ما هي البرامج المستخدمة لعملية تحليل البيانات

اقرأ في هذا المقال


هناك الكثير من برامج تحليل البيانات المتاحة، ومثلما يوجد الكثير من البيانات هناك أيضًا الكثير من البرامج والأدوات المتاحة للعمل معها حيث تخزن مستودعات البيانات المستندة إلى السحابة كميات هائلة من بيانات الأعمال.

ما هي البرامج المستخدمة لعملية تحليل البيانات

1- برنامج SAS

  • (SAS) هي مجموعة منتشرة من برامج التحليل الإحصائي التي أنتجها معهد (SAS) لأغراض تحليلية مختلفة بما في ذلك ذكاء الأعمال والتحليلات المتقدمة والتحليلات التنبؤية.
  • يعتمد المحللون على (SAS) لاسترداد البيانات والإبلاغ عنها وتحليلها وتصورها، ويحب محللو ذكاء الأعمال ومحللو البيانات بشكل عام استخدام (SAS).
  • وذلك لأنّه يجمع مجموعة متنوعة من الأدوات التحليلية القوية في مكان واحد وله واجهة مستخدم رسومية سهلة الاستخدام (GUI) تجعله سهل الاستخدام.
  • علاوةً على ذلك تُعد (SAS) مجموعة برامج موثوقة تسمح لمحللي البيانات بأداء الكثير من أعمالهم ومن إدارة البيانات إلى تنظيفها ونمذجتها.

2- برنامج Jupyter Notebook

  • (Jupyter Notebook) عبارة عن بيئة تفاعلية قائمة على الويب تُستخدم لمشاركة المستندات الحسابية أو “أجهزة الكمبيوتر المحمولة”.
  • يستخدم محللو البيانات (Jupyter Notebooks) لكتابة وتشغيل التعليمات البرمجية والبيانات النظيفة وتصور البيانات والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي والعديد من الأشكال الأخرى لتحليل البيانات.
  • علاوةً على ذلك، يسمح (Jupyter Notebook) للمستخدمين بدمج تصورات البيانات والتعليمات البرمجية والتعليقات والعديد من لغات البرمجة المختلفة في مكان واحد ممّا يتيح مساحة محسنة لتوثيق عملية تحليل البيانات ومشاركتها مع الآخرين.

3- برنامج Transana

  • إنّ (Transana) هو برنامج مفتوح المصدر مصمم لكل منها نسخ وتحليل معلومات الإرسال، ومع (Transana) من الممكن اتباع طرق متعددة لتحليل البيانات النوعية للصور الثابتة والصوت والفيديو.
  • تُعد تقارير (Transana) الرسومية والنصية متعددة الاستخدامات للغاية وقابلة للتخصيص، ويسمح للمستخدمين باستكشاف العلاقات التحليلية في بياناتهم والحفاظ على رؤاهم بطريقة مختلفة.
  • يقوم البرنامج على استكشاف المعلومات المشفرة من خلال التقارير النصية / الرسومية، وباستخدام “ترانسانا” يمكن ترميز الصور الثابتة باستخدام أشكال التشفير بما في ذلك لقطات الشاشة من معلومات الفيديو.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: