21 meilleurs outils et logiciels d'exploration de données (2022)

Exploration de données Il s'agit du processus d'extraction d'informations pratiques à partir de données, d'interprétation de ces données, de découverte de modèles et de relations entre elles, et de prédiction de tendances et de comportements grâce à des méthodes intelligentes. Ce processus fait souvent appel au nettoyage des données, à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. analyse de données, les systèmes de bases de données et les techniques statistiques telles que la régression et le clustering. Évidemment, plus un ensemble de données est vaste et complexe, plus il est facile de trouver rapidement et facilement des significations pertinentes grâce à des outils d'analyse automatisés. En identifiant et en comprenant les données pertinentes, les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées et atteindre leurs objectifs. Dans cet article, nous vous présenterons 21 meilleurs outils et logiciels d'exploration de données en 2022.

Avant de plonger dans notre article, découvrons les étapes de base de l'exploration de données.

Nous pouvons appliquer l'exploration de données à divers scénarios tels que la segmentation de marché, l'analyse des tendances, la détection des fraudes, le marketing par bases de données, la gestion du risque de crédit, l'éducation et l'analyse financière. Bien que les méthodes utilisées par chaque organisation puissent varier, le processus d'exploration de données comprend généralement les cinq étapes suivantes :

1. Identifier les besoins de l’entreprise en fonction des objectifs établis.
2. Identifiez les sources de données pour déterminer quels points de données doivent être analysés.
3. Sélectionner et appliquer des techniques de modélisation.
4. Évaluer le modèle pour s’assurer qu’il répond aux objectifs énoncés.
5. Rapportez les résultats de l’exploration de données ou poursuivez un processus d’exploration de données reproductible.

Outils intégrés d'exploration de données pour l'analyse statistique

Meilleurs outils d'exploration de données – 1.IBM SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) est l'une des plateformes statistiques les plus populaires à l'heure actuelle. Depuis son lancement en 2015, SPSS propose des solutions de produits et services statistiques. Ses fonctionnalités avancées sont largement utilisées dans l'apprentissage des algorithmes, l'analyse statistique (notamment la régression descriptive, le clustering, etc.), l'analyse de texte et l'intégration avec le Big Data. SPSS permet également aux utilisateurs d'améliorer la syntaxe SPSS grâce à l'utilisation de Python et de R, ainsi que de diverses extensions professionnelles.

Meilleurs outils d'exploration de données – 2.R

R est un langage de programmation utilisable dans les environnements de calcul statistique et de graphisme. Il est compatible avec les systèmes d'exploitation UNIX, FreeBSD, Linux, macOS et Windows. Il peut être utilisé dans divers scénarios d'analyse statistique, tels que l'analyse de séries chronologiques, le clustering et la modélisation linéaire et non linéaire. Environnement de calcul statistique libre, il offre également un système cohérent, divers excellents packages d'exploration de données, des outils graphiques pour l'analyse de données et un grand nombre d'outils middleware. De plus, c'est une solution open source pour les logiciels statistiques tels que SAS et IBM SPSS.

Meilleurs outils d'exploration de données – 3.SAS

SAS (Système d'Analyse Statistique) est un choix idéal pour l'exploration de données et de textes (Tex Mining) et l'optimisation. Il offre une variété de techniques d'analyse et de capacités méthodologiques adaptées aux besoins et aux objectifs de l'organisation. Il est actuellement capable de fournir une modélisation descriptive (facilitant la classification et la description des clients), une modélisation prédictive (facilitant la prédiction de résultats inconnus) et une modélisation analytique (permettant l'analyse, le filtrage et la transformation de champs tels que les e-mails, les commentaires, les livres et autres données non structurées). De plus, son architecture de traitement en mémoire distribuée est hautement évolutive.

Meilleurs outils d'exploration de données – 4. Oracle Data Mining

Oracle Data Mining (ODB) fait partie d'Oracle Advanced Analytics. Cet outil d'exploration de données fournit d'excellents algorithmes de prédiction pour la classification, la régression, le clustering, l'association, l'évaluation de l'importance des attributs et d'autres analyses professionnelles. De plus, ODB peut utiliser des interfaces telles que SQL, PL/SQL, R et Java pour extraire des informations précieuses sur les données et réaliser des prédictions précises.

Outils d'exploration de données open source

Meilleurs outils d'exploration de données – 5.KNIME

KNIME (Konstanz Information Miner), un logiciel open source publié pour la première fois en 2006, est aujourd'hui largement utilisé en science des données et en apprentissage automatique dans les secteurs de la banque, des sciences de la vie, de l'édition et du conseil. Il offre également des connecteurs locaux et cloud pour permettre la migration des données entre différents environnements. Bien qu'implémenté en Java, KNIME propose divers nœuds facilitant son exécution en Ruby, Python et R.

Meilleurs outils d'exploration de données – 6. RapidMiner

Outil d'exploration de données open source, RapidMiner s'intègre parfaitement à R et Python. Il crée de nouveaux processus d'exploration de données en proposant des produits riches et diverses analyses avancées. Développé en Java, RapidMiner s'intègre parfaitement à WEKA et R-tool. C'est l'un des systèmes d'analyse prédictive les plus performants. Il offre des fonctionnalités pratiques telles que le traitement analytique à distance, la création et la validation de modèles prédictifs, de multiples méthodes de gestion des données, des modèles intégrés, des workflows reproductibles, le filtrage des données, ainsi que la fusion et l'assemblage.

Meilleurs outils d'exploration de données – 7.Orange

Orange est un logiciel open source d'exploration de données basé sur Python. Outre ses fonctionnalités de base d'exploration de données, Orange prend également en charge des algorithmes d'apprentissage automatique utilisables pour la modélisation, la régression, le clustering, le prétraitement des données, etc. Orange propose également un environnement de programmation visuel et la possibilité de glisser-déposer facilement des composants et des liens.

Outils d'exploration de données Big Data

Conceptuellement, le Big Data peut être structuré, non structuré ou semi-structuré. Il couvre généralement les cinq caractéristiques V, à savoir : le volume (pouvant atteindre le téraoctet ou le pétaoctet), la variété (variété), la vélocité (véracité), la précision (véracité) et la valeur (valeur). Compte tenu de sa complexité, il est difficile de traiter et de mettre en œuvre le stockage massif de données, la découverte de modèles et la prédiction de tendances sur un seul ordinateur. Des outils d'exploration de données distribués sont donc nécessaires.

Meilleurs outils d'exploration de données – 8. Apache Spark

Apache Spark est réputé pour sa simplicité d'utilisation et ses performances élevées pour le traitement du Big Data. Il dispose de multiples interfaces pour Java, Python (PySpark), R (SparkR), SQL, Scala, etc., et propose plus de 80 opérateurs avancés pour accélérer l'écriture de code. De plus, Apache Spark propose des bibliothèques de code pour SQL et DataFrames, Spark Streaming, GrpahX et MLlib, offrant ainsi une plateforme de traitement et de streaming de données rapide.

Meilleurs outils d'exploration de données – 9. Hadoop MapReduce

Hadoop est un ensemble d'outils open source permettant de gérer de grandes quantités de données et de résoudre divers problèmes informatiques. Bien qu'écrit en Java, Hadoop Streaming est compatible avec n'importe quel langage de programmation. Parmi eux, MapReduce est le modèle d'implémentation et de programmation d'Hadoop. Il permet aux utilisateurs de « mapper » et de « réduire » diverses fonctions courantes, et d'effectuer des jointures importantes sur d'importants ensembles de données. Hadoop propose également des applications telles que l'analyse de l'activité utilisateur, le traitement de données non structurées, l'analyse de journaux et l'exploration de texte. Il est aujourd'hui largement utilisé pour l'exploration de données complexes sur le Big Data.

Meilleurs outils d'exploration de données – 10. Qlik

Qlik est une plateforme d'analyse et d'exploration de données évolutive et flexible. Son interface glisser-déposer intuitive réagit instantanément aux modifications et interactions des utilisateurs. Pour prendre en charge plusieurs sources de données, Qlik permet une intégration transparente avec divers formats d'applications externes grâce à une variété de connecteurs, d'extensions, d'applications intégrées et d'ensembles d'API. C'est également un excellent outil pour l'analyse centralisée et partagée.

Programme d'exploration de données à petite échelle

Meilleurs outils d'exploration de données – 11. Scikit-learn

Outil logiciel gratuit pour l'apprentissage automatique Python, Scikit-learn offre d'excellentes capacités d'analyse et d'exploration de données. Il propose des fonctions telles que la classification, la régression, le clustering, le prétraitement, la sélection de modèles et la réduction de dimensionnalité.

Meilleurs outils d'exploration de données – 12. Rattle (R)

Rattle, développé en langage R, est compatible avec des systèmes d'exploitation tels que macOS, Windows et Linux. Il est principalement utilisé par les utilisateurs aux États-Unis et en Australie à des fins professionnelles et académiques. La puissance de calcul de R permet aux utilisateurs de bénéficier de fonctions telles que le clustering, la visualisation de données, la modélisation et d'autres analyses statistiques.

Meilleurs outils d'exploration de données – 13.Pandas (Python)

Pandas est également un outil performant pour l'exploration de données avec Python. La base de code qu'il fournit permet d'analyser les données et de gérer la structure des données du système cible.

Meilleurs outils d'exploration de données – 14.H3O

Logiciel d'exploration de données open source, H3O permet d'analyser les données stockées dans l'architecture cloud. Développé en R, cet outil est non seulement compatible avec Python, mais permet également de créer divers modèles. De plus, grâce à la prise en charge du langage Java, H3O peut être déployé rapidement et facilement dans des environnements de production.

Solutions pour l'exploration de données dans le cloud

En mettant en œuvre la technologie d'exploration de données dans le cloud, les utilisateurs peuvent récupérer des informations importantes à partir d'un environnement virtuel intégré. entrepôt de données, réduisant ainsi les coûts de stockage et d’infrastructure.

Meilleurs outils d'exploration de données – 15. Amazon EMR

En tant que solution cloud pour le traitement du Big Data, Amazon EMR peut non seulement être utilisé pour l'exploration de données, mais également effectuer des tâches de science des données telles que : l'indexation Web, l'analyse des fichiers journaux, l'analyse financière, l'apprentissage automatique, etc. La plateforme propose une variété de solutions open source, notamment Apache Spark et Apache Flink, et peut améliorer l'évolutivité des environnements Big Data en ajustant automatiquement des tâches telles que les clusters.

Meilleurs outils d'exploration de données – 16. Azure ML

En tant qu'environnement basé sur des services cloud, Azure ML permet de créer, d'entraîner et de déployer divers modèles de machine learning. Pour diverses tâches d'analyse, d'exploration et de prédiction de données, Azure ML permet aux utilisateurs de calculer et de manipuler des données de différents volumes sur la plateforme cloud.

Meilleurs outils d'exploration de données – 17. Google AI Platform

À l'instar d'Amazon EMR et d'Azure ML, la plateforme Google AI Platform, basée sur le cloud, propose également diverses piles de machine learning. Elle comprend diverses bases de données, bibliothèques de machine learning et autres outils. Les utilisateurs peuvent les utiliser dans le cloud pour effectuer du data mining et d'autres tâches de science des données.

Outils d'exploration de données utilisant des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux traitent les données de la même manière que le cerveau humain traite l'information. Autrement dit, comme notre cerveau est doté de millions de neurones qui traitent l'information externe et produisent des résultats, les réseaux neuronaux peuvent suivre ce principe pour exploiter les données en convertissant les données brutes en informations pertinentes.

Meilleurs outils d'exploration de données – 18.PyTorch

Pytorch est à la fois un package Python et un framework d'apprentissage profond basé sur la bibliothèque Torch. Initialement développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook (FAIR), il s'agissait d'un outil de science des données de type réseau neuronal profond. L'utilisateur peut programmer l'intégralité du réseau neuronal via Pytorch : chargement des données, prétraitement des données, définition du modèle, apprentissage et évaluation, et autres étapes d'exploration de données. De plus, grâce à sa puissante capacité d'accélération GPU, Torch permet des calculs matriciels rapides. Depuis septembre 2020, l'écosystème R de Torch inclut Torch, Torchvision, Torchaudio et d'autres extensions.

Meilleurs outils d'exploration de données – 19. TensorFlow

Similaire à PyTorch, TensorFlow, développé par l'équipe Google Brain, est un framework d'apprentissage automatique open source basé sur Python. Il permet de créer des modèles d'apprentissage profond et de se concentrer sur les réseaux de neurones profonds. L'écosystème TensorFlow offre non seulement la flexibilité nécessaire pour proposer une variété de bibliothèques et d'outils, mais bénéficie également d'une communauté large et populaire où les développeurs peuvent mener diverses sessions de questions-réponses et partager leurs connaissances. Bien qu'il s'agisse d'une bibliothèque Python, TensorFlow a introduit une interface R pour son API en 2017.

Outils d'exploration de données pour la visualisation des données

La visualisation des données est la représentation graphique des informations extraites du processus d'exploration de données. Ces outils permettent de visualiser les tendances, les schémas et les valeurs aberrantes des données grâce à des graphiques, des diagrammes, des cartes et d'autres éléments de visualisation.

Meilleurs outils d'exploration de données – 20.Matplotlib

Matplotlib est une excellente bibliothèque d'outils pour la visualisation de données avec Python. Elle permet de créer des graphiques de qualité, tels que des histogrammes, des nuages de points, des tracés 3D, etc., à l'aide de graphiques interactifs. Ces graphiques sont personnalisables en termes de styles, de propriétés des axes, de polices, etc.

Meilleurs outils d'exploration de données – 21.ggplot2

ggplot2 est également un outil R populaire pour la visualisation de données. Il permet aux utilisateurs de créer une variété de graphiques esthétiques et de haute qualité. Il permet également de modifier divers composants du diagramme avec un haut degré d'abstraction.

Conclusion

Comme mentionné précédemment, la plupart des outils ou solutions d'exploration de données utilisent les deux principaux langages de programmation R et Python, ainsi que divers packages et bibliothèques correspondants. Pour les développeurs ou scientifiques des données Pour l'exploration de données, il est essentiel de connaître et de comprendre les différents types d'outils d'analyse et d'exploration de données. Bien entendu, le choix du bon outil dépend de vos objectifs commerciaux ou de recherche actuels.

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