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Lorsque vous pensez à l’analyse des données, quelles sont les quatre tâches principales que vous devez toujours accomplir ? Oubliez ces infographies fantaisistes montrant le cycle d’analyse des données ; restons très simple : vous récupérez les données, vous les manipulez, vous les analysez et vous les visualisez.
J’espère que vous ne voudrez pas faire cela en utilisant le boulier et en parcourant les rouleaux de papyrus. Rien contre le rétro, mais adoptons au moins l’électricité. Peut-être aussi d’autres outils intéressants que tous ces techniciens ont créés pour gagner de l’argent. Désolé, aidez-nous dans notre parcours d’analyse de données.
Mon sarcasme mis à part, il existe des outils vraiment utiles pour les analystes de données qui permettent d’utiliser et d’analyser les données avec beaucoup d’élégance.
J’ai déjà écrit sur certains d’entre eux lorsque j’ai abordé les plus utiles outils pour les data scientists. Il est désormais temps de faire de même pour les outils d’analyse de données.
Présentation des outils d’analyse de données
La plupart des outils dont je parlerai peuvent faire tout ce que font les analystes de données, depuis la récupération et la manipulation des données jusqu’à leur analyse et leur visualisation.
Bien sûr, ils ne sont pas aussi bons dans toutes ces tâches. J’ai donc essayé de classer leur utilisation dans l’aperçu ci-dessous. Cela devrait vous aider à comprendre quand utiliser quel outil.
Au sens le plus large, les outils d’analyse de données peuvent être classés en langages de programmation et feuilles de calcul/outils BI.
Langages de programmation
1.SQL
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser des données
Description: SQL est le maître ultime dans l’interrogation des données enregistrées dans des bases de données relationnelles. Il est spécialement conçu pour extraire et manipuler des données et apporter des modifications aux données (telles que l’insertion, la mise à jour ou la suppression) directement dans la base de données. Il est conçu précisément dans ce but, et il le remplit avec brio !
Il est également très efficace pour analyser les données. Il peut cependant montrer ses limites par rapport aux langages de programmation ci-dessous.
2. Python
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: Python est un langage à usage général, chouchou des data scientists et des analystes de données. Il est relativement facile à apprendre et dispose de nombreuses bibliothèques spécifiques pour les tâches d’analyse de données.
Les analystes de données écrivent généralement du code Python dans Carnet Jupyter directement ou via les services tels que Google Co. ou Anaconda. Il existe également d’autres outils similaires, tels que Créateur de saugequi n’est rien d’autre que la version Amazon de Jupyter Notebook.
L’utilisation de blocs-notes signifie que vous pouvez coder et afficher le résultat de votre code étape par étape. C’est beaucoup plus simple que le codage traditionnel dans les IDE et les éditeurs de code.
Ce qui rend Python si flexible, c’est un large éventail de bibliothèques destinées à différents objectifs.
Avec Python, vous pouvez se connecter à une base de données et récupérer les données via différentes boîtes à outils :
- sqlite3 – Une bibliothèque Python intégrée pour accéder aux bases de données.
- PyMySQL – Une bibliothèque Python pour se connecter à MySQL.
- psychopg2 – Un adaptateur pour la base de données PostgreSQL.
- pyodbc & pymssql – Pilote Python pour SQL Server.
- SQLAlchimie – La boîte à outils de base de données pour Python et le mappeur objet-relationnel.
Cela a aussi excellentes bibliothèques conçues spécifiquement pour la manipulation et l’analyse de données:
- pandas – Pour manipuler et analyser des données à l’aide de structures de données telles que DataFrames et Series
- NumPy – Pour les opérations mathématiques et le travail avec des tableaux.
- Hadoop – Pour un traitement plus rapide du Big Data, l’analyse des données étant généralement effectuée via Cochon Apache ou Ruche Apache
- PySpark – Pour le traitement et l’analyse du Big Data dans les entreprises.
En ce qui concerne la visualisation de donnéesles bibliothèques Python couramment utilisées sont :
- Matplotlib – Une bibliothèque de traçage proposant des visualisations 2D basiques mais pas trop belles.
- né de la mer – Une bibliothèque plus sophistiquée pour créer des visualisations beaucoup plus sexy.
- comploter – Pour des visualisations interactives.
