C++でのデータ分析のための人気のあるツール

データ分析 は、データを処理して、マシンが意思決定を行うのをサポートする有用な情報を抽出することです。データの処理には、データのクリーニング、改造、検査が含まれます。

処理するデータが大きすぎるため、データ分析には高い計算能力が必要です。そのため、データ分析に特化したツールがあります。

人気のあるデータ分析ツールには、次のようなものがあります-

• Rプログラミング

  Rは、Windows、macOS、Unixなどのすべての主要なプラットフォームで利用できるデータ分析に最適で最も広く使用されているツールの1つです。データモデリングと統計で使用されています。ビッグデータの操作と表現は、データ分析のための膨大なライブラリサポートを備えているため、Rを使用して簡単に実行できます。データサイエンティストの仕事を容易にする11,556個のパッケージがRで利用可能です。

• Python

  リストにあるもう1つのプログラミング言語であるPythonは、多目的で最も用途の広いプログラミング言語です。ライブラリが大きく、性質がわかりやすいため、広く使用されています。機械学習とデータ分析の両方の機能を備えたツールを必要とするユーザーの間では、両方をサポートする膨大なパッケージのセットがあるため、一般的です。

• Tableau Public

  視覚化、マップ、ダッシュボードなどを作成する無料のデータ視覚化ツール。データソースに簡単に接続して視覚化用のデータを抽出でき、クライアントやソーシャルメディアでの視覚化の共有もサポートします。ビッグデータを処理する機能があり、より良い方法でデータを視覚化できます。

• SAS

  Sasは、データ操作に使用されるプログラミング言語兼環境です。これは、大量のデータセットを分析して管理するために使用されます。効率的なソーシャルメディアマーケティングツールです。

• Microsoft Excel

  これは、分析に使用できるシンプルで基本的なツールです。データサイエンティストは、これを第1レベルのツールとして使用します。これは、データセットをプレビューし、データにフィルターを追加するための重要なツールです。ユーザーがモデリングを行うのに役立つ、非常に高度なビジネス分析を備えています。

• Apache Spark

  Apache Spark Apache sparkは、Hadoopデータクラスターを操作するために使用されるスケーラブルなデータ処理ツールです。これは、データサイエンスを支援し、データセットからの学習に役立つ分類、回帰、クラスタリング、フィルタリングなどの手法をサポートするため、機械学習モデルの開発に使用されるツールです。