

가장 인기있는 엔터프라이즈 검색 엔진 중 하나입니다. Logstash (데이터 수집 및 로그 구문 분석 엔진) 및 Kibana (분석 및 시각화 플랫폼)와 함께 통합 솔루션으로 제공되며 세 가지 제품을 함께 Elastic 스택이라고합니다.

Elastic Search 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하세요 .

# 18) OpenRefine

OpenRefine은 무료 오픈 소스 데이터 관리 및 데이터 시각화 도구로 복잡한 데이터를 처리하고 정리, 변환, 확장 및 개선 할 수 있습니다. Windows, Linux 및 macOD 플랫폼을 지원합니다.

OpenRefine 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 19) 스타 타 윙

Statwing은 분석, 시계열, 예측 및 시각화 기능이있는 통계 도구를 사용하기 편리합니다. 시작 가격은 사용자 당 월 $ 50.00입니다. 무료 평가판도 사용할 수 있습니다.

Statwing 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 20) CouchDB

Apache CouchDB는 사용 편의성과 확장 가능한 아키텍처를 유지하는 것을 목표로하는 오픈 소스, 크로스 플랫폼, 문서 지향 NoSQL 데이터베이스입니다. 동시성 지향 언어 인 Erlang으로 작성되었습니다.

Apache CouchDB 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 21) 펜타 호

Pentaho는 데이터 통합 ​​및 분석을위한 응집력있는 플랫폼입니다. 실시간 데이터 처리를 제공하여 디지털 통찰력을 높입니다. 소프트웨어는 엔터프라이즈 및 커뮤니티 에디션으로 제공됩니다. 무료 평가판도 사용할 수 있습니다.

Pentaho 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 22) Flink

Apache Flink는 데이터 분석 및 기계 학습을위한 오픈 소스 크로스 플랫폼 분산 스트림 처리 프레임 워크입니다. 이것은 Java와 Scala로 작성되었습니다. 내결함성, 확장 가능 및 고성능입니다.

Apache Flink 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 23) 데이터 클리너

Quadient DataCleaner는 프로그래밍 방식으로 데이터 세트를 정리하고 분석 및 변환을 위해 준비하는 Python 기반 데이터 품질 솔루션입니다.

Quadient DataCleaner 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 24) 캐글

Kaggle은 예측 모델링 대회 및 호스팅 된 공개 데이터 세트를위한 데이터 과학 플랫폼입니다. 크라우드 소싱 접근 방식에서 작동하여 최고의 모델을 제시합니다.

Kaggle 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 25) 하이브

Apache Hive는 데이터 요약, 쿼리 및 분석을 용이하게하는 Java 기반 교차 플랫폼 데이터웨어 하우스 도구입니다.

웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 26) 스파크

Apache Spark는 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 빠른 클러스터 컴퓨팅을위한 오픈 소스 프레임 워크입니다. 이것은 Scala, Java, Python 및 R로 작성되었습니다.

Apache Spark 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 27) IBM SPSS 모델러

SPSS는 데이터 마이닝 및 예측 분석을위한 독점 소프트웨어입니다. 이 도구는 데이터 탐색에서 기계 학습에 이르기까지 모든 작업을 수행 할 수있는 드래그 앤 드래그 인터페이스를 제공합니다. 매우 강력하고 다양하며 확장 가능하고 유연한 도구입니다.

SPSS 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 28) 오픈 텍스트

OpenText 빅 데이터 분석은 비즈니스 사용자와 분석가를 위해 설계된 고성능 종합 솔루션으로, 데이터를 쉽고 빠르게 액세스, 혼합, 탐색 및 분석 할 수 있습니다.

OpenText 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 29) 오라클 데이터 마이닝

ODM은 Oracle 데이터 및 투자를 생성, 관리, 배포 및 활용할 수있는 데이터 마이닝 및 전문 분석을위한 독점 도구입니다.

ODM 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 30) Teradata

Teradata 회사는 데이터웨어 하우징 제품 및 서비스를 제공합니다. Teradata 분석 플랫폼은 분석 기능과 엔진, 선호하는 분석 도구, AI 기술 및 언어, 여러 데이터 유형을 단일 워크 플로에 통합합니다.

Teradata 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 31) BigML

BigML을 사용하면 초고속 실시간 예측 앱을 빌드 할 수 있습니다. 데이터 세트와 모델을 만들고 공유 할 수있는 관리 형 플랫폼을 제공합니다.

