11 Инструментов исследования данных с открытым исходным кодом, которые вам следует знать в 2023 году
Существует множество известных библиотек и платформ для анализа данных, таких как Pandas и Tableau, в дополнение к аналитическим базам данных, таким как ClickHouse, MariaDB, Apache Druid, Apache Pinot, Google BigQuery, Amazon RedShift и т.д. Хотя фреймворки и платформы машинного обучения, такие как PyTorch, TensorFlow и scikit-learn, могут хорошо выполнять исследование данных, это не является их основной целью. Существует также множество доступных библиотек визуализации данных, которые могут обрабатывать исследования, таких как Plotly, matplotlib, D3, Apache ECharts, Bokeh и т.д. В этой статье мы рассмотрим 11 инструментов исследования данных, которые разработаны специально для исследования и анализа.
Исследование данных/Предварительный анализ данных
Исследование данных - это первоначальный акт ознакомления с вашими данными и с тем, с чем вы работаете, с целью найти какие-либо исходные характеристики и закономерности. Визуализация данных может помочь, визуализируя ваши наборы данных. Это также часть первоначального процесса подготовки ваших данных. Она может включать очистку, преобразование и работу с любыми аномалиями. Эти инструменты помогут упростить процесс первоначального изучения данных.
ydata-profiling
Основная цель ydata-profiling - предоставить возможность однолинейного поискового анализа данных (EDA) в виде последовательного и быстрого решения. ydata-profiling обеспечивает расширенный анализ фрейма данных, позволяя экспортировать анализ данных в различные форматы, такие как HTML и JSON.
Sweetviz
Sweetviz - это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая генерирует красивые визуализации высокой плотности для запуска EDA (исследовательского анализа данных) всего двумя строками кода. Output - это полностью автономное HTML-приложение. Система построена на быстрой визуализации целевых значений и сравнении наборов данных. Его цель - помочь с быстрым анализом целевых характеристик, сопоставлением данных обучения и тестирования и другими подобными задачами по характеристике данных.
Apache Superset
Apache Superset - это обязательный проект для любого инженера по ML, специалиста по обработке данных или аналитика данных. Функции включают интуитивно понятный интерфейс для визуализации наборов данных и создания интерактивных информационных панелей. Производительность впечатляет, имеет впечатляющую библиотеку интеграции, а также надёжную защиту и аутентификацию. No-code visualization builds - это удобная функция. Apache Superset остается популярным благодаря тому, насколько хорошо он даёт вам контроль над вашими данными.
Algorithm-visualizer
Algorithm Visualizer - это интерактивная онлайн-платформа, которая визуализирует алгоритмы из кода. Она предлагает инструменты визуализации на различных языках, включая JavaScript, Java и C++. Проект был вдохновлён группой программистов, стремящихся визуализировать то, над чем они работают, создав инструмент, который может показывать алгоритмы и описания алгоритмов в режиме реального времени.
Качество данных
Теперь, когда вы узнали больше о своих данных и очистили их, пришло время убедиться, что качество ваших данных на должном уровне. С помощью этих инструментов анализа данных вы можете определить, являются ли ваши данные точными, непротиворечивыми и надёжными. Высококачественные данные необходимы для принятия обоснованных решений, а также для эффективной работы систем и процессов, которые на них полагаются. Поддержание высокого качества данных имеет решающее значение для организаций, чтобы избежать негативного воздействия на процесс принятия решений и бизнес-операции.
Cleanlab
Cleanlab сфокусирована на ИИ, ориентированный на данные (DCAI), предоставляя алгоритмы / интерфейсы, помогающие компаниям (во всех отраслях) улучшать качество своих наборов данных и диагностировать / устранять различные проблемы в них. Этот инструмент автоматически обнаруживает проблемы в наборе данных ML. Этот пакет искусственного интеллекта, ориентированный на данные, облегчает машинное обучение с использованием беспорядочных реальных данных, предоставляя чёткие метки для надёжного обучения и помечая ошибки в ваших данных.
Главный научный сотрудник и соучредитель Cleanlab Йонас Мюллер представит больше об инструменте на конференции ODSC East, которая состоится в мае этого года, на сессии под названием ““Improving ML Datasets with Cleanlab, a Standard Framework for Data-Centric AI”.
Great Expectations
Great Expectations (GX) помогает группам обработки данных сформировать общее понимание своих данных с помощью качественного тестирования, документации и профилирования. Возлагая большие надежды, специалисты по обработке данных могут выразить то, чего они “ожидают” от своих данных, используя простые утверждения. Great Expectations обеспечивает поддержку различных серверных частей данных, таких как форматы файлов, базы данных SQL, фреймы данных Pandas и Sparks, а также поставляется со встроенной функцией уведомления и документирования данных.
Sam Bail, технический руководитель компании Superconductive (основные разработчики, на которых возлагаются большие надежды), выступил с докладом о создании надёжного конвейера передачи данных во время ODSC East 2021.
VisiData
VisiData - это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет вам быстро открывать, изучать, обобщать и анализировать наборы данных в терминале вашего компьютера. VisiData работает с CSV-файлами, электронными таблицами Excel, базами данных SQL и многими другими источниками данных. Она сочетает в себе четкость электронной таблицы, эффективность терминала и мощь Python в виде лёгкой утилиты, которая может с лёгкостью обрабатывать миллионы строк.
Профилирование данных и аналитика данных
Теперь, когда данные были изучены и проведена некоторая первоначальная очистка, пришло время оценить качество характеристик набора данных. Это включает в себя его структуру, содержание и взаимосвязи между переменными. Этот шаг важен, поскольку он используется для выявления любых проблем или несоответствий в данных. Аналитики данных могут использовать эти инструменты для изучения данных и подготовки отчётов по ключевым аспектам, таким как типы данных, диапазоны, распределения и так далее. В отличие от исследования данных, профилирование данных ориентировано на качество данных, в то время как исследование данных предназначено для лучшего понимания данных.
Metabase
Metabase- это простой в использовании инструмент для изучения данных, который позволяет даже нетехническим пользователям задавать вопросы и получать информацию. Этот инструмент бизнес-аналитики и пользовательского интерфейса позволяет создавать интерактивные информационные панели, модели для очистки таблиц и настраивать оповещения для уведомления пользователей об изменениях ваших данных. Вы даже можете напрямую подключиться к более чем 20 источникам данных, чтобы работать с данными в течение нескольких минут.
Lightdash
Популярный инструмент бизнес-аналитики с открытым исходным кодом Lightdash разработан для dbt (data build tool) и позволяет аналитикам данных и инженерам управлять всеми своими инструментами бизнес-аналитики в одном месте, устраняя разрыв между уровнями преобразования и визуализации. Инструмент представляет собой платформу BI с полным стеком, поэтому аналитики могут создавать свои показатели собственными силами, что позволяет всему бизнесу легко работать с данными.
Perspective
Perspective - это компонент интерактивной аналитики и визуализации данных, который особенно хорошо подходит для больших и / или потоковых наборов данных. Этот инструмент позволяет пользователям создавать легко настраиваемые отчеты, информационные панели, записные книжки и приложения.
Apache Doris
Построенный на архитектуре MPP (массово-параллельная обработка), этот инструмент от Apache представляет собой высокопроизводительную аналитическую базу данных в реальном времени, известную своей скоростью и простотой использования. Apache Doris может лучше соответствовать сценариям анализа отчётов, специального запроса, унифицированного хранилища данных и т.д. Пользователи могут создавать анализ поведения пользователя, платформу тестирования AB, анализ извлечения журналов, анализ портрета пользователя, анализ заказов и другие приложения поверх этого.
Как узнать больше об инструментах исследования данных и их использовании
Существует множество инструментов для анализа данных и бесчисленное множество способов их использования. Для тех, кто хочет получить больше от своих данных, независимо от того, новичок вы в data science или опытный профессионал, практическое обучение работе с этими инструментами - лучший способ узнать, как они работают. На ODSC East 2023 у нас есть ряд сессий, связанных с визуализацией данных и инструментами исследования данных. Зарегистрировавшись сейчас со скидкой 60%, вы сможете увидеть эти сеансы и многое другое.
- Graph Viz: Изучение, анализ и визуализация графиков и сетей: Тамилла Трианторо, доктор философии | адъюнкт-профессор компьютерных информационных систем | Университет Квиннипиак
- Beyond the Basics: Визуализация данных на Python: Стефани Молин | Инженер-программист, специалист по обработке данных, руководитель отдела информационной безопасности, автор практического анализа данных с Pandas | Bloomberg LP
- Streamlining Your Streaming Analytics with Delta Lake & Rust: Гэри Наканелуа | управляющий директор по инновациям | Blueprint Technologies (BPCS)
- Improving ML Datasets with Cleanlab, a Standard Framework for Data-Centric AI: Джонас Мюллер | Главный научный сотрудник и соучредитель | Cleanlab
- How to build stunning Data Science Web applications in Python — Taipy Tutorial: Флориан Джакта и Альберт Ву | Менеджеры по успеху клиентов | Taipy
- Interactive Explainable AI: Мэг Курдзиолек, доктор философии | старший исследователь UX | Google
- Next-Level Data Visualization in Python:: Практическое руководство по улучшению ваших графиков за счёт максимального использования Matplotlib и многое другое: Мелани Вил, доктор философии | Архитектор решений для обработки данных | Anomalo
Статья была взята из этого источника: