상위 20개 통계 분석 도구 - DevOpsSchool.com (2023)

다음은 널리 사용되는 20가지 통계 분석 도구 목록입니다.

1. SAS
2. MATLAB
3. 미니탭
4. 그레틀
5. 래피드마이너
6. 주황색
7. 나이프
8. XLSTAT
9. Stat도구
10. 아파치 하둡

1. SAS

SAS Visual Analytics는 온프레미스 또는 클라우드에서 사용할 수 있습니다. 시각적 분석을 통해 사용자는 데이터를 시각적으로 탐색하여 주요 관계, 이상값 및 클러스터를 자동으로 강조 표시할 수 있습니다. 사용자는 또한 자동 차트 작성을 통해 고급 시각화 및 유도 분석을 활용할 수 있습니다. SAS는 이 도구가 다양한 데이터 소스에서 데이터를 수집하고 복잡한 모델을 처리할 수 있기 때문에 고급 분석의 결과로 그 이름을 알렸습니다. BI 외에도 SAS는 데이터 관리, IoT, 개인 데이터 보호 및 Hadoop 도구를 제공합니다.

2. 매트랩

MATLAB은 가장 평판이 좋은 통계 분석 도구 및 통계 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 프로그래밍 언어를 단순하게 만드는 여러 기능이 포함된 도구 상자가 있습니다. MATLAB을 사용하면 EEG 데이터 분석과 같은 가장 복잡한 통계 분석을 수행할 수 있습니다. 툴박스용 애드온을 사용하여 MATLAB의 기능을 향상시킬 수 있습니다.

또한 MATLAB은 다중 패러다임 수치 컴퓨팅 환경을 제공하므로 절차적 및 객체 지향 프로그래밍 모두에 언어를 사용할 수 있습니다. MATLAB은 무엇보다도 데이터 함수 플로팅, 알고리즘 구현, 사용자 인터페이스 디자인을 비롯한 행렬 조작에 이상적입니다. 마지막으로 MATLAB은 다른 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램도 실행할 수 있습니다.

주요 특징들:

• MATLAB 툴박스는 세심하게 개발되고 전문적으로 실행됩니다. 또한 다양한 설정에서 테스터가 속도를 조절합니다. 그 외에도 MATLAB은 완전한 문서를 제공합니다.
• MATLAB은 생산 지향 프로그래밍 언어입니다. 결과적으로 MATLAB 코드를 생산할 준비가 되었습니다. 데이터 소스와 비즈니스 시스템을 기업 시스템과 통합하기만 하면 됩니다.
• MATLAB 알고리즘을 C, C++ 및 CUDA 코어로 변환하는 기능이 있습니다.
• 사용자에게 MATLAB은 최고의 시뮬레이션 플랫폼입니다.
• 데이터 분석 절차를 수행하기 위한 최적의 조건을 제공합니다.

3. 미니탭

Minitab은 기본 및 고급 통계 기능을 포함하는 데이터 분석 프로그램입니다. GUI 및 서면 지침을 사용하여 명령을 실행할 수 있으므로 초보자와 고급 분석을 수행하려는 사용자가 액세스할 수 있습니다.

주요 특징들:

• Minitab을 사용하여 측정 시스템 분석, 공정 능력 분석, 그래픽 분석, 가설 분석, 회귀, 비회귀 등과 같은 다양한 종류의 분석을 수행할 수 있습니다.
• 이를 통해 산점도, 상자 그림, 점도표, 히스토그램, 시계열 그림 등과 같은 가장 효과적인 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
• Minitab에서는 1-표본 Z-검정, 1-표본, 2-표본 t-검정, 대응 t-검정 등 다양한 통계 검정을 실행할 수도 있습니다.

4. 그레틀

Gretl은 주로 계량경제학을 위한 오픈 소스 통계 패키지입니다. 이름은 Gnu Regression, Econometrics 및 Time-series Library의 약어입니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 명령줄 인터페이스가 있습니다. C로 작성되었으며, GUI 생성을 위한 위젯 툴킷으로 GTK+를 사용하고, 그래프 생성을 위해 gnuplot을 호출합니다. gretl의 기본 스크립팅 언어는 Hansl로 알려져 있습니다(아래 참조). TRAMO/SEATS, R, Stata, Python, Octave, Ox, Julia와 함께 사용할 수도 있습니다.

5. 래피드마이너:

RapidMiner는 데이터 준비, 기계 학습 및 예측 모델 배포를 위한 유용한 플랫폼입니다. RapidMiner를 사용하면 처음부터 끝까지 데이터 모델을 간단하게 개발할 수 있습니다. 완전한 데이터 사이언스 제품군이 함께 제공됩니다. 기계 학습, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석이 모두 가능합니다.

주요 특징들:

• 뛰어난 보안 기능을 갖추고 있습니다.
• 다양한 타사 응용 프로그램과 원활하게 통합할 수 있습니다.
• RapidMiner의 기본 기능은 플러그인을 통해 확장할 수 있습니다.
• 데이터 처리 및 결과 시각화를 위한 탁월한 플랫폼을 제공합니다.

6. 오렌지

Orange는 류블랴나 대학교(University of Ljubljana)의 프로젝트로 20년 이상 존재해 온 오픈 소스 데이터 마이닝 및 기계 학습 도구입니다. 이 도구는 시각적 프로그래밍 또는 Python 스크립팅을 통해 사용할 수 있는 데이터 마이닝 기능과 단순하고 복잡한 분석 시나리오를 위한 기타 데이터 분석 기능을 제공합니다. 사용자가 다양한 위젯을 배치하여 데이터 분석 워크플로를 만드는 "캔버스 인터페이스"에서 작동합니다. 이러한 위젯은 데이터 읽기, 데이터 입력, 필터링, 시각화, 분류 및 회귀를 위한 기계 학습 알고리즘 설정과 같은 다양한 기능을 제공합니다.

주요 특징들:

• 드래그 앤 드롭을 통해 데이터 마이닝 작업을 쉽게 수행할 수 있는 시각적 프로그래밍 인터페이스
• 일련의 데이터 분석 및 기계 학습 기능을 제공하는 여러 위젯
• 텍스트 데이터에서 인사이트를 추출하기 위한 텍스트 마이닝 및 자연어 처리용 애드온

7. 나이프

마지막 목록은 오픈 소스 클라우드 기반 데이터 통합 ​​플랫폼인 KNIME(Konstanz Information Miner)입니다. 2004년 독일 Konstanz 대학의 소프트웨어 엔지니어가 개발했습니다. 제약 산업을 위해 처음 만들어졌지만 다양한 소스의 데이터를 단일 시스템으로 수집하는 KNIME의 강점은 다른 영역에서의 적용을 주도했습니다. 여기에는 고객 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 기계 학습이 포함됩니다.

그것의 주요 무승부 (무료인 것 외에)는 유용성입니다. 드래그 앤 드롭 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)는 시각적 프로그래밍에 이상적입니다. 이는 사용자가 데이터 워크플로를 생성하는 데 많은 전문 지식이 필요하지 않음을 의미합니다. 모든 범위의 데이터 분석 작업을 지원한다고 주장하지만 실제로는 데이터 마이닝에 강점이 있습니다. 심도 있는 통계 분석도 제공하지만 사용자는 Python 및 R에 대한 어느 정도의 지식이 도움이 될 것입니다. 오픈 소스인 KNIME은 높은 비용 없이 매우 유연하고 조직의 요구에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다. 이것은 예산이 제한된 소규모 비즈니스에서 인기가 있습니다.

주요 특징들:

• 도구 유형: 데이터 통합 ​​플랫폼.
• 가용성: 오픈 소스.
• 주로 데이터 마이닝 및 기계 학습에 사용됩니다.
• 장점: 시각적 기반 프로그래밍에 적합한 오픈 소스 플랫폼입니다.
• 단점: 확장성이 부족하고 일부 기능에 대한 전문 기술이 필요합니다.

8. XLSTAT

Excel의 분석 기능은 XLSTAT에서 제공하는 다양한 도구를 사용하여 향상시킬 수 있습니다. 따라서 통계 및 데이터 분석 요구 사항에 이상적입니다.

9. 아파치 스파크

Apache Spark는 원래 2009년 UC Berkeley에서 개발한 이후 Spark를 배포하고 페타바이트 규모의 데이터를 처리한 Netflix, Yahoo 및 eBay와 같은 산업 및 회사로 확장되었으며 Apache가 빅 데이터 관리, Capterra 및 G2Crowd 모두에서 긍정적인 4.2 스타 등급을 받았습니다. 이들의 에코시스템은 Spark SQL, 스트리밍, 기계 학습, 그래프 계산, 개발을 용이하게 하는 핵심 Java, Scala 및 Python API로 구성됩니다. 이미 2014년에 Spark는 공식적으로 대규모 정렬 기록을 세웠습니다. 실제로 엔진은 Hadoop보다 100배 더 빠를 수 있으며 이는 대량의 데이터 처리에 매우 중요한 기능 중 하나입니다.

주요 특징들:

• 고성능: Spark는 대규모 데이터 처리 기록을 보유하고 있습니다.
• 데이터 프레임, 스트리밍, 기계 학습 및 그래프 계산의 대규모 생태계
• 다운샘플링할 필요 없이 페타바이트 규모의 데이터에 대해 탐색적 분석 수행

10. 아파치 하둡:

Apache Hadoop은 서랍 상단 확장 기능으로 가장 잘 알려진 오픈 소스 소프트웨어입니다. 가장 어려운 컴퓨팅 문제를 해결할 수 있으며 분산 아키텍처를 고려할 때 데이터 집약적 활동에서도 탁월합니다. 컴퓨팅 성능과 속도 측면에서 경쟁사보다 우수한 주된 이유는 파일을 노드로 직접 전송하지 않기 때문입니다. 거대한 파일을 더 작은 비트로 나누고 HDFS를 사용하여 특정 명령으로 별도의 노드로 전송합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

따라서 손에 방대한 데이터가 있고 속도를 늦추지 않고 분산 방식으로 작동하는 것을 원한다면 Hadoop이 갈 길입니다.

주요 특징들:

• 비용 효율적입니다.
• Apache Hadoop은 작업을 자동으로 예약하고 클러스터를 관리하는 기본 제공 도구를 제공합니다.
• 타사 응용 프로그램 및 앱과 쉽게 통합할 수 있습니다.
• Apache Hadoop은 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다. 여기에는 사용자 개입으로 분산 컴퓨팅을 관리하기 위한 프레임워크가 포함됩니다.