无论你是在盖房子还是在财富500强企业, 拥有合适的工具都是必不可少的。今天的企业正在进行一种不同的建筑, 需要一套不同的工具。
随着各个领域的公司将注意力转向构建数据分析战略, 以在以数字为中心的全球环境中保持竞争力, 他们将需要各种能够进行切片、切割和运营的数据科学工具以各种方式提供企业数据。精心规划和执行的数据战略将使您的企业能够更快、更准确地预测这些决策的结果, 从而做出更关键的业务决策。
但知道要使用哪些工具可能是一个真正的难题。强大的数据科学堆栈将至少满足现代数据分析的期望, 或者补充您在员工身上的现有专业知识, 或者完全支持它。
幸运的是, 面向数据的解决方案开发人员一直在构建新功能, 以满足不断增长和不断变化的分析需求。通常, 它可以成功地在市场上开辟适当的领域, 使数据分析更快、更深入, 更方便地面向各种企业。这种数据科学学科的持续愿景和创新有利于商业世界, 现在几乎完全依赖数据来推动一切, 从最小的日常改进到最具挑衅性和前瞻性的想法。
以下是您需要了解的有关可用的最佳数据科学工具的信息, 这些工具可帮助您收集、存储、分析和可视化数据, 并纳入机器学习的功能和可能性。
数据收集工具
收集可转换为丰富分析的质量数据是每个数据策略的起点。正确的数据收集工具可以减少错误和重复, 确保更高的准确性, 并保持来自所有来源的数据的完整性。
以下数据收集工具脱颖而出:
数据分析工具
在数据中查找意义并从中提取价值是所有数据分析的核心。使您能够轻松理解数据并从中获得真正意义的工具可帮助您做出改变游戏规则的业务决策, 从而影响收入、竞争力、创新、客户体验和运营效率。
查看这些领先的数据分析工具和平台:
数据仓库工具
数据仓库是数据的存储库, 这些数据从多个不同的来源进行了组合和集成, 然后进行了标准化, 以便于使用。数据仓库允许您实时或成批查询与您的业务相关的任何主题的干净和稳定的数据在全球最大的云基础架构上运行的 “rel =” nofollow e3 target=”_blank”>S3 允许您从任何地方存储和检索任意数量的数据, 并运行复杂的分析, 而无需单独分析系统。
以下是当今一些顶级的数据仓库工具:
数据可视化工具
可视化分析工具可识别数据中的模式和趋势, 并帮助最终用户理解和消化复杂的概念。以图表、图形和地图的形式访问、理解和共享数据的可视表示方式要容易得多。
请考虑以下任何一种高性能的数据可视化工具:
机器学习工具
分析数据, 从中学习, 然后对你的业务做出预测, 是机器学习的目的和承诺。今天的机器学习工具使用各种算法来表示、评估和优化您的数据, 以准确解释泛化和异常。
以下是一些最好的机器学习工具:
启用数据分析计划
任何现代数据分析策略的成功都取决于对所有数据的完全访问。正确的解决方案简化并加速将来自任何数据源的海量数据以任何形式加载到云数据仓库或基于云的存储 (如 amazon s3) 中。一旦数据传输到 dw, 您可以执行您开发的任何机器学习模型, 以加深您对客户的了解和参与, 或其他重要的计划。