BigML 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하세요 .

# 32) 실크

Silk는 주로 이기종 데이터 소스 통합을 목표로하는 연결된 데이터 패러다임 기반의 오픈 소스 프레임 워크입니다.

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# 33) CartoDB

CartoDB는 위치 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구 역할을하는 부분 유료 SaaS 클라우드 컴퓨팅 프레임 워크입니다.

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# 34) Charito

Charito는 대부분의 인기있는 데이터 소스에 연결하는 간단하고 강력한 데이터 탐색 도구입니다. SQL을 기반으로하며 매우 쉽고 빠른 클라우드 기반 배포를 제공합니다.

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# 35) Plot.ly

Plot.ly 는 데이터를 그리드로 가져와 분석하고 통계 도구를 활용하기위한 GUI를 보유하고 있습니다. 그래프를 삽입하거나 다운로드 할 수 있습니다. 매우 빠르고 효율적으로 그래프를 생성합니다.

Plot.ly 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 36) 블록 스프링

Blockspring은 API 데이터를 검색, 결합, 처리 및 처리하는 방법을 간소화하여 중앙 IT의 부하를 줄입니다.

Blockspring 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

# 37) OctoParse

Octoparse는 코딩없이 웹 데이터를 쉽게 추출하는 데 도움 이되는 클라우드 중심 웹 크롤러 입니다.

Octoparse 웹 사이트로 이동 하려면 여기 를 클릭 하십시오 .

결론

우리는 요즘 시장에서 빅 데이터 운영을 지원할 수있는 도구가 많다는 것을 알게되었습니다.

이들 중 일부는 오픈 소스 도구 였고 나머지는 유료 도구였습니다.

프로젝트 요구 사항에 따라 올바른 빅 데이터 도구를 현명하게 선택해야합니다.

도구를 완성하기 전에 항상 먼저 평가판을 탐색하고 도구의 기존 고객과 연결하여 리뷰를받을 수 있습니다.

@ 출처 : https://www.softwaretestinghelp.com/

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포항공대에서 화장품 대기업 그리고 데이터 분석가로의 커리어 | 러닝스푼즈

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09화 어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 하나 – 브런치

첫째, 검색 플랫폼에서 제공하는 데이터 분석 도구를 이용하면 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있다. 구글의 구글 트렌드, 네이버의 데이터랩, 바이브(다음소프트)의 썸트렌드, 그리고 빅카인즈 등이 대표적이다. 구글 트렌드와 데이터랩은 특정 검색어가 얼마나 많이 검색되었는지 확인할 때 유용한 도구다. 글로벌 트렌드를 알고 싶다면 구글 트렌드를, 국내 트렌드를 알고 싶다면 데이터랩이 더 유용할 수 있다. 썸트렌드는 온라인 데이터를 통해 키워드 분석, 평판 분석, 비교분석을 제공한다. 무료로 이용할 수 있으며 고급 분석은 유료 서비스를 받아야 한다. 빅카인즈는 신문, 방송 등 국내 54개 주요 언론사의 6천5백만 건 뉴스를 축적하고 있는 국내 최대의 공공 뉴스 아카이브이다. 빅카인즈 내에서 뉴스 검색, 연관어 등 다양한 빅 데이터 분석을 쉽고 간단하게 할 수 있다. 무료 회원가입으로 분석한 내용을 다운로드해서 다른 분석 도구에서 추가 분석을 할 수도 있다. 특히 텍스트 마이닝으로 뉴스에 언급된 키워드의 빈도와 연관어를 분석할 수 있다.

현업 실무자로서 데이터 분석을 하고자 한다면 먼저 엑셀과 검색 플랫폼에서 필요한 분석을 하면서 데이터 분석을 하는 습관을 기를 필요가 있다. 좀 더 깊이 있는 분석을 하고자 한다면 SPSS와 같은 통계 패키지를 사용하고, 전문적인 데이터 분석 및 시각화 분석을 하고자 한다면 R과 같은 프로그래밍 언어를 익혀야 한다. 코딩에 자신이 없다면 래피드마이너와 같은 분석 플랫폼으로 데이터 마이닝 및 예측 분석을 할 수 있다. 현업 실무자는 모든 분석 도구와 방법을 익히는 것이 아니라 나의 업무에 필요한 분석 도구와 방법만 집중적으로 학습할 것을 권장한다. 무료이면서도 초보자가 사용할 수 있는 분석 도구로 텍스트 마이닝은 검색 플랫폼을, 집계 및 요약 등 기초적인 기술 통계와 가설검정 등은 엑셀로, 그리고 예측 분석 및 데이터 마이닝은 래피드마이너를 분석 도구로 추천한다. R이나 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 사용하지 않아도 셀프서비스로 데이터 분석을 할 수 있다.

