linkedin

Home - Courses - غير مصنف - postTitle –

 

أدوات / برامج تحليل البيانات

أدوات وبرامج تحليل البيانات

 
    برمجيات    
1 أدوات ذكاء الأعمال    
  اللوحه   يساعد برنامج Tableau الأشخاص على رؤية البيانات وفهمها. يقدم Tableau تحليلات سريعة وتصورا وذكاء أعمال.
  منصة جوجل السحابية   Cloud Platform هي خدمة معيارية قائمة على السحابة تتيح لك إنشاء أي شيء من مواقع الويب البسيطة إلى التطبيقات المعقدة.
  مايكروسوفت باور بي آي   مجموعة ذكاء الأعمال والتحليلات مع أدوات إعداد التقارير وإعداد البيانات وتصور البيانات.
  Qlik Sense   Qlik Sense عبارة عن منصة لذكاء الأعمال (BI) وتحليل البيانات تساعد المؤسسات العالمية على التحرك بشكل أسرع والعمل بشكل أكثر ذكاء.
  سيسينس   SISense هو حل شامل لتحليل البيانات يتيح لمستخدمي الأعمال تصور واستكشاف وتوجيه الرؤى من البيانات المعقدة
2 أدوات التحليل الإحصائي برمجة R / R-STUDIO R هي بيئة برمجية مجانية للتحليل الإحصائي والرسومات. يعمل على منصات مختلفة: منصات UNIX و Windows و MacOS.
    1. جرافباد Graphpad هو برنامج إحصائي مذهل يمكنه إرشادك في الاختبارات الإحصائية وتحليل الرسومات.
    2. SPSS ​ برنامج IBM SPSS   برنامج IBM SPSS
    3. XLSTAT ​ ​ XLSTAT هو الحل الإحصائي الرائد لتحليل البيانات ل Microsoft Excel. 3. XLSTAT ​ ​ ​ XLSTAT هو الحل الإحصائي الرائد لتحليل البيانات ل Microsoft Excel.
      ميني تاب برنامج إحصائي قوي يمكن للجميع استخدامه لتحليل البيانات وإيجاد حلول ذات مغزى لأصعب مشاكل أعمالهم
      Zoho Analytics منصة لتحليل البيانات عبر الإنترنت تساعدك في الحصول على رؤى جديدة من بيانات عملك المتنوعة. ​ ​ ​ ​ ​
3 لغات البرمجة للأغراض العامة بايثون  
4 وحدات تحكم SQL منضدة العمل MYSQL  
5 أدوات التحليلات التنبؤية المستقلة التنبؤ SAS  
6 أدوات نمذجة البيانات إروين داتا مودرلر (DM)  
7 أدوات ETL تالند  
8 محركات تحليل البيانات الموحدة اباتشي سبارك  
9 تطبيقات جداول البيانات اكسل  
10 أدوات تحليلية خاصة بالصناعة كوالتريكس  
11 منصات علوم البيانات رابيدمينر  
12 أدوات ومنصات تصور البيانات المخططات العالية  
 

1) ما هي أدوات تحليل البيانات؟

أدوات تحليل البيانات هو مصطلح يستخدم لوصف البرامج والتطبيقات التي يستخدمها محللو البيانات لتطوير وتنفيذ العمليات التحليلية التي تساعد الشركات على اتخاذ قرارات تجارية أفضل ومستنيرة مع تقليل التكاليف وزيادة الأرباح.
لاتخاذ أفضل قرار ممكن بشأن البرنامج الذي يجب اختياره كمحلل ، قمنا بتجميع قائمة بأفضل أدوات تحليل البيانات مع التركيز والميزات المختلفة ، وتنظيمها في فئات البرامج ، وتمثيلها بمثال على كل منها. هيا بنا نبدأ.
 

2) ما هي الأدوات التي يستخدمها محللو البيانات؟

برامج / أدوات تحليل البيانات
 
لتحقيق أقصى استفادة من العدد اللانهائي من البرامج المعروضة حاليا في السوق ، سنركز على أبرز الأدوات اللازمة لتكون محلل بيانات خبيرا ، بدءا من ذكاء الأعمال.

