Question

Какие инструменты анализа данных вы знаете?прошуууу​

Answer 1

Ответ:

Excel. Excel – это не только создание формы, сводные таблицы и VBA. ...

Tableau. Основное направление Tableau – сводные таблицы и диаграммы Excel. ...

Orange. ...

Power BI. ...

NodeXL. ...

Salesforce reports & dashboards. ...

RapidMiner.

Объяснение:

Держи и не благодари!

Answer 2

Я знаю множество инструментов и технологий для анализа данных. Вот некоторые из них:

1. Python: Python - один из самых популярных языков программирования для анализа данных. В нем есть множество библиотек, таких как NumPy, pandas, Matplotlib и Seaborn, которые позволяют работать с данными и создавать визуализации.

2. R: R - это другой популярный язык программирования, специализированный для статистического анализа данных и создания графиков. Он также имеет множество пакетов для анализа данных.

3. SQL: SQL (Structured Query Language) используется для работы с реляционными базами данных. Этот язык позволяет извлекать, изменять и агрегировать данные из баз данных.

4. Excel: Microsoft Excel - широко используемый инструмент для анализа данных и создания отчетов. Он обладает мощными функциями для работы с таблицами данных.

5. Tableau: Tableau - это инструмент для создания интерактивных визуализаций данных и анализа данных. Он позволяет легко создавать дашборды и отчеты.

6. Power BI: Это еще один инструмент для визуализации данных, разработанный Microsoft. Он интегрируется с различными источниками данных и позволяет создавать мощные отчеты и дашборды.

7. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook предоставляет интерактивную среду для разработки и документирования кода для анализа данных. Он широко используется в сообществе аналитиков данных и исследователей.

8. SAS: SAS - это коммерческое программное обеспечение для анализа данных и статистики, которое часто используется в корпоративной среде.

9. SPSS: SPSS - это еще один популярный инструмент для статистического анализа данных, особенно в академическом и исследовательском сообществе.

10. Hadoop и Apache Spark: Эти технологии используются для обработки и анализа больших объемов данных в распределенных средах.

11. Machine Learning библиотеки: Библиотеки, такие как scikit-learn, TensorFlow и PyTorch, позволяют проводить машинное обучение и анализ данных.

12. Статистические пакеты: Статистические пакеты, такие как Statistica и Minitab, предоставляют инструменты для статистического анализа данных.

Это лишь небольшой список инструментов для анализа данных, и выбор зависит от конкретных задач и предпочтений.