둘째, 마이크로소프트의 엑셀은 가장 보편적으로 사용하는 데이터 분석 도구다. 엑셀은 데이터가 테이블 형태로 되어 있어서 직관적으로 데이터를 관리할 수 있다. 여기에 파워 쿼리나 피벗 기능을 이용하면 쉽게 데이터를 정리하고 시각화할 수 있다. 파워 쿼리는 분석 요구에 부합하도록 데이터 원본을 검색, 연결, 결합 또는 구체화할 수 있게 해주는 데이터 연결 기술이다. 파워 피벗은 데이터 모델을 만들고, 관계를 설정하고, 계산을 만들 수 있는 데이터 모델링 기술이다. 그리고 파워 BI와 연동이 되기 때문에 비즈니스 인텔리전스(BI)까지 구현할 수 있다. 정품 사용자라면 추가적인 비용 부담 없이 이런 모든 기능을 사용할 수 있다. 다만 처리용량이나 고급 통계분석 기능, 그리고 자동화 측면에서 한계를 가지고 있다. 엑셀은 데이터 과학을 처음 접하는 현업 데이터 분석가에게 유용한 도구로 모자람이 없다.

28 thg 10, 2020 — 2부. 데이터를 분석하는 습관 : 셀프서비스 데이터 분석 | 목적에 맞는 분석 도구의 선택 빅 데이터의 시대가 되면서 데이터 분석은 셀프서비스로 …

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쇼핑몰 운영에 도움되는 데이터 분석 툴과 활용팁 대공개! [쇼핑몰 창업의 요즘 궁금증?!]

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09화 어떤 데이터 분석 도구를 선택해야 하나

목적에 맞는 분석 도구의 선택

빅 데이터의 시대가 되면서 데이터 분석은 셀프서비스로 진화하고 있다. 어느 순간 물이 셀프서비스가 되었듯이 데이터 분석도 셀프서비스가 되고 있다. 어떤 지역으로 이동하려면 자동차가 필요하듯이 데이터 분석을 하려면 분석 도구가 필요하다. 데이터 분석을 전문적으로 해보지 않았던 현업 실무자는 목적에 맞는 현명한 분석 도구를 선택하는 데 어려움이 있다. 아무거나 선택한다면 서울에서 대전을 가는데 승용차가 아니라 트럭을 잘못 선택하여 고생하는 꼴이 될 수 있다. 만약 서베이를 통해 수집한 데이터를 단순 집계한다면 엑셀로도 충분하다. 굳이 R을 사용할 이유가 없다. 그러나 빅 데이터를 수집하고 처리하고 모델링을 해야 한다면 R이나 파이썬을 다룰 수 있어야 한다.

목적에 맞는 분석 도구의 선택은 셀프서비스 데이터 분석에서 특히 더 중요하다. 업무를 효율적으로 해야 하는데 잘못 선택하면 오히려 비효율이 될 수 있기 때문이다. 가장 대표적인 도구 몇 가지를 살펴보자.

첫째, 검색 플랫폼에서 제공하는 데이터 분석 도구를 이용하면 손쉽게 데이터 분석을 할 수 있다. 구글의 구글 트렌드, 네이버의 데이터랩, 바이브(다음소프트)의 썸트렌드, 그리고 빅카인즈 등이 대표적이다. 구글 트렌드와 데이터랩은 특정 검색어가 얼마나 많이 검색되었는지 확인할 때 유용한 도구다. 글로벌 트렌드를 알고 싶다면 구글 트렌드를, 국내 트렌드를 알고 싶다면 데이터랩이 더 유용할 수 있다. 썸트렌드는 온라인 데이터를 통해 키워드 분석, 평판 분석, 비교분석을 제공한다. 무료로 이용할 수 있으며 고급 분석은 유료 서비스를 받아야 한다. 빅카인즈는 신문, 방송 등 국내 54개 주요 언론사의 6천5백만 건 뉴스를 축적하고 있는 국내 최대의 공공 뉴스 아카이브이다. 빅카인즈 내에서 뉴스 검색, 연관어 등 다양한 빅 데이터 분석을 쉽고 간단하게 할 수 있다. 무료 회원가입으로 분석한 내용을 다운로드해서 다른 분석 도구에서 추가 분석을 할 수도 있다. 특히 텍스트 마이닝으로 뉴스에 언급된 키워드의 빈도와 연관어를 분석할 수 있다.

△ 썸트렌드의 역세권과 슬세권 연관어 비교 분석

△ 빅카인즈의 슬세권 연관어 분석

둘째, 마이크로소프트의 엑셀은 가장 보편적으로 사용하는 데이터 분석 도구다. 엑셀은 데이터가 테이블 형태로 되어 있어서 직관적으로 데이터를 관리할 수 있다. 여기에 파워 쿼리나 피벗 기능을 이용하면 쉽게 데이터를 정리하고 시각화할 수 있다. 파워 쿼리는 분석 요구에 부합하도록 데이터 원본을 검색, 연결, 결합 또는 구체화할 수 있게 해주는 데이터 연결 기술이다. 파워 피벗은 데이터 모델을 만들고, 관계를 설정하고, 계산을 만들 수 있는 데이터 모델링 기술이다. 그리고 파워 BI와 연동이 되기 때문에 비즈니스 인텔리전스(BI)까지 구현할 수 있다. 정품 사용자라면 추가적인 비용 부담 없이 이런 모든 기능을 사용할 수 있다. 다만 처리용량이나 고급 통계분석 기능, 그리고 자동화 측면에서 한계를 가지고 있다. 엑셀은 데이터 과학을 처음 접하는 현업 데이터 분석가에게 유용한 도구로 모자람이 없다.

셋째, 전문적인 통계 패키지로 SPSS와 SAS가 있다. SPSS는 어느 정도의 진입장벽이 있긴 하지만 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)로 되어 있어서 초보자도 쉽게 사용할 수 있다. 엑셀과 같은 메뉴 구조로 되어 있다. 깊이 있는 혹은 추가적인 분석을 위해 프로그래밍이 필요한 경우도 있지만, 대다수는 기본 기능으로 고급 통계분석, 데이터 마이닝까지 가능하다. SAS는 프로그래밍해야 되기 때문에 어느 정도 전문성이 요구되는 분석 도구다. 강력한 통계분석 기능을 제공하고 있으며, 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 기능이 추가되고 있다. 두 패키지 모두 유료이고 시험판을 일정 기간 사용할 수 있다. 만약 통계와 프로그래밍에 대한 이해가 약하다면 SPSS를 사용하는 편이 훨씬 스트레스를 줄일 수 있다.

넷째, R과 파이썬과 같은 오픈소스 프로그래밍 언어가 있다. R은 통계 분석과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 다양한 패키지의 집합으로 구성된 데이터 분석 도구다. 워크시트 대신에 입력창만이 존재하기 때문에 통계와 프로그래밍에 대한 기본적인 이해가 있어야 사용할 수 있다. R을 포함한 모든 프로그래밍 언어에서는 변수라는 개념을 사용하는데 이런 변수는 작업공간에 존재하지만 고정된 위치를 갖지는 않으며, 벡터, 행렬, 테이블 등 고유의 자료형을 갖는다. 파이썬은 보다 빠르게 작업하고 시스템을 보다 효과적으로 통합할 수 있는 프로그래밍 언어이며 개발도구다. 두 언어 모두 통계분석이 가능하지만, R은 통계분석에 특화된 언어이고, 파이썬은 개발에 특화되어 있다. 그 쓰임새에 따라 선택적으로 사용할 필요가 있다. 무료라는 장점이 있는 반면에 언어를 익혀야 하는 어려움이 있다.

다섯째, 래피드마이너(RapidMiner)와 나임(Knime) 같은 오픈소스 플랫폼도 있다. 드래그 앤 드롭만으로 프로그래밍 없이 분류와 패턴 발견 등의 복잡한 분석을 할 수 있다. 현업 실무자인 초보 데이터 분석가부터 전문 분석가까지 이용할 수 있는 데이터 분석 플랫폼이다. 래피드마이너는 GUI 방식으로 데이터 마이닝을 할 수 있는 분석 도구다. 나임은 Work-Flow 기반으로 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 코딩 기반의 다른 데이터 분석 프로그램보다 코딩에 대한 기능 요구도가 낮고, 분석 과정을 시각화하여 볼 수 있다.

마지막으로 비즈니스 인텔리전스 도구로 파워 BI와 태블로 등도 있다. 모든 데이터 분석은 분석 결과를 해석하여 통찰을 얻어야 하는데 그 중심에 시각화 분석이 있다. 데이터 시각화는 데이터를 수집 및 처리하여 시각적으로 도식화하는 기법으로 아이디어를 탐구하고 정보를 전달할 수 있는 빠르고 효과적인 방법이며, 비즈니스 인텔리전스를 위한 대시보드 역할을 한다. 대시보드를 만들게 되면 한눈에 동태적으로 데이터 분석의 결과를 실시간으로 볼 수 있고 결과물을 공유를 할 수 있기 때문에 매우 유용한 통찰을 제공할 수 있다. 파워 BI는 엑셀 데이터를 그대로 사용할 수 있고 무료로 이용할 수 있어서 초보자에게 유용한 도구다. 태블로는 강력한 시각화 도구이지만 유료이기 때문에 전사적으로 조직에서 도입할 때 유용하다. 현업 실무자로서 대시보드에서 데이터를 자유롭게 분석할 수 있어야 한다.

이 외에도 다양한 데이터 분석 도구들이 있다. 중요한 것은 도구 자체가 아니다. 어떤 도구를 사용하느냐는 해결하고자 하는 문제 및 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있다. 목적에 맞는 도구를 선택하는 것 역시 현업 실무자들이 고민해야 한다.

현업 실무자에게 맞는 데이터 분석 도구

현업 실무자로서 데이터 분석을 하고자 한다면 먼저 엑셀과 검색 플랫폼에서 필요한 분석을 하면서 데이터 분석을 하는 습관을 기를 필요가 있다. 좀 더 깊이 있는 분석을 하고자 한다면 SPSS와 같은 통계 패키지를 사용하고, 전문적인 데이터 분석 및 시각화 분석을 하고자 한다면 R과 같은 프로그래밍 언어를 익혀야 한다. 코딩에 자신이 없다면 래피드마이너와 같은 분석 플랫폼으로 데이터 마이닝 및 예측 분석을 할 수 있다. 현업 실무자는 모든 분석 도구와 방법을 익히는 것이 아니라 나의 업무에 필요한 분석 도구와 방법만 집중적으로 학습할 것을 권장한다. 무료이면서도 초보자가 사용할 수 있는 분석 도구로 텍스트 마이닝은 검색 플랫폼을, 집계 및 요약 등 기초적인 기술 통계와 가설검정 등은 엑셀로, 그리고 예측 분석 및 데이터 마이닝은 래피드마이너를 분석 도구로 추천한다. R이나 파이썬 같은 프로그래밍 언어를 사용하지 않아도 셀프서비스로 데이터 분석을 할 수 있다.

나에게 맞는 데이터 분석 툴은? – Udemy Korea

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마케터라면 꼭 알아야 할 빅데이터 분석 사이트

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나에게 맞는 데이터 분석 툴은?

든든한 커리어 무기, 데이터 분석

내 업무를 숫자로 말하는 데 조금이라도 머뭇거린 적이 있다면 주목! 요즘 어느 직무 채용공고에서 빠지지 않는 게 데이터 분석 역량인데요. (특히 우대 사항 단골 손님이죠) 데이터 역량을 좀 쌓아서 커리어 점프해볼까? 싶은 분들을 위해 준비했습니다. 회사 업무에 맞춰 필요한 부분을 잘 갖춰둔다면, 이직 할 때 분명 플러스 요소가 될 겁니다. 현업에서 실제로 쓰이는 툴 5가지! 핵심만 쏙쏙 알아봐요. 🤗

1️⃣ 엑셀(EXCEL)

엑셀(EXCEL) 엑셀이 데이터 분석 툴이라니 의아해 하실 수 있지만요. 데이터 분석 입문자에게 적합한 도구라고 할 수 있어요. 굳이 프로그래밍 언어를 배우지 않아도, 대부분의 데이터 기능들이 제공되기 때문에 배우기 쉽습니다. 수집된 데이터들을 정리하는 데이터 유효 기능, 필터 기능은 기본적으로 배우실 텐데요.

‘피벗 테이블’까지 알면, 엑셀 잘 한다는 소리 들을 수 있어요. 피벗 테이블 기능을 활용하면 함수 없이도 쉽고 빠른 계산이 가능하며, 많은 데이터를 조합하기 쉽습니다. 더 나아가 ‘파워쿼리’를 추가 설치하여 이용한다면, Raw Data를 효율적으로 변환하고 가공할 수 있답니다.

입문자 추천 강의 👉 업무가 100배 빨라지는 엑셀 데이터 활용과 분석 노하우

엑셀이 데이터 분석 툴이라니 의아해 하실 수 있지만요. 데이터 분석 입문자에게 적합한 도구라고 할 수 있어요. 굳이 프로그래밍 언어를 배우지 않아도, 대부분의 데이터 기능들이 제공되기 때문에 배우기 쉽습니다. 수집된 데이터들을 정리하는 데이터 유효 기능, 필터 기능은 기본적으로 배우실 텐데요.‘피벗 테이블’까지 알면, 엑셀 잘 한다는 소리 들을 수 있어요. 피벗 테이블 기능을 활용하면 함수 없이도 쉽고 빠른 계산이 가능하며, 많은 데이터를 조합하기 쉽습니다. 더 나아가 ‘파워쿼리’를 추가 설치하여 이용한다면, Raw Data를 효율적으로 변환하고 가공할 수 있답니다.

2️⃣ Google Analytics(GA)

Google Analytics(GA) 구글에서 제공하는 무료 웹 분석 툴 입니다. 구글의 고유한 통계 및 머신러닝 기술로 사이트 및 모바일 애플리케이션 방문자들의 행동 데이터를 분석하고, 마케팅의 실적이나 웹사이트의 경험을 개선할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 특정 페이지의 페이지 뷰 수, 세션 수, 체류 시간, 이탈률 등의 지표를 확인할 수 있답니다.

따라서 퍼포먼스, CRM 마케터, 기획자, UX디자이너 등 고객 데이터가 중요한 직무에서 GA 활용 능력이 요구되고 있어요. 유저들의 행동 패턴을 발견하고, 인사이트를 얻을 수 있기에 필수 역량으로 자리매김한 분위기입니다. 뷰저블과 같은 데이터 분석 시각화 서비스와 함께 이용하면 웹 페이지 UX 개선에 더욱 시너지 효과를 낼 수 있어요.

입문자 추천 강의 👉 구글 애널리틱스 아카데미(무료)

구글에서 제공하는 무료 웹 분석 툴 입니다. 구글의 고유한 통계 및 머신러닝 기술로 사이트 및 모바일 애플리케이션 방문자들의 행동 데이터를 분석하고, 마케팅의 실적이나 웹사이트의 경험을 개선할 수 있도록 도와주는 도구입니다. 특정 페이지의 페이지 뷰 수, 세션 수, 체류 시간, 이탈률 등의 지표를 확인할 수 있답니다.따라서 퍼포먼스, CRM 마케터, 기획자, UX디자이너 등 고객 데이터가 중요한 직무에서 GA 활용 능력이 요구되고 있어요. 유저들의 행동 패턴을 발견하고, 인사이트를 얻을 수 있기에 필수 역량으로 자리매김한 분위기입니다. 뷰저블과 같은 데이터 분석 시각화 서비스와 함께 이용하면 웹 페이지 UX 개선에 더욱 시너지 효과를 낼 수 있어요.

3️⃣ SQL

SQL

SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터 관리를 위해 설계된, 데이터베이스에서 데이터를 추출, 가공하는 가장 보편적인 언어입니다. 영어 문장과 비슷한 구문을 갖추고 있기 때문에 배우기 쉬운 특징을 갖고 있죠. 특히 엑셀 시트로 다 처리할 수 없는 대용량 데이터를 활용할 때 효과적입니다.

최근 SQL을 활용할 줄 아는 마케터나 기획자를 요구하는 기업들도 늘어나는 추세랍니다. 주로 회원 데이터 추출, 매출 분석, 리텐션, 코호트, 퍼널 분석 등을 할 때 유용하게 활용되고 있어요.

입문자 추천 강의 👉 데이터 역량 강화를 위한 SQL 부트 캠프

SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터 관리를 위해 설계된, 데이터베이스에서 데이터를 추출, 가공하는 가장 보편적인 언어입니다. 영어 문장과 비슷한 구문을 갖추고 있기 때문에 배우기 쉬운 특징을 갖고 있죠. 특히 엑셀 시트로 다 처리할 수 없는 대용량 데이터를 활용할 때 효과적입니다.최근 SQL을 활용할 줄 아는 마케터나 기획자를 요구하는 기업들도 늘어나는 추세랍니다. 주로 회원 데이터 추출,등을 할 때 유용하게 활용되고 있어요.

4️⃣ 파이썬(Python)

파이썬(Python)

파이썬은 배우기 쉽고 결과도 바로 확인할 수 있어 초보자에게 적합한 프로그래밍 언어입니다. 스크립트 언어로 한 줄 한 줄 작성할 때마다 실행이 되는 특징을 갖고 있어요. 강력한 기능을 무료로 사용할 수 있어서 많은 개발자들이 사용하고 있고요.

통계를 위한 언어는 아니지만, Numpy, SciPy, Pandas 등 외부 라이브러리가 풍부하여 데이터 분석용으로 충분하답니다. 데이터 분석가 현직자에 의하면 요즘은 회사에서 R보다는 파이썬으로 통계 업무를 다 해낸다고 해요. 자연어처리, 컴퓨터 비전, AI 등 많은 영역에서 쓰이고 있어요.

입문자 추천 강의 👉파이썬 데이터 분석 입문

파이썬은 배우기 쉽고 결과도 바로 확인할 수 있어 초보자에게 적합한 프로그래밍 언어입니다. 스크립트 언어로 한 줄 한 줄 작성할 때마다 실행이 되는 특징을 갖고 있어요. 강력한 기능을 무료로 사용할 수 있어서 많은 개발자들이 사용하고 있고요.통계를 위한 언어는 아니지만,등 외부 라이브러리가 풍부하여 데이터 분석용으로 충분하답니다. 데이터 분석가 현직자에 의하면 요즘은 회사에서 R보다는 파이썬으로 통계 업무를 다 해낸다고 해요. 자연어처리, 컴퓨터 비전, AI 등 많은 영역에서 쓰이고 있어요.

5️⃣ R

R은 통계 계산과 데이터 시각화를 위한 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어 입니다. 쉽게 생각하면 전 세계 다양한 연구자들이 만들어 놓은 함수라고 생각하면 됩니다. 다양한 패키지를 추가해 기능을 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이 있어요.

몇 년 전까지만 해도 R이 대세였다면, 파이썬의 인기에 지금은 사용 점유율이 밀리고 있는데요. 데이터 마이닝, 빅데이터 관련해서 더 심도있는 공부하고 싶거나 금융, 재무 등에서 연구 및 비즈니스 목적이 강하다면 R로 입문하는 것이 좋답니다.

입문자 추천 강의 👉 왕초보 데이터 분석 with R

R은 통계 계산과 데이터 시각화를 위한 프로그래밍 언어이자 무료 소프트웨어 입니다. 쉽게 생각하면 전 세계 다양한 연구자들이 만들어 놓은 함수라고 생각하면 됩니다. 다양한 패키지를 추가해 기능을 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 특징이 있어요.몇 년 전까지만 해도 R이 대세였다면, 파이썬의 인기에 지금은 사용 점유율이 밀리고 있는데요. 데이터 마이닝, 빅데이터 관련해서 더 심도있는 공부하고 싶거나이 강하다면 R로 입문하는 것이 좋답니다.

데이터 분석 툴에 대해 간단하게 훑어봤는데요. 왠지 데이터 툴 기능만 배우면 다 될 것 같은 느낌도 드는데요. 전문가의 조언에 의하면 원하는 데이터 분석 목적에 따라 맞는 데이터 툴을 사용하는 것이 핵심이라고 해요. 시각화, 웹 로그 분석 등등 시중에 데이터 분석 툴이 너무나 다양해졌기 때문에 프로젝트에 맞는 분석 툴을 잘 선정하는 게 또 하나의 능력이라는 점 잊지 말기로 해요. 🤗

“40만건을 10분에 점검” 진화하는 분석툴로 성과 높여라

새로운 기회를 포착하고 이상 징후를 감지하며 가까운 미래를 예측할 수 있다는 점에서 빅데이터 분석은 비즈니스 거의 모든 곳에 적용할 수 있다.

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  • Description Website: 새로운 기회를 포착하고 이상 징후를 감지하며 가까운 미래를 예측할 수 있다는 점에서 빅데이터 분석은 비즈니스 거의 모든 곳에 적용할 수 있다.

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파이썬 코딩 무료 강의 (활용편5) – 데이터 분석 및 시각화, 이 영상 하나로 끝내세요

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