L'exploration de données est un monde en soi, c'est pourquoi elle peut facilement devenir très confuse. Il existe un nombre incroyable de outils d'exploration de données disponible sur le marché. Cependant, si certains peuvent être plus adaptés à la gestion de l'exploration de données dans le Big Data, d'autres se distinguent par leurs fonctionnalités de visualisation des données.
Comme expliqué dans cet article, l'exploration de données consiste à découvrir des modèles dans les données et à prévoir des tendances et des comportements. En termes simples, il s'agit du processus de conversion de vastes ensembles de données en informations pertinentes. Il ne sert à rien de disposer d'énormes quantités de données si nous ne savons pas réellement ce que cela signifie.
Ce processus englobe d'autres domaines tels que apprentissage automatique, systèmes de bases de données, et statistiques. En outre, les fonctions d'exploration de données peuvent varier considérablement, allant du nettoyage des données à l'intelligence artificielle, en passant par l'analyse des données, la régression, le clustering, etc. Par conséquent, de nombreux outils sont en cours de développement et de mise à jour pour remplir ces fonctions et garantir qualité des grands ensembles de données (étant donné que la mauvaise qualité des données se traduit par des informations médiocres et non pertinentes). Cet article cherche à expliquer les meilleures options pour chaque fonction et chaque contexte. Continuez à lire pour découvrir nos 21 meilleurs outils de minage !
L'exploration de données est un processus qui englobe les statistiques, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique. En utilisant des méthodes intelligentes, ce processus extrait des informations à partir des données, les rendant complètes et interprétables. Le processus d'exploration de données permet de découvrir des modèles et des relations au sein d'ensembles de données, ainsi que de prévoir des tendances et des comportements..
Les avancées technologiques ont contribué à accélérer et à simplifier l'analyse automatisée des données. Plus les ensembles de données sont volumineux et complexes, plus les chances de trouver des informations pertinentes sont élevées. En identifiant et en comprenant des données pertinentes, les organisations peuvent faire bon usage d'informations précieuses pour prendre des décisions et atteindre les objectifs proposés.
L'exploration de données peut être appliquée à plusieurs fins, telles que la segmentation du marché, l'analyse des tendances, la détection des fraudes, le marketing des bases de données, la gestion du risque de crédit, l'éducation, l'analyse financière, etc. Le processus d'exploration de données peut être divisé en plusieurs étapes selon l'approche de chaque organisation mais, en général, il comprend les éléments suivants cinq étapes:
L'entrepôt de données est le processus de collecte et de gestion des données. C'est stocke des données provenant de différentes sources dans un seul référentiel et est particulièrement avantageux pour les systèmes commerciaux opérationnels (par exemple, les systèmes CRM). Ce processus se produit avant l'exploration de données, car celui-ci permet de découvrir des modèles de données et des informations pertinentes à partir des données stockées.
Les avantages de l'entrepôt de données incluent : l'amélioration de la qualité des données dans les systèmes sources ; la protection des données contre les mises à jour du système source ; la possibilité d'intégrer plusieurs sources de données ; et l'optimisation des données.
Comme mentionné précédemment, l'exploration de données est un processus extrêmement utile et bénéfique qui peut aider les organisations à se développer stratégies basées sur des informations pertinentes. L'exploration de données concerne de nombreux secteurs (tels que l'assurance, la banque, l'éducation, les médias, la technologie, l'industrie manufacturière, etc.) et est au cœur des efforts analytiques.
Le processus d'exploration de données peut comprendre différentes techniques. Parmi les plus répandus, citons analyse de régression (prédictif), découverte de règles d'association (descriptif), agrégation (descriptif), et classification (prédictif). Il peut être avantageux de disposer de connaissances supplémentaires sur divers outils d'exploration de données lors de l'élaboration d'une analyse. Cependant, gardez à l'esprit que ces outils ont des modes de fonctionnement distincts en raison des différents algorithmes utilisés dans leur conception.
