Na spracovanie tabuľky, vytvorenie grafu a trénovanie modelu strojového učenia potrebuješ odlišné nástroje. Ako si vybrať ten správny?
V tomto prehľade nájdeš 11 jazykov, knižníc a aplikácií na prácu s dátami. Zistíš, na čo slúžia, kedy sa ti zídu a ktoré má zmysel kombinovať. Nejde o poradie od najlepšieho po najhorší, každý rieši inú časť práce.
Ako si vybrať nástroj na analýzu dát?
Začni tým, čo potrebuješ urobiť:
Získať dáta z databázy: pozri sa na SQL.
Vyčistiť a spracovať tabuľkové dáta: využi Python s pandas alebo jazyk R.
Vytvoriť grafy: siahni po Matplotlib, R alebo Tableau.
Pripraviť prehľadný dashboard: zváž Tableau.
Trénovať modely strojového učenia: preskúmaj PyTorch alebo TensorFlow.
Pri výbere zohľadni aj svoje skúsenosti, používané nástroje v tíme a podobu výsledku. Iný postup sa hodí na jednorazovú analýzu a iný na pravidelný firemný reporting.
Pri výbere nástroja zohľadni typ dát, cieľ analýzy aj skúsenosti svojho tímu.
Prehľad 11 nástrojov na prácu s dátami
Po zodpovedaní týchto otázok si spravíte prehľad o rôznych analytických nástrojoch a zvolíte ten najvhodnejší pre vaše potreby. V zozname nižšie teraz uvedieme populárne nástroje na analýzu dát, ktoré by vám mohli pomôcť.
1. Python
Python je programovací jazyk, ktorý využiješ pri spracovaní dát, automatizácii opakovaných úloh aj strojovom učení. Jeho možnosti rozširujú knižnice určené na konkrétne činnosti.
Na prácu s tabuľkami sa používa napríklad pandas, na grafy Matplotlib a na modely hlbokého učenia PyTorch.
Kedy sa hodí: Keď chceš analýzu prispôsobiť vlastným potrebám alebo rovnaký postup opakovane spúšťať nad novými dátami.
2. Matplotlib
Matplotlib je knižnica na vizualizáciu dát. Vytvoríš v nej napríklad čiarové a stĺpcové grafy, histogramy či bodové grafy.
Umožňuje upravovať osi, farby, legendy a popisky alebo kombinovať viac grafov do jedného obrázka. Vďaka tomu vieš prispôsobiť zobrazenie dát konkrétnej otázke aj výslednej prezentácii.
Kedy sa hodí: Keď potrebuješ kontrolovať vzhľad a jednotlivé prvky grafu vytvoreného v Pythone. Praktický postup si môžeš osvojiť v kurze tvorby grafov v Matplotlib.
3. PyTorch
PyTorch je framework na tvorbu a trénovanie modelov strojového učenia. Využíva sa napríklad pri práci s obrazom, textom či neurónovými sieťami. Podporuje výpočty na procesore aj kompatibilnej grafickej karte. Prínos grafickej karty závisí od konkrétnej úlohy, modelu a hardvéru.
Kedy sa hodí: Keď sa chceš posunúť od bežnej analýzy k vývoju vlastných modelov. Na začiatok práce s tabuľkovými dátami ho nepotrebuješ.
4. Pandas
Pandas je knižnica Pythonu na prácu s dátami usporiadanými do riadkov a stĺpcov. Jej základnou dátovou štruktúrou je DataFrame. Pomôže ti načítať súbory, filtrovať záznamy, dopĺňať chýbajúce hodnoty, spájať tabuľky alebo počítať súhrnné štatistiky.
Kedy sa hodí: Keď pripravuješ dáta na analýzu a potrebuješ nad nimi robiť opakovateľné úpravy.
Tieto postupy si precvičíš v kurze Spracovanie dát v Pythone.
Pred tvorbou grafov skontroluj kvalitu dát, chýbajúce hodnoty a správnosť ich formátu.
5. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook je prostredie, v ktorom kombinuješ spustiteľný kód, text, tabuľky a grafy. Analýzu môžeš rozdeliť na menšie kroky a priebežne sledovať výsledky. Samotný notebook nenahrádza analytické knižnice. Poskytuje priestor, v ktorom s nimi pracuješ a dokumentuješ svoj postup.
Kedy sa hodí: Pri skúmaní dát, učení, experimentovaní a vysvetľovaní analýzy ďalším ľuďom.
6. R
R je programovací jazyk a prostredie zamerané na štatistické výpočty a prácu s dátami. Využiješ ho pri skúmaní datasetov, štatistickom modelovaní aj tvorbe grafov. Jeho možnosti rozširujú balíky určené na rôzne analytické úlohy.
Kedy sa hodí: Keď sa chceš venovať štatistike, výskumu alebo pracuješ v tíme, ktorý R používa.
SQL je jazyk na prácu s relačnými databázami. Pomocou dotazov vyberáš potrebné záznamy, prepájaš tabuľky a počítaš súhrny. Môžeš napríklad zistiť tržby podľa mesiacov, počet objednávok zákazníka alebo predaje jednotlivých produktov.
Kedy sa hodí: Keď sú dáta uložené v databáze a potrebuješ z nich pripraviť podklady na analýzu či reporting.