1. أدوات ذكاء الأعمال

أدوات ذكاء الأعمال هي واحدة من أكثر الوسائل تمثيلا لإجراء تحليل البيانات. متخصصة في تحليلات الأعمال ، ستفيد أدوات تحليل البيانات هذه كل محلل بيانات يحتاج إلى تحليل النتائج المهمة ومراقبتها والإبلاغ عنها. تجعل ميزات مثل الخدمة الذاتية والتحليلات التنبؤية وأوضاع SQL المتقدمة هذه الحلول قابلة للتعديل بسهولة لكل مستوى من مستويات المعرفة دون تدخل مكثف في تكنولوجيا المعلومات. لن تكتمل مقالة أدوات تحليل البيانات الخاصة بنا بدون ذكاء الأعمال ، و Datapine هو أحد الأمثلة التي تغطي معظم متطلبات المستخدمين المبتدئين والمتقدمين.
داتابين
دلائل الميزات:
  • واجهة السحب والإفلات المرئية مع التبديل السهل إلى وضع SQL المتقدم
  • ميزات التحليلات التنبؤية القوية والمخططات ولوحات المعلومات التفاعلية
  • الإنذارات الذكية التي يتم تشغيلها بمجرد حدوث حالة شاذة
Datapine هو برنامج ذكاء أعمال شائع يوفر ميزات تحليل بسيطة ولكنها قوية للمبتدئين والمستخدمين المتقدمين الذين يحتاجون إلى تحليل بيانات سريع وموثوق عبر الإنترنت حل. ستمكنك واجهة المستخدم الفعالة من سحب القيم المطلوبة وإفلاتها في محلل Datapine وإنشاء العديد من المخططات والرسوم البيانية. إذا كنت محللا متمرسا ، فقد ترغب في التفكير في وضع SQL ، حيث يمكنك إنشاء استعلاماتك والعودة بسهولة إلى الوضع المرئي. ميزة أخرى حاسمة هي محرك توقعات التحليلات التنبؤية. في حين أن هناك العديد من الأدوات التنبؤية ، يوفر datapine البساطة والسرعة. سيتم الكشف عن مخطط كامل مع التنبؤات ببساطة عن طريق تحديد مدخلات ومخرجات التنبؤ بناء على نقاط البيانات المحددة وجودة النموذج المطلوبة.
يجب أن نذكر أيضا الذكاء الاصطناعي القوي الذي أصبح مساعدا لا يقدر بثمن في عمليات التحليل اليوم. ستنبهك الشبكات العصبية والتعرف على الأنماط وتنبيهات العتبة عند حدوث شذوذ في الأعمال ، لذلك لا يتعين عليك تحليل كميات كبيرة من البيانات يدويا - يقوم برنامج تحليلات البيانات بذلك نيابة عنك. شارك نتائجك بسهولة عبر لوحات المعلومات أو التقارير المخصصة لأي شخص يحتاج إلى إجابات سريعة لأي سؤال تجاري.
 

2. أدوات التحليل الإحصائي

بالإشارة إلى تقنيات الحساب التي غالبا ما تحتوي على مجموعة متنوعة من الأساليب الإحصائية لمعالجة الأفكار واستكشافها وتوليدها ، توجد لغات برمجة متعددة لجعل عمل علماء (البيانات) أسهل وأكثر فعالية. مع توسع اللغات المختلفة في السوق اليوم ، لدى العلم قواعد وسيناريوهات تحتاج إلى اهتمام خاص فيما يتعلق بتحليل البيانات الإحصائية والنمذجة. سنقدم هنا واحدة من أكثر الأدوات شيوعا لمحلل البيانات - برمجة R. على الرغم من أن اللغات الأخرى تركز على تحليل البيانات (العلمية) ، إلا أن R تحظى بشعبية خاصة في المجتمع.
برمجة R / R-STUDIO
دلائل الميزات:
  • نظام بيئي يضم أكثر من 10000 حزمة وملحق لأنواع مختلفة من تحليل البيانات
  • التحليل الإحصائي والنمذجة واختبار الفرضيات (على سبيل المثال ، تحليل التباين ، اختبار t ، إلخ.)
  • مجتمع نشط وتواصلي من الباحثين والإحصائيين والعلماء
R هي أداة تحليل البيانات العليا التي يشار إليها عادة على أنها لغة صممها الإحصائيون. يعود تاريخ تطويره إلى عام 1995 ، وهو أحد أكثر الأدوات استخداما للتحليل الإحصائي وعلوم البيانات ، مع الحفاظ على سياسة مفتوحة المصدر ويعمل على منصات مختلفة ، بما في ذلك Windows و macOS. آر ستوديو هي إلى حد بعيد بيئة التنمية المتكاملة الأكثر شعبية. إن قدرات R لتنظيف البيانات وتقليلها وإخراج تقرير التحليل باستخدام R markdown تجعل هذه الأداة مساعدا تحليليا لا يقدر بثمن يغطي تحليل البيانات العامة والأكاديمية. يتم تجميعها من نظام بيئي يضم أكثر من 10000 حزمة وامتداد يمكنك استكشافها حسب الفئات وإجراء أي تحليل إحصائي مثل الانحدار ، والتحليل المشترك ، وتحليل مجموعة العوامل ، وما إلى ذلك. سهل الفهم بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم مستوى عال من مهارات البرمجة ، يمكن ل R إجراء عمليات حسابية معقدة باستخدام أمر واحد. العديد من المكتبات الرسومية ، مثل ggplot و plotly ، تجعل هذه اللغة مختلفة عن غيرها في المجتمع الإحصائي نظرا لأن لديها قدرات فعالة لإنشاء تصورات عالية الجودة.
تم استخدام R في الغالب في المجال الأكاديمي في الماضي. اليوم ، لديها تطبيقات عبر الصناعات والشركات الكبيرة مثل Google و Facebook و Twitter و Airbnb وغيرها. نظرا للعدد الهائل من الباحثين والعلماء والإحصائيين الذين يستخدمونها ، فإن R لديها مجتمع واسع ونشط حيث يتم تقديم التقنيات والأفكار الجديدة وتوصيلها بانتظام.

3. لغات البرمجة للأغراض العامة

تستخدم لغات البرمجة لحل مجموعة متنوعة من مشاكل البيانات. لقد شرحنا R والبرمجة الإحصائية. الآن ، سنركز على تلك العامة التي تستخدم الأحرف والأرقام والرموز لإنشاء برامج وتتطلب بناء جملة رسمي يستخدمه المبرمجون. غالبا ما يطلق عليها البرامج المستندة إلى النص لأنه يجب عليك كتابة برنامج يحل مشكلة ما. ومن الأمثلة على ذلك C # و Java و PHP و Ruby و Julia و Python ، من بين أمور أخرى في السوق. هنا سوف نقدم بايثون كواحدة من أفضل الأدوات لمحللي البيانات ذوي المعرفة بالترميز.
بايثون
دلائل الميزات:
  • حل مفتوح المصدر يحتوي على عمليات ترميز وبناء جملة بسيطة ، لذلك من السهل إلى حد ما التعلم
  • التكامل مع لغات أخرى مثل C / C ++ و Java و PHP و C # وما إلى ذلك.
  • عمليات التحليل المتقدمة من خلال التعلم الآلي واستخراج النصوص.
بايثون يمكن الوصول إليها بشكل كبير للكود مقارنة باللغات الشائعة الأخرى مثل Java ، كما أن تركيبها سهل التعلم نسبيا ، مما يجعل هذه الأداة شائعة بين المستخدمين الذين يبحثون عن حل مفتوح المصدر وعمليات ترميز بسيطة. في تحليل البيانات ، يتم استخدام Python لزحف البيانات وتنظيفها ونمذجتها وإنشاء خوارزميات التحليل بناء على سيناريوهات الأعمال. واحدة من أفضل الميزات هي سهولة الاستخدام: لا يحتاج المبرمجون إلى تذكر بنية النظام أو التعامل مع الذاكرة - تعتبر Python لغة عالية المستوى لا تخضع للمعالج المحلي للكمبيوتر.
ميزة أخرى ملحوظة لبايثون هي قابليتها للنقل. يمكن للمستخدمين تشغيل الكود على العديد من أنظمة التشغيل دون إجراء أي تغييرات ، لذا فإن كتابة رمز جديد تماما غير ضروري. هذا يجعل Python لغة محمولة للغاية حيث يمكن للمبرمجين تشغيلها على نظامي التشغيل Windows و macOS. هناك عدد كبير من الوحدات والحزم والمكتبات تجعل Python لغة محترمة وقابلة للاستخدام عبر الصناعات ، مع شركات مثل Spotify و Netflix و Dropbox و Reddit باعتبارها الأكثر شعبية التي تستخدم هذه اللغة في عملياتها. مع ميزات استخراج النصوص والتعلم الآلي ، أصبحت Python سلطة محترمة لعمليات التحليل المتقدمة.

4.SQL لوحات المفاتيح

SQL هي لغة البرمجة المستخدمة لإدارة / الاستعلام عن البيانات الموجودة في قواعد البيانات العلائقية ، وهي فعالة بشكل خاص في التعامل مع البيانات المنظمة كأداة قاعدة بيانات للمحللين. إنه عصري في مجتمع علوم البيانات وأحد أدوات التحليل المستخدمة في مختلف حالات العمل وسيناريوهات البيانات. السبب بسيط: نظرا لأن معظم البيانات يتم تخزينها في قواعد بيانات علائقية وتحتاج إلى الوصول إلى قيمتها وفتحها ، فإن SQL هو عنصر حاسم للنجاح في الأعمال التجارية ، ومن خلال تعلمها ، يمكن للمحللين تقديم ميزة تنافسية لمجموعة مهاراتهم. هناك أنظمة مختلفة لإدارة قواعد البيانات العلائقية (المستندة إلى SQL) مثل MySQL و PostgreSQL و MS SQL و Oracle ، على سبيل المثال ، وتعلم أدوات محللي البيانات هؤلاء سيكون مفيدا للغاية لأي محلل جاد. هنا سوف نركز على MySQL Workbench باعتباره الأكثر شعبية.
منضدة العمل MYSQL
دلائل الميزات:
  • أداة مرئية موحدة لنمذجة البيانات ، وتطوير SQL ، والإدارة ، والنسخ الاحتياطي ، وما إلى ذلك.
  • الوصول الفوري إلى مخطط قاعدة البيانات والكائنات عبر متصفح الكائنات
  • محرر SQL الذي يوفر تمييز بناء جملة اللون وإعادة استخدام مقتطفات SQL ومحفوظات التنفيذ
يستخدم المحللون MySQL Workbench لتصميم قواعد البيانات ونمذجتها وإدارتها بصريا ، وتحسين استعلامات SQL ، وإدارة بيئات MySQL ، واستخدام مجموعة من الأدوات لتحسين أداء تطبيقات MySQL. سيسمح لك بإنشاء وعرض قواعد البيانات والكائنات (المشغلات أو الإجراءات المخزنة ، على سبيل المثال) ، وتكوين الخوادم ، والمزيد. يمكنك بسهولة إجراء النسخ الاحتياطي والاسترداد وكذلك فحص بيانات التدقيق. سيساعد MySQL Workbench أيضا في ترحيل قاعدة البيانات. إنه حل كامل للمحللين العاملين في إدارة قواعد البيانات العلائقية والشركات التي تحتاج إلى الحفاظ على قواعد بياناتها نظيفة وفعالة.