L'importance croissante de l'exploration de données dans divers domaines a entraîné l'introduction continue de nouveaux outils et de mises à niveau logicielles sur le marché. Par conséquent, choisir le bon logiciel devient une tâche complexe et douteuse. Avant de prendre des décisions précipitées, il est donc essentiel de prendre en compte les exigences commerciales ou de recherche.
Cet article a rassemblé les les 21 meilleurs outils d'exploration de données, qui sont segmentés selon sept catégories :
N'oubliez pas que certains de ces outils peuvent appartenir à plusieurs catégories. Notre sélection a été faite en fonction de la catégorie dans laquelle chaque outil se démarque le plus. Par exemple, même si Amazon EMR fait partie des solutions basées sur le cloud, c'est en même temps un excellent outil pour gérer le Big Data. En outre, avant de passer aux outils proprement dits, nous profitons de l'occasion pour expliquer brièvement la différence entre les deux langages de programmation les plus populaires pour la science des données : R et Python. Même si les deux langages conviennent à la plupart des tâches de science des données, il peut être difficile (surtout au début) de savoir comment choisir entre les deux.
Python et R sont parmi les langages de programmation les plus utilisés pour science des données. L'une n'est pas nécessairement meilleure que l'autre puisque les deux options ont leurs forces et leurs faiblesses. D'une part, R a été élaboré en tenant compte de l'analyse statistique ; d'autre part, Python propose une approche plus générique de la science des données. De plus, R est davantage axé sur l'analyse des données et est plus flexible pour utiliser les bibliothèques disponibles. Au contraire, l'objectif principal de Python est le déploiement et la production, et il permet de créer des modèles à partir de zéro. Enfin et surtout, R est souvent intégré pour fonctionner localement, et Python est intégré aux applications. Malgré leurs différences, les deux langages peuvent gérer de grandes quantités de données et disposer d'un large éventail de bibliothèques.
SPSS, SAS, Oracle Data Mining et R sont des outils d'exploration de données qui mettent principalement l'accent sur l'aspect statistique, plutôt que sur l'approche plus générale de l'exploration de données que Python (par exemple) suit. Cependant, contrairement aux autres programmes statistiques, R n'est pas une solution commerciale intégrée. Au lieu de cela, il est open source.
1. IBM SPSS
SPSS est l'un des plus plateformes logicielles statistiques populaires. SPSS était autrefois l'abréviation de Statistical Package for the Social Sciences, qui indique son marché d'origine (domaines de la sociologie, de la psychologie, de la géographie, de l'économie, etc.). IBM a toutefois acquis le logiciel en 2009, et plus tard, en 2015, SPSS a commencé à devenir l'abréviation de Statistical Product and Service Solutions. Les fonctionnalités avancées du logiciel fournissent une vaste bibliothèque d'algorithmes d'apprentissage automatique, d'analyse statistique (descriptive, régression, clustering, etc.), d'analyse de texte, d'intégration avec des mégadonnées, etc. De plus, SPPS permet à l'utilisateur d'améliorer sa syntaxe SPSS avec Python et R en utilisant des extensions spécialisées.
2. R
R est un langage de programmation et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques. Il est compatible avec les plateformes UNIX, les systèmes d'exploitation FreeBSD, Linux, macOS et Windows. Ce logiciel libre peut exécuter diverses analyses statistiques, telles que l'analyse de séries chronologiques, le clustering et la modélisation linéaire et non linéaire. En outre, il est également défini comme environnement pour le calcul statistique car il est conçu pour fournir un système cohérent, fournissant d'excellents packages d'exploration de données. Dans l'ensemble, R est un outil formidable et très complet qui offre en outre des fonctionnalités graphiques pour l'analyse des données et une vaste collection d'outils intermédiaires. Il s'agit d'une solution open source pour les logiciels statistiques tels que SAS et IBM SPSS.
3. SAS
SAS est l'abréviation de Statistical Analysis System. Cet outil est une excellente option pour extraction du Texas, optimisation et exploration de données. Il propose de nombreuses méthodes et techniques pour répondre à plusieurs capacités analytiques, qui évaluent les besoins et les objectifs de l'organisation. Il comprend la modélisation descriptive (utile pour classer et profiler les clients), la modélisation prédictive (pratique pour prédire des résultats inconnus) et la modélisation prescriptive (utile pour analyser, filtrer et transformer des données non structurées, telles que les e-mails, les champs de commentaires, les livres, etc.). De plus, il est distribué architecture de traitement de la mémoire le rend également très évolutif.