8. D3.js
D3.js je JavaScriptová knižnica, pomocou ktorej vytvoríš vizualizácie priamo na webovej stránke. Môžeš napríklad pripraviť graf, ktorý po prejdení myšou zobrazí presné hodnoty, alebo mapu, v ktorej si návštevník vyberie konkrétny región. Vzhľad aj správanie vizualizácie si prispôsobíš pomocou kódu. Na prácu s D3.js preto potrebuješ poznať JavaScript, HTML a CSS.
Kedy sa hodí: Keď chceš na webe zobraziť dáta tak, aby si ich návštevník mohol sám prezerať a skúmať.
9. MATLAB
MATLAB je prostredie a programovací jazyk na numerické výpočty, modelovanie a vizualizáciu. Uplatnenie má najmä v technických a vedeckých oblastiach. Pracuje s maticami a ponúka rozšírenia na špecializované úlohy, napríklad spracovanie signálov či obrazu.
Kedy sa hodí: Keď riešiš technické výpočty alebo pracuješ v organizácii, ktorá má svoje postupy postavené na MATLAB-e.
10. Tensor Flow
TensorFlow je platforma na strojové učenie. Umožňuje vytvárať, trénovať a nasadzovať modely vrátane neurónových sietí. Podobne ako PyTorch je určený na iný typ úloh než bežné filtrovanie tabuliek alebo tvorba reportov.
Kedy sa hodí: Keď potrebuješ vyvíjať modely strojového učenia a využiť ich v aplikácii alebo inom systéme.
11. Tableau
Tableau je nástroj na vizuálnu analýzu dát a tvorbu dashboardov. Umožňuje prepájať dátové zdroje, vytvárať grafy a pridávať filtre na skúmanie výsledkov. Mnohé úlohy zvládneš cez grafické rozhranie. Stále však potrebuješ rozumieť dátam a tomu, čo jednotlivé ukazovatele vyjadrujú.
Kedy sa hodí: Keď chceš výsledky analýzy sprístupniť tímu v podobe prehľadného a interaktívneho reportu.
S ktorým nástrojom začať?
Nemusíš ovládať všetkých 11 nástrojov. Začni tým, ktorý využiješ pri svojej práci:
SQL – na získavanie a sumarizáciu dát z databáz.
Python alebo R – na spracovanie a analýzu dát programovaním.
pandas – na čistenie a úpravu tabuliek v Pythone.
Matplotlib – na tvorbu a prispôsobenie grafov v Pythone.
PyTorch alebo TensorFlow – keď sa začneš venovať strojovému učeniu.
Znalosti si precvič na vlastnom projekte
Vyber si otázku, na ktorú chceš nájsť odpoveď, načítaj dáta, skontroluj ich kvalitu a spracuj ich. Výsledky predstav tak, aby im rozumeli aj ostatní.
Nástroje na analýzu dát vám pomôžu objavovať trendy a vzorce, na základe ktorých budete vedieť robiť lepšie rozhodnutia. K dispozícii je široká škála nástrojov, od zložitých programovacích jazykov až po aplikácie, ktoré vyžadujú veľmi málo technických znalostí.
Výber je len na tebe.
Často kladené otázky
Ktorý nástroj na analýzu dát je vhodný pre začiatočníka?
Záleží na tom, s akými dátami chceš pracovať. Na prvé analýzy tabuliek ti poslúži Excel alebo Google Sheets. Ak potrebuješ získavať údaje z databáz, začni so SQL. Python alebo R si vyber, keď chceš dáta spracúvať programovaním a automatizovať opakované úlohy.
Musím vedieť programovať, ak chcem analyzovať dáta?
Na základné analýzy programovanie nepotrebuješ. Tabuľkové nástroje a aplikácie ako Tableau umožňujú mnohé úlohy zvládnuť cez grafické rozhranie. Programovanie sa ti zíde pri zložitejších úpravách dát, vlastných analytických postupoch a automatizácii.
Je na analýzu dát lepší Python alebo R?
Oba jazyky využiješ na analýzu aj vizualizáciu dát. Python sa hodí aj na automatizáciu a vývoj aplikácií, R je výrazne zameraný na štatistiku a výskum. Pri výbere zohľadni svoje projekty a nástroje, ktoré používa tvoj tím. Na začiatku sa sústreď na jeden jazyk.
Aký je rozdiel medzi pandas a Matplotlib?
Pandas slúži najmä na spracovanie a analýzu tabuľkových dát. Pomôže ti filtrovať záznamy, spájať tabuľky či riešiť chýbajúce hodnoty. Matplotlib slúži na tvorbu a úpravu grafov. Môžeš ich používať spolu: dáta pripravíš v pandas a výsledky zobrazíš pomocou Matplotlib.
Potrebujem na analýzu dát PyTorch alebo TensorFlow?
Na čistenie dát, výpočty a bežné grafy ich nepotrebuješ. PyTorch a TensorFlow sa využívajú najmä pri tvorbe a trénovaní modelov strojového učenia vrátane neurónových sietí. Najprv si osvoj prácu s dátami a základné analytické postupy.
Na našom webe nájdeš viac ako 600 rôznych videokurzov z oblastí ako programovanie, tvorba hier, testovanie softwaru, grafika, UX dizajn, online marketing, MS Office a pod.