2023 年のデータ分析と可視化のためのトップ 10 オープンソース ツール
データ分析とデータ視覚化は、データ駆動型の組織にとって重要なコンポーネントです。 データから洞察を迅速かつ効率的に抽出する能力は、情報に基づいた意思決定を行い、ビジネスの成長を促進するために不可欠です。 近年、オープンソース ソフトウェアは、独自のツールに代わる費用対効果が高く柔軟な代替手段を提供するため、データ分析でますます人気が高まっています。 この記事では、2023 年にデータ アナリストに最適なオープンソース ソフトウェア オプションをいくつか見ていきます。
10 のオープンソース データ分析ツールのリスト
RATH
RATH は、オープンソースの自動データ探索分析および視覚化ツールです。 これは、Tableau などのデータ分析および視覚化ツールに代わるオープンソースのツールを超えています。 パターン、洞察、および因果関係を発見することにより、拡張分析エンジンを使用して探索的データ分析ワークフローを自動化し、自動生成された強力な多次元データ視覚化でそれらの洞察を提示します。
RATH は幅広いデータ ソースをサポートしています (opens in a new tab)。 RATH に接続できる主要なデータベース ソリューションには、MySQL、ClickHouse、Amazon Athena、Amazon Redshift、Apache Spark SQL、Apache Doris、Apache Hive、Apache Impala、Apache Kylin、Oracle、Snowflake、Google BigQuery、および PostgreSQL があります。
従来のBI背景を持つユーザーには、RATHにはTableauのような使いやすい機能である「手動探索」があります。変数を棚にドラッグ＆ドロップすることで、高度にカスタマイズ可能なグラフ (opens in a new tab)を作成できます。以下は、「登録ユーザーと一時的なユーザーの季節性の関係を探索する」についてのデモ動画です。
複雑なデータソースから根底にあるパターンやトレンドを発見することは非常に難しい場合があります。データペインター (opens in a new tab)機能はこの問題を解決するために設計されています。複雑な探索的データ解析プロセスを視覚的かつシンプルにするペインティングツールを使用して、データを簡単にクリーン化、モデル化、探索できます。
以下は、特定のデータセット内のトレンドの意味を調べるプロセスを示すデモ動画です。
RATHは、幅広いデータソースをサポートしています (opens in a new tab)。RATHに接続できる主要なデータベースソリューションの一部を紹介します。MySQL、ClickHouse、Amazon Athena、Amazon Redshift、Apache Spark SQL、Apache Doris、Apache Hive、Apache Impala、Apache Kylin、Oracle、Snowflake、Google BigQuery、およびPostgreSQLです。
RATH (opens in a new tab)はオープンソースです。RATH GitHubを訪問して、次世代のAuto-EDA (opens in a new tab)ツールを体験してください。また、RATHオンラインデモをデータ分析プレイグラウンドとして利用することもできます！
R
R (opens in a new tab) は、データ分析のための強力なプログラミング言語およびソフトウェア環境です。 これは、統計およびデータ サイエンスのコミュニティで広く使用されており、データ操作、視覚化、および統計モデリングのための幅広いパッケージを提供します。 R は、機械学習や予測モデリングなどの複雑なデータ分析タスクに特に適しています。
Python
Python (opens in a new tab) は、データ分析や科学計算で広く使用されている汎用性の高いプログラミング言語です。 「NumPy」、「pandas」、「scikit-learn」など、データ操作、可視化、機械学習のための幅広いライブラリとパッケージを提供します。 さらに、Python は習得が容易で、大規模で活発なコミュニティがあるため、あらゆるスキル レベルのデータ アナリストにとって優れた選択肢となっています。
Gnu Octave
Octave (opens in a new tab) は、MATLAB の無料の代替手段としてよく使用される高水準プログラミング言語および数値計算ソフトウェアです。 視覚化機能だけでなく、さまざまな数学および統計関数を提供します。
KNIME
KNIME (opens in a new tab) は、ユーザーがデータ ワークフローを視覚的に作成、実行、共有できるようにするオープンソースのデータ分析およびレポート プラットフォームです。 データ操作、機械学習、および視覚化のためのさまざまな事前構築済みノードを提供するため、データ アナリストにとって強力なツールになります。
Apache スーパーセット
Apache Superset (opens in a new tab) は、ユーザーがインタラクティブなダッシュボードと視覚化を作成および共有できるようにするオープンソースのデータ視覚化および探索プラットフォームです。 Flask の上に構築され、幅広い視覚化オプションとさまざまなデータ ソースとの統合を提供します。
Jupyter ノートブック
Jupyter Notebook (opens in a new tab) は、オープンソースの Web ベースのインタラクティブ コンピューティング プラットフォームであり、ユーザーは、ライブ コード、方程式、視覚化、および説明テキストを含むドキュメントを作成および共有できます。 データサイエンス、機械学習、科学計算で広く使用されています。
Orange
Orange (opens in a new tab) は、オープンソースのデータ視覚化およびデータ マイニング ソフトウェア パッケージです。 これには、さまざまなデータ視覚化ウィジェットと、前処理、機能選択、およびモデリングを含むデータ マイニング フレームワークが含まれています。
Grafana
Grafana (opens in a new tab) は、オープンソースのデータ視覚化および監視プラットフォームです。 ユーザーは、さまざまなソースからのデータを監視および分析するために使用できるインタラクティブなダッシュボードと視覚化を作成および共有できます。 さまざまなシステムやアプリケーションからのメトリック、トレース、およびログを監視するために使用できるため、データ駆動型の組織で監視およびトラブルシューティングを行うための強力なツールになります。
Metabase
Metabase (opens in a new tab) は、オープンソースのデータ視覚化およびビジネス インテリジェンス ツールです。 ユーザーはインタラクティブなダッシュボード、グラフ、レポートを簡単に作成して共有できます。 幅広いデータ ソースをサポートし、技術者以外のユーザーが簡単にデータを探索して洞察を得られるようにするシンプルなユーザー インターフェイスを提供します。 また、複雑なデータ分析タスクを簡単に実行できる SQL インターフェイスも提供します。 ![インタラクティブなデータを作成および共有するためのメタベース、オープンソースのデータ視覚化およびビジネス インテリジェンス ツール
よくある質問
データ分析と視覚化にオープンソース ツールを使用する利点は何ですか?
データ分析と視覚化のためのオープンソース ツールは、独自のツールに代わる費用対効果の高い柔軟な代替手段を提供します。 多くの場合、サポートを提供し、ソフトウェアの開発に貢献する大規模でアクティブなコミュニティがあります。 さらに、オープンソース ツールはソース コードへのアクセスを提供し、ユーザーは特定のニーズに合わせてソフトウェアをカスタマイズおよび変更できます。
リアルタイムのデータ分析に RATH を使用できますか?
RATH は、データ探索プロセスを自動化し、強力なデータ視覚化を提供するように設計されています。リアルタイムのデータ分析用には設計されていません。 ただし、この記事に記載されている Apache Kafka や Apache Spark などのツールは、大量のデータを低レイテンシーで処理でき、リアルタイムのデータ分析やデータ統合などのユース ケースに特に適しています。
データ分析と視覚化のニーズに適したオープンソース ツールを選択するにはどうすればよいですか?
データ分析と視覚化のためのオープンソース ツールを選択するときは、特定のユース ケースを評価し、どのツールがニーズに最も適しているかを判断することが重要です。 使用するデータの種類、分析の複雑さ、必要なカスタマイズのレベルなどの要因を考慮してください。 さらに、大規模で活発なコミュニティは学習とトラブルシューティングのためのサポートとリソースを提供できるため、ツールを取り巻くコミュニティの規模と活動を考慮することが重要です。
結論
結論として、オープンソース ソフトウェアは、データの分析と視覚化に不可欠なツールになりました。 上記で説明したオプションは、利用可能な多くのオプションのほんの一部であり、それぞれに独自の長所と短所があります. データ アナリストとして、特定のユース ケースを評価し、ニーズに最適なツールを選択することが重要です。 RATH は、自動化された強力なデータ探索ツールを探しているデータ アナリストにとって優れたオープン ソースの代替手段です。 データ探索プロセスを自動化し、強力なデータ視覚化を提供するため、データ駆動型の組織にとって不可欠なツールになります。