5. أدوات التحليلات التنبؤية المستقلة

التحليلات التنبؤية هي إحدى التقنيات المتقدمة التي يستخدمها المحللون والتي تجمع بين استخراج البيانات والتعلم الآلي والنمذجة التنبؤية والذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. إنه يستحق مكانا خاصا في قائمة أدوات تحليل البيانات لدينا. ازدادت شعبيتها في السنوات الأخيرة مع إدخال الحلول الذكية التي مكنت المحللين من تبسيط عمليات التحليلات التنبؤية الخاصة بهم. يجب أن تضع في اعتبارك أن بعض أدوات ذكاء الأعمال التي ناقشناها بالفعل في هذه القائمة تقدم حلول تحليلات تنبؤية مدمجة وسهلة الاستخدام ولكن في هذا القسم ، نركز على التحليلات التنبؤية المستقلة والمتقدمة التي تستخدمها الشركات لأسباب مختلفة ، من اكتشاف الاحتيال بمساعدة اكتشاف الأنماط إلى تحسين الحملات التسويقية من خلال تحليل سلوك المستهلكين ومشترياتهم. سنقوم هنا بإدراج برنامج تحليل البيانات المفيد لعمليات التحليلات التنبؤية ويساعد المحللين على التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية.
التنبؤ SAS
دلائل الميزات:
  • التنبؤ التلقائي لعدد كبير من الكيانات أو المنتجات، بما في ذلك التنبؤ الهرمي
  • قابلية التوسع والنمذجة من خلال الجمع بين 2 أو أكثر من النماذج وإنشاء مجموعة
  • مستودع نماذج غير محدود يتضمن سلاسل زمنية وطرقا غير رسمية مثل ARIMA و ARIMAX
توقعات SAS لسطح المكتب أثبتت نفسها كواحدة من أبرز برامج تحليل البيانات المتقدمة التي تقدم مجموعة واسعة من طرق التنبؤ ، بما في ذلك التسوية الهرمية ونمذجة الأحداث وتحليل ماذا لو وتخطيط السيناريو. تشتمل ميزاتها على سبعة مجالات أساسية لعمليات التنبؤ ، والتي ذكرنا بعضها بالفعل: التنبؤ التلقائي ، وقابلية التوسع والنمذجة ، ومستودع النماذج غير المحدود ، وواجهة المستخدم الرسومية سهلة الاستخدام ، ووحدة التحكم في نمذجة الأحداث ، وتحليل ماذا لو ، وإعداد البيانات. استنادا إلى المتغيرات التي تدخلها في عملية النمذجة، ستحدد SAS تلقائيا المتغيرات لإنشاء تنبؤات لكشف ما يحدث في عملك.
علاوة على ذلك ، مع حزمة من خادم SAS Forecast Server وحلول التنبؤ المرئي ، يتيح برنامج البيانات هذا للمستخدمين إنتاج العديد من التنبؤات وأتمتة عملياتهم. نظرا لأن الشركة موجودة في السوق منذ عقود ، فقد أثبتت نفسها كشخصية مرجعية في التحليلات التنبؤية ، ومن المنطقي بالتأكيد تجربتها.

6. أدوات نمذجة البيانات

لن تكتمل قائمة البرامج الخاصة بنا للمحللين بدون نمذجة البيانات. يمثل إنشاء نماذج لهيكلة قاعدة البيانات وتصميم أنظمة الأعمال من خلال استخدام الرسوم البيانية والرموز والنص في النهاية كيفية تدفق البيانات وتوصيلها بينهما. تستخدم الشركات أدوات نمذجة البيانات لتحديد الطبيعة الدقيقة للمعلومات التي تتحكم فيها والعلاقة بين مجموعات البيانات ، والمحللون مهمون في هذه العملية. إذا كنت بحاجة إلى اكتشاف وتحليل وتحديد التغييرات في البيانات المخزنة في نظام برمجي أو قاعدة بيانات أو تطبيق آخر ، فمن المحتمل أن تكون مهاراتك حاسمة للأعمال بشكل عام. سنعرض هنا أحد أشهر برامج تحليل البيانات المستخدمة لإنشاء نماذج وتصميم أصول البيانات الخاصة بك.
إروين داتا مودرلر (DM)
دلائل الميزات:
  • إنشاء نموذج بيانات آلي لزيادة الإنتاجية في العمليات التحليلية
  • واجهة واحدة ، بغض النظر عن الموقع أو نوع البيانات
  • سبعة إصدارات مختلفة من الحل يمكنك الاختيار من بينها وتعديلها بناء على احتياجات عملك
إروين دي إم يعمل مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة في مستودع البيانات والسحابة. يتم استخدامه "للعثور على أصول بيانات المؤسسة عالية الجودة وتصورها وتصميمها ونشرها وتوحيدها" ، كما ينص موقع الويب الرسمي الخاص بهم. يمكن أن يساعدك Erwin في تقليل التعقيدات وفهم مصادر البيانات لتلبية أهداف عملك واحتياجاته. كما أنها توفر عمليات آلية حيث يمكنك إنشاء نماذج وتصميمات تلقائيا لتقليل الأخطاء وزيادة الإنتاجية. هذه إحدى أدوات المحللين التي تركز على بنية البيانات وتمكنك من إنشاء نماذج بيانات منطقية ومفاهيمية ومادية.
ميزات إضافية ، مثل واجهة واحدة لأي بيانات تمتلكها ، سواء كانت منظمة أو غير منظمة ، في مستودع بيانات أو سحابة ، تجعل هذا الحل قابلا للتعديل بدرجة كبيرة لتلبية احتياجاتك التحليلية. مع سبعة إصدارات من مصمم بيانات Erwin ، تكون إجابتهم مرنة للغاية للشركات والمحللين الذين يحتاجون إلى ميزات نمذجة بيانات متنوعة.

7. أدوات ETL

ETL هي عملية تستخدمها الشركات ، بغض النظر عن الحجم ، في جميع أنحاء العالم ، وإذا نمت الأعمال التجارية ، فمن المحتمل أنك ستحتاج إلى استخراج البيانات وتحميلها وتحويلها إلى قاعدة بيانات أخرى لتتمكن من تحليلها وبناء الاستعلامات. هناك بعض الأنواع الأساسية من أدوات ETL ، مثل ETL الدفعي ، و ETL في الوقت الفعلي ، و ETL المستندة إلى السحابة ، ولكل منها مواصفاتها وميزاتها التي تتكيف مع احتياجات العمل المختلفة. هذه هي الأدوات التي يستخدمها المحللون الذين يشاركون في عمليات أكثر تقنية لإدارة البيانات داخل الشركة ، وأحد أفضل الأمثلة هو Talend.
تالند
دلائل الميزات:
  • جمع البيانات وتحويلها من خلال إعداد البيانات والتكامل ومصمم خطوط الأنابيب السحابية
  • ميزة إدارة البيانات لإنشاء مركز بيانات وحل أي مشكلات في جودة البيانات
  • مشاركة البيانات من خلال عمليات التسليم الشاملة عبر واجهات برمجة التطبيقات
تالند هي عبارة عن منصة لتكامل البيانات يستخدمها الخبراء في جميع أنحاء العالم لعمليات إدارة البيانات والتخزين السحابي وتكامل تطبيقات المؤسسة وجودة البيانات. إنها أداة ETL قائمة على Java يستخدمها المحللون لمعالجة ملايين سجلات البيانات بسهولة وتقدم حلولا شاملة لأي مشروع بيانات قد يكون لديك. تشمل ميزات Talend تكامل البيانات (الكبيرة) ، وإعداد البيانات ، وتصميم خط الأنابيب السحابي ، ومحمل بيانات الغرزة لتغطية متطلبات إدارة البيانات المتعددة للمؤسسة. يعد برنامج المحلل هذا ضروريا إذا كنت بحاجة إلى العمل على عمليات ETL في قسمك التحليلي.
بصرف النظر عن جمع البيانات وتحويلها ، تقدم Talend حلا لإدارة البيانات لبناء مركز بيانات وتسليمه من خلال الوصول إلى الخدمة الذاتية من خلال منصة سحابية موحدة. باستخدام ميزة جودة البيانات الخاصة بهم ، يمكنك استخدام كتالوج البيانات والمخزون وإنتاج بيانات نظيفة. المشاركة هي أيضا جزء من محفظة البيانات الخاصة بهم. سيمكنك حل نسيج البيانات من Talend من تقديم معلوماتك إلى كل صاحب مصلحة من خلال منصة تسليم API شاملة. إذا كنت بحاجة إلى أداة تحليل بيانات لتغطية عمليات ETL ، فقد يكون من المفيد التفكير في Talend.

8. محركات تحليل البيانات الموحدة

إذا كنت تعمل في شركة تنتج مجموعات بيانات ضخمة وتحتاج إلى حلول إدارة البيانات الضخمة ، فقد تكون محركات تحليلات البيانات الموحدة هي أفضل حل لعملياتك التحليلية. لاتخاذ قرارات الجودة في بيئة البيانات الضخمة ، يحتاج المحللون إلى أدوات تمكنهم من التحكم الكامل في بيئة البيانات القوية لشركتهم. هذا هو المكان الذي يلعب فيه التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي دورا مهما. ومع ذلك ، فإن Apache Spark هي إحدى الأدوات الموجودة في قائمتنا والتي تدعم معالجة البيانات على نطاق واسع بمساعدة نظام بيئي واسع النطاق.
اباتشي سبارك
دلائل الميزات:
  • أداء عالي: تمتلك Spark الرقم القياسي في معالجة البيانات على نطاق واسع
  • نظام بيئي كبير من إطارات البيانات والتدفق والتعلم الآلي وحساب الرسم البياني
  • مجموعة من أكثر من 100 مشغل لتحويل البيانات واسعة النطاق وتشغيلها
أباتشي سبارك تم تطويره في الأصل من قبل جامعة كاليفورنيا في بيركلي في عام 2009. منذ ذلك الحين ، توسعت عبر الصناعات والشركات مثل Netflix و Yahoo و eBay التي نشرت Spark ، وعالجت بيتابايت من البيانات ، وأثبتت أن Apache هو الحل المفضل لإدارة البيانات الضخمة. يتضمن نظامهم البيئي Spark SQL ، والبث ، والتعلم الآلي ، وحساب الرسم البياني ، وواجهات برمجة تطبيقات Java و Scala و Python الأساسية لتسهيل التطوير. بالفعل في عام 2014 ، سبارك رسميا تسجيل رقم قياسي في الفرز على نطاق واسع. يمكن أن يكون المحرك أسرع 100 مرة من Hadoop ، وهي ميزة بالغة الأهمية لكميات هائلة من معالجة البيانات.
يمكنك بسهولة تشغيل تطبيقات Java و Python و Scala و R و SQL ، في حين أن أكثر من 80 مشغلا رفيع المستوى تقدمه Spark سيجعلون تحويل بياناتك أمرا سهلا وفعالا. كمحرك موحد ، يدعم Spark استعلامات SQL و MLlib للتعلم الآلي و GraphX لتدفق البيانات التي يمكن دمجها لإنشاء مهام سير عمل تحليلية إضافية ومعقدة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تشغيله على Hadoop و Kubernetes و Apache Mesos ، بشكل مستقل أو في السحابة ، ويمكنه الوصول إلى مصادر بيانات متنوعة. يعد Spark محركا قويا للمحللين الذين يحتاجون إلى الدعم في بيئة البيانات الضخمة الخاصة بهم.

9. تطبيقات جداول البيانات

جداول البيانات هي واحدة من أكثر الأشكال التقليدية لتحليل البيانات. تحظى بشعبية كبيرة في أي صناعة أو عمل أو مؤسسة ، وهناك فرصة ضئيلة لأنك لم تنشئ جدول بيانات واحدا على الأقل لتحليل بياناتك. غالبا ما يستخدمها الأشخاص الذين ليس لديهم قدرات تقنية عالية لترميز أنفسهم ، ويمكن استخدام جداول البيانات لتحليل سهل إلى حد ما لا يتطلب تدريبا كبيرا وكميات معقدة وكبيرة من البيانات وقواعد البيانات لإدارتها. لإلقاء نظرة على جداول البيانات بمزيد من التفصيل ، اخترنا Excel كواحد من أكثر الجداول شعبية في مجال الأعمال.
اكسل
دلائل الميزات:
  • جزء من عائلة Microsoft Office ، وبالتالي فهو متوافق مع تطبيقات Microsoft الأخرى
  • الجداول المحورية وبناء المعادلات المعقدة من خلال الصفوف والأعمدة المعينة
  • مثالي لعمليات التحليل الأصغر من خلال المصنفات والمشاركة السريعة
اكسل يحتاج إلى فئة بمفرده لأن أداة تحليل البيانات القوية هذه كانت في أيدي المحللين لفترة طويلة جدا. غالبا ما يعتبر Excel شكلا تقليديا للتحليل ، ولا يزال يستخدم على نطاق واسع في جميع أنحاء العالم. الأسباب بسيطة إلى حد ما: قلة من الناس لم يستخدموها أو يواجهوها مرة واحدة على الأقل في حياتهم المهنية. إنها أداة تحليل بيانات متعددة الاستخدامات إلى حد ما حيث تقوم بمعالجة الصفوف والأعمدة لإنشاء تحليلك. بمجرد الانتهاء من هذا الجزء ، يمكنك تصدير بياناتك وإرسالها إلى المستلمين المطلوبين. وبالتالي ، يمكنك استخدام Excel كملف أداة الإبلاغ أيضًا. تحتاج إلى تحديث البيانات بشكل مستقل ؛ لا يحتوي Excel على ميزة أتمتة مشابهة للأجهزة الأخرى في قائمتنا. من خلال إنشاء الجداول المحورية وإدارة كميات أصغر من البيانات وإصلاح الشكل الجدولي للتحليل ، تم تطوير Excel كإصدار إلكتروني من ورقة عمل المحاسبة إلى واحدة من أكثر الأدوات انتشارا لمحللي البيانات.
تصاحب Excel مجموعة واسعة من الوظائف ، من ترتيب البيانات الكمية وحسابها وتقييمها إلى إنشاء معادلات معقدة واستخدام الجداول المحورية والتنسيق الشرطي وإضافة صفوف متعددة وإنشاء مخططات ورسوم بيانية - اكتسب Excel مكانته في إدارة البيانات التقليدية.