4. Exploration de données Oracle
Oracle Data Mining (ODB) fait partie d'Oracle Advanced Analytics. Cet outil d'exploration de données fournit des algorithmes de prédiction de données exceptionnels pour la classification, la régression, le clustering, l'association, l'importance des attributs et d'autres analyses spécialisées. Ces qualités permettent ODB pour obtenir des informations précieuses et des prévisions précises. De plus, Oracle Data Mining comprend des interfaces programmatiques pour SQL, PL/SQL, R et Java.
5. COUTEAU
KNIME est l'abréviation de Konstanz Information Miner. Le logiciel suit une philosophie open source et a été publié pour la première fois en 2006. Ces dernières années, il a souvent été considéré comme logiciel leader pour la science des données et l'apprentissage automatique plateformes, utilisées dans de nombreux secteurs tels que les banques, les sciences de la vie, les éditeurs et les sociétés de conseil. En outre, il propose à la fois des services sur site et sur le nuage connecteurs, qui facilitent le transfert de données entre les environnements. Même si KNIME est implémenté dans Java, le logiciel fournit également des nœuds afin que les utilisateurs puissent l'exécuter dans Rubis, Python et R.
6. Mineur rapide
Mineur rapide est un outil d'exploration de données open source qui s'intègre parfaitement à R et Python. Il fournit des analyses avancées en proposant de nombreux produits permettant de créer de nouveaux processus d'exploration de données. De plus, il possède l'un des meilleurs systèmes d'analyse prédictive. Ce code source ouvert est écrit en Java et peut être intégré à WEKA et R-tool. Parmi les fonctionnalités les plus utiles, citons : le traitement des analyses à distance ; la création et la validation de modèles prédictifs ; les multiples méthodes de gestion des données disponibles ; les modèles intégrés et les flux de travail répétables ; le filtrage, la fusion et la jonction des données.
7. Orange
Orange est un basé sur Python logiciel d'exploration de données open source. C'est un excellent outil pour ceux qui débutent dans l'exploration de données, mais aussi pour les experts. Outre ses fonctionnalités d'exploration de données, orange prend également en charge algorithmes d'apprentissage automatique pour la modélisation des données, la régression, le clustering, le prétraitement, etc. De plus, orange fournit un environnement de programmation visuel et la possibilité de glisser-déposer des widgets et des liens.
Mégadonnées fait référence à une énorme quantité de données, qui peuvent être structurées, non structurées ou semi-structurées. Il couvre les cinq caractéristiques V : volume, variété, vitesse, véracité et valeur. Le Big Data implique généralement plusieurs téraoctets ou pétaoctets de données. En raison de sa complexité, il peut être difficile (voire impossible) de traiter des données sur un seul ordinateur. Ainsi, le bon logiciel et le bon stockage de données peuvent être extrêmement utiles pour découvrir des modèles et prévoir les tendances. En ce qui concerne les solutions d'exploration de données pour le Big Data, voici nos meilleurs choix :
8. Apache Spark
Apache Spark se distingue par sa facilité d'utilisation lors du traitement de données volumineuses, étant l'un des outils les plus populaires. Il possède plusieurs interfaces disponibles en Java, Python (PySpark), OU (SparkR), SQL, Scala et propose plus de quatre-vingts opérateurs de haut niveau, ce qui permet d'écrire du code plus rapidement. De plus, cet outil est complété par plusieurs bibliothèques, telles que SQL et DataFrames, Spark Streaming, GraphX et MLlib. Apache Spark attire également l'attention pour ses performances admirables, offrant une traitement rapide des données et diffusion de données plateforme.
9. Hadoop MapReduce
Hadoop est une collection d'outils open source qui gère de grandes quantités de données et d'autres problèmes de calcul. Même si Hadoop est écrit en Java, n'importe quel langage de programmation peut être utilisé avec Hadoop Streaming. MapReduce est un Hadoop mise en œuvre et modèle de programmation. Il s'agit d'une solution largement adoptée pour l'exécution de complexes exploration de données sur le Big Data. En termes simples, il permet aux utilisateurs de mapper et de réduire les fonctions habituellement utilisées dans la programmation fonctionnelle. Cet outil peut effectuer de grandes opérations de jointure sur d'énormes ensembles de données. En outre, Hadoop propose diverses applications telles que l'analyse de l'activité des utilisateurs, le traitement des données non structurées, l'analyse des journaux, l'exploration de texte, etc.
10. Qlik
Qlik est une plateforme qui aborde l'analyse et l'exploration de données grâce à une approche évolutive et flexible. Il possède une interface glisser-déposer facile à utiliser et répond instantanément aux modifications et aux interactions. En outre, Qlik prend en charge plusieurs sources de données et des intégrations fluides avec divers formats d'applications, que ce soit via des connecteurs et des extensions, des applications intégrées ou des ensembles d'API. C'est également un excellent outil pour partager des analyses pertinentes à l'aide d'un hub centralisé.
11. SciKit Learn
SciKit Learn est un outil logiciel gratuit pour apprentissage automatique en Python, fournissant des capacités d'exploration de données et d'analyse de données exceptionnelles. Il offre un grand nombre de fonctionnalités telles que la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, la sélection de modèles et la réduction des dimensions.
12. Hochet (R)
Hochet a été développé dans R langage de programmation et est compatible avec les systèmes d'exploitation macOS, Windows et Linux. Il est principalement utilisé pour entreprises commerciales et entreprises, ainsi que pour érudit à des fins (notamment aux États-Unis et en Australie). La puissance informatique de R permet à ce logiciel de fournir des fonctionnalités telles que le clustering, la visualisation des données, la modélisation et d'autres analyses statistiques.
13. Pandas (Python)
Pour l'exploration de données en Python Pandas est également un outil open source largement connu. C'est une bibliothèque qui se distingue par son utilisation de l'analyse et de la gestion des données structures de données.
14. H3O
H3O est un logiciel d'exploration de données open source utilisé principalement par les organisations pour analyser les données stockées dans infrastructure cloud. Cet outil est écrit en R langue mais est également compatible avec Python pour construire des modèles. L'un des principaux avantages est que H3O permet un déploiement rapide et facile en production grâce à la prise en charge du langage Java.
Les solutions basées sur le cloud sont de plus en plus nécessaires pour l'exploration de données. La mise en œuvre de techniques d'exploration de données via le cloud permet aux utilisateurs de récupérer des informations importantes à partir d'entrepôts de données virtuellement intégrés, ce qui réduit les coûts de stockage et d'infrastructure.
15. Amazon EMR
Amazon EMR est une solution cloud permettant de traiter de grandes quantités de données. Les utilisateurs utilisent cet outil non seulement pour exploration de données mais également pour exécuter d'autres responsabilités en matière de science des données telles que l'indexation Web, l'analyse des fichiers journaux, l'analyse financière, l'apprentissage automatique, etc. Cette plateforme utilise une variété de solutions open source (par exemple Apache Spark et Apache Flink) et facilite l'évolutivité dans environnements de mégadonnées en automatisant les tâches (par exemple, le réglage des clusters).
16. Azure ML
Azure ML est un environnement basé sur le cloud conçu pour bâtiment, formation et déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Pour l'exploration de données, Azure ML peut effectuer une analyse prédictive et permet aux utilisateurs de calculer et de manipuler des volumes de données depuis la plateforme cloud.
17. Plateforme Google AI
À l'instar d'Amazon EMR et d'Azure ML, Plateforme Google AI est également basé sur le cloud. Cette plateforme fournit l'un des les plus grandes piles d'apprentissage automatique. Google AI Platform comprend plusieurs bases de données, des bibliothèques d'apprentissage automatique et d'autres outils que les utilisateurs peuvent utiliser sur le cloud pour exécuter l'exploration de données et d'autres fonctions de science des données.
Les réseaux de neurones consistent à assimiler les données de la même manière que le cerveau humain traite les informations. En d'autres termes, notre cerveau possède des millions de cellules (neurones) qui traitent des informations externes et produisent ensuite une sortie. Les réseaux de neurones suivent le même principe et peuvent être utilisés pour l'exploration de données en transformant les données brutes en informations pertinentes.
18. PyTorch
Pytorch est un package Python et un framework d'apprentissage profond basé sur la bibliothèque Torch. Il a été initialement développé par le laboratoire de recherche sur l'IA (FAIR) de Facebook, et c'est un outil très connu en science des données en raison de sa fonctionnalité de réseaux neuronaux profonds. Il permet aux utilisateurs d'effectuer les étapes d'exploration de données pour programmer un réseau neuronal complet: chargez des données, prétraitez des données, définissez un modèle, entraînez-le et évaluez-le. De plus, avec une forte Accélération GPU, Torch permet un calcul matriciel rapide. Récemment, en septembre 2020, cette bibliothèque est devenue R. L'écosystème Torch for R comprend Torch, Torchvision, Torchaudio et d'autres extensions.
19. TensorFlow
De la même manière que PyTorch, TensorFlow est également une bibliothèque Python open source pour l'apprentissage automatique, développée à l'origine par Google Brain Team. Il peut être utilisé pour créer des modèles d'apprentissage profond et met l'accent sur les réseaux de neurones profonds. En plus d'une flexibilité écosystème d'outils, TensorFlow fournit également d'autres bibliothèques et possède un très populaire communauté où les développeurs peuvent poser des questions et partager. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque Python, en 2017, TensorFlow a introduit et Interface R de RStudio à l'API TensorFlow.
La visualisation des données est la représentation graphique des informations extraites du processus d'exploration de données. Ces outils permettent aux utilisateurs d'avoir une compréhension visuelle des informations relatives aux données (tendances, modèles et valeurs aberrantes) au moyen de graphiques, de tableaux, de cartes et d'autres éléments visuels.
20. Matplotlib
Matplotlib est un excellent outil de visualisation des données dans Python. Cette bibliothèque permet d'utiliser figurines interactives et en créant des diagrammes de qualité (par exemple, des histogrammes, des diagrammes de dispersion, des diagrammes 3D et des diagrammes d'images) qui peuvent ensuite être personnalisés (styles, propriétés des axes, police, etc.).
21. ggplot2
ggplot2 est un outil de visualisation de données et l'un des plus populaires Packages R. Cet outil permet aux utilisateurs de modifier les composants d'un graphique avec un niveau d'abstraction élevé. En outre, il permet aux utilisateurs de créer presque tous les types de graphiques et d'améliorer la qualité et l'esthétique des graphiques.
Pour sélectionner l'outil le plus approprié, il est d'abord important de bien définir les objectifs commerciaux ou de recherche. Il est assez courant pour les développeurs ou les data scientists qui travaillent sur l'exploration de données d'apprendre plusieurs outils. Cela peut être difficile, mais aussi extrêmement utile pour extraire des informations pertinentes.
Comme indiqué précédemment, la plupart des outils d'exploration de données s'appuient sur deux principaux langages de programmation : R et Python. Chacun de ces langages fournit un ensemble complet de packages et de bibliothèques respectives pour l'exploration de données et la science des données en général. Malgré la prédominance de ces langages de programmation, les solutions statistiques intégrées (comme SAS et SPSS) sont toujours très utilisées par les organisations.
Stagiaire en marketing avec un intérêt particulier pour la technologie et la recherche. Pendant mon temps libre, je joue au volley-ball et je gâte mon chien autant que possible.
Scientifique des données passionné par l'ingénierie, la physique et les mathématiques. J'aime écouter et faire de la musique, voyager et parcourir les sentiers de vélo de montagne.
Scientifique des données qui aime résoudre des problèmes complexes. Pendant mon temps libre, je cuisine, je fais de longues promenades et je lis des articles sur la génomique et la nutrition.
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