10. أدوات التحليلات الخاصة بالصناعة

بينما يتم استخدام العديد من الأدوات في هذه القائمة في مختلف الصناعات ويتم تطبيقها يوميا في سير عمل المحللين ، يتم تطوير بعض الحلول خصيصا لاستيعاب قطاع واحد ولا يمكن استخدامها في قطاع آخر. لذلك ، قررنا تضمين أحد هذه الحلول في قائمتنا ، على الرغم من وجود العديد من برامج وبرامج تحليل البيانات الأخرى الخاصة بالصناعة. نركز هنا على Qualtrics كواحد من برامج البحث الرائدة التي تستخدمها أكثر من 11000 علامة تجارية عالمية ولديها أكثر من 2 مليون مستخدم في جميع أنحاء العالم ، والعديد من الميزات الخاصة بالصناعة التي تركز على أبحاث السوق.
كوالتريكس
دلائل الميزات:
  • أربع ميزات رئيسية للتجربة: العميل والعلامة التجارية والموظف والمنتج
  • خدمات بحثية إضافية من قبل خبرائهم الداخليين
  • التحليل الإحصائي المتقدم باستخدام أداة تحليل Stats iQ الخاصة بهم
كوالتريكس هو برنامج لتحليل البيانات يركز على إدارة الخبرة ويستخدم لأبحاث السوق من قبل الشركات في جميع أنحاء العالم. أنها توفر 4 ركائز المنتج: تجربة العملاء ، والعلامة التجارية ، والموظف ، وتجربة المنتج ، وخدمات البحث الإضافية التي يقوم بها خبراؤهم. تتكون منصة XM الخاصة بهم من دليل وإجراءات آلية وأداة Qualtrics iQ وميزات أمان النظام الأساسي التي تجمع بين مهام سير العمل الآلية والمتكاملة في نقطة وصول واحدة. يمكن للمستخدمين تحسين تجربة كل صاحب مصلحة واستخدام أداتهم ك "نظام استماع نهائي".
نظرا لأن الأتمتة أصبحت ذات أهمية متزايدة في عصرنا القائم على البيانات ، فقد طورت Qualtrics أيضا عمليات تكامل السحب والإفلات في الأنظمة التي تستخدمها الشركات بالفعل ، مثل CRM أو التذاكر أو المراسلة ، مع تمكين المستخدمين من تقديم إشعارات تلقائية للأشخاص المناسبين. تعمل هذه الميزة عبر تتبع العلامة التجارية وتعليقات المنتج وتجربة العملاء والموظفين. المكونات الهامة الأخرى ، مثل الدليل حيث يمكن للمستخدمين توصيل البيانات من 130 قناة (بما في ذلك الويب أو الرسائل القصيرة أو الصوت أو الفيديو أو الاجتماعية) و Qualtrics iQ لتحليل البيانات غير المهيكلة ، ستمكن المستخدمين من استخدام محرك التحليلات التنبؤية الخاص بهم وبناء رحلات مفصلة للعملاء. إذا كنت تبحث عن برنامج تحليل البيانات الذي يحتاج إلى الاهتمام بأبحاث السوق الخاصة بشركتك ، فإن Qualtrics يستحق المحاولة.

11. منصات علوم البيانات

يمكن استخدام علم البيانات لمعظم حلول البرامج في قائمتنا ، لكنه يستحق فئة خاصة لأنه تطور إلى واحدة من أكثر المهارات المرغوبة في العقد. سواء كنت بحاجة إلى استخدام أدوات إعداد التقارير أو دمجها أو محللي البيانات ، فمن المحتمل أن تكون منصات علوم البيانات على رأس قائمتك لتبسيط العمليات التحليلية واستخدام نماذج التحليلات المتقدمة لإنشاء رؤى متعمقة لعلوم البيانات. لوضع هذا في المنظور الصحيح ، سوف نقدم RapidMiner كواحد من أفضل برامج تحليل البيانات التي تجمع بين التحليل العميق والمبسط.
رابيدمينر
دلائل الميزات:
  • منصة شاملة لعلوم البيانات والتعلم الآلي مع أكثر من 1500 خوارزمية
  • ممكن للتكامل مع Python و R بالإضافة إلى دعم اتصالات قاعدة البيانات (مثل Oracle)
  • ميزات التحليلات المتقدمة للتحليلات الوصفية والوصفية
رابيد مينر هي أداة يستخدمها علماء البيانات في جميع أنحاء العالم لإعداد البيانات واستخدام التعلم الآلي والعمليات النموذجية في أكثر من 40000 مؤسسة تعتمد بشكل كبير على التحليلات في عملياتها. من خلال توحيد دورة علوم البيانات بأكملها ، تم بناء Rapid Miner على خمس منصات أساسية وثلاثة منتجات مؤتمتة لعلوم البيانات تساعد في تصميم عمليات التحليلات ونشرها. ستمكنك ميزات استكشاف البيانات الخاصة بهم ، مثل التصورات والإحصاءات الوصفية ، من الحصول على المعلومات اللازمة. في الوقت نفسه ، ستساعدك التحليلات التنبؤية في منع الاضطراب ، ونمذجة المخاطر ، واستخراج النص ، وتجزئة العملاء.
مع أكثر من 1500 خوارزمية ووظائف البيانات ، ودعم مكتبات التعلم الآلي لطرف 3rd ، والتكامل مع Python أو R ، والتحليلات المتقدمة ، تطورت RapidMiner إلى منصة علوم البيانات لأغراض تحليلية عميقة. بالإضافة إلى ذلك ، عند الحاجة ، ستضمن البرامج التعليمية الشاملة والأتمتة الكاملة عمليات مبسطة إذا كانت شركتك تطلبها ، لذلك لا تحتاج إلى إجراء تحليل يدوي. إذا كنت تبحث عن أدوات وبرامج محللة تركز على إدارة علوم البيانات العميقة والتعلم الآلي ، فيجب أن يكون RapidMiner على رأس قائمتك.

12. أدوات ومنصات تصور البيانات

أصبح تصور البيانات أداة لا غنى عنها في عمليات التحليل. إذا كنت محللا ، فمن المحتمل أن تكون هناك فرصة قوية لتطوير تمثيل مرئي لتحليلك أو استخدام شكل من أشكال تصور البيانات. نحتاج هنا إلى توضيح أن هناك اختلافات بين أدوات تصور البيانات الاحترافية التي غالبا ما يتم دمجها من خلال أدوات ذكاء الأعمال المذكورة بالفعل والحلول المجانية المتاحة ومكتبات الرسوم البيانية المدفوعة. انهم ليسوا نفس الشيء. أيضا ، إذا نظرت إلى تصور البيانات على نطاق واسع ، فإن Excel و PowerPoint يعرضانها. ومع ذلك ، لا يمكنهم تلبية المتطلبات المتقدمة لمحلل البيانات الذي يختار عادة أدوات ذكاء الأعمال أو البيانات الاحترافية ومكتبات الرسوم البيانية الحديثة ، كما ذكرنا. سنلقي نظرة فاحصة على الرسوم البيانية العالية كواحدة من أكثر مكتبات الرسوم البيانية شيوعا في السوق.
المخططات العالية
دلائل الميزات:
  • محرك جافا سكريبت تفاعلي للمخططات المستخدمة في مشاريع الويب والجوال
  • مصممة في الغالب لجمهور تقني (مطورين)
  • وحدة تعزيز مدعومة من WebGL لعرض ملايين نقاط البيانات مباشرة في المتصفح
المخططات العالية هي مكتبة متعددة المنصات مصممة للمطورين الذين يتطلعون إلى إضافة مخططات تفاعلية إلى مشاريع الويب والجوال. تعمل مكتبة الرسوم البيانية هذه مع أي قاعدة بيانات خلفية. يمكن تقديم البيانات بتنسيق CSV أو JSON أو تحديثها مباشرة. كما أنها تتميز باستجابة ذكية تناسب المخطط المطلوب في أبعاد الحاوية المحددة ولكنها تضع أيضا العناصر غير الرسومية في الموقع الأمثل تلقائيا.
تدعم المخططات العالية المخططات الخطية والشريحة والمساحة والأعمدة والأعمدة والأعمدة والمخططات الدائرية والمبعثرة والعديد من المخططات الأخرى التي تساعد المطورين في مشاريعهم عبر الإنترنت. تتيح لك وحدة التعزيز التي تعمل بنظام WebGL أيضا عرض ملايين نقاط البيانات في المتصفح. فيما يتعلق بالشفرة المصدرية ، فهي تسمح لك بتنزيل وإجراء تعديلاتك ، بغض النظر عما إذا كنت تستخدم ترخيصها المجاني أو التجاري. تم تصميم Highcharts في الغالب للمجموعة المستهدفة التقنية ، لذا تعرف على سير عمل المطورين ومحرك رسم جافا سكريبت الخاص بهم. إذا كنت تبحث عن حل أكثر سهولة في الاستخدام ولكنه لا يزال قويا ، فقد ترغب في التفكير في ملف أداة تصور البيانات عبر الإنترنت مثل Datapine.
 
نحن معهد معتمد بالكامل من قبل هيئة المعرفة والتنمية البشرية ومعتمد من قبل الطلاب كأفضل معهد لتدريب محللي البيانات في دبي.
Quick Enquiry

    situs daftar slot online
    error:
    × Chat with us! Available on SundayMondayTuesdayWednesdayThursdayFridaySaturday