- Bokeh – Pour des visualisations interactives.
- Rationalisé – Pour créer des applications Web interactives.
3.R
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: R. est un langage de programmation conçu pour l’analyse et la visualisation statistiques. Donc oui, c’est génial pour ces deux tâches. Mais ne vous inquiétez pas; il peut également récupérer et manipuler des données.
Les analystes de données ne l’utilisent pas très souvent – SQL et Python suffisent généralement, surtout lorsqu’ils sont combinés – c’est donc facultatif pour vous.
Bien que l’écosystème de bibliothèques de R ne soit pas aussi riche que celui de Python, il dispose néanmoins de très bonnes bibliothèques pour les tâches d’analyste de données.
À interroger des bases de données dans Rvous disposez de ces outils populaires.
- RSQLite – Une interface R pour SQLite.
- RMySQL – Pour accéder à MySQL.
- RPostgreSQL – Pour accéder à PostgreSQL.
- DBI – Une interface R pour se connecter aux bases de données.
Les deux principales bibliothèques pour manipulation et analyse de données dans R sont :
Enfin, la norme fonctionnalités de visualisation de données peut être prolongé par :
Feuilles de calcul et outils de visualisation pour les analystes de données
4. Feuilles Excel/Google
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: Sois sarcastique autant que tu veux, mais Microsoft Excel est toujours l’un des outils les plus couramment utilisés par les analystes de données, et pour cause. Il vous permet d’importer des données à partir de sources externes, notamment CSV et bases de données. De plus, vous pouvez utiliser Power Query pour interroger des bases de données directement à partir d’Excel.
Ses différentes fonctionnalités et formules intégrées vous permettent de manipuler et d’effectuer des analyses rapides. Excel dispose également de capacités de visualisation, grâce auxquelles vous pouvez créer des graphiques très informatifs.
Feuilles Google est une version Google d’Excel et offre des fonctionnalités similaires.
5. Power BI
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: C’est assez similaire à Excel. Vous pouvez le considérer comme Excel sous stéroïdes. Il fait tout ce qu’Excel fait, mais à un niveau plus sophistiqué. C’est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit de manipulation, d’analyse et de visualisation de données.
Power BI vous permet de modéliser, manipuler et analyser des données par glisser-déposer et par les langages DAX et M. En tant qu’outil BI, il excelle dans les tableaux de bord de visualisation de données.
Puisqu’il s’agit d’un produit Microsoft, Power BI s’intègre bien aux autres produits Microsoft, tels qu’Azure, Office 365 et Excel.
6. Tableau
Utiliser: Visualiser les données
Description: Tableau est commercialisé comme un logiciel de BI et d’analyse, c’est donc ce qu’il fait. Cependant, je pense que cela brille particulièrement en matière de visualisation de données. Vous pouvez créer des visualisations attrayantes et interactives et le faire facilement en utilisant l’interface glisser-déposer de Tableau.
7. Looker Studio
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: Il s’agit (maintenant) d’un outil Google, qui fait partie de Google Cloud. Il est particulièrement bien adapté à l’analyse et à la visualisation de données. Sa particularité est l’utilisation du langage LookML pour la modélisation des données. Cet outil d’analyse de données s’intègre facilement à d’autres services Google Cloud et aux outils Big Data en général.
8.Qlik
Utiliser: Récupérer, manipuler, analyser, visualiser des données
Description: Qlik est utilisé par les analystes de données pour toutes leurs tâches typiques. Il peut se connecter à diverses sources de données, ce qui vous permet de charger facilement des données dans l’outil. La manipulation et l’analyse des données sont propres à Qlik, car elles utilisent le Index associatif de Big Datace qui facilite grandement l’exploration des connexions entre différentes sources de données.
Quant à la visualisation de données, Qlik est connu pour ses capacités de visualisation de données interactives.
Conclusion
Ces huit (neuf, si l’on compte Excel et Google Sheets pour deux) outils sont essentiels pour tout analyste de données. Bien que certains soient conçus pour une tâche spécifique dans l’analyse des données, la plupart peuvent faire tout ce dont vous avez besoin : interroger les données, les manipuler, les analyser et les visualiser.
Les outils peuvent être conceptuellement divisés en langages de programmation, feuilles de calcul et outils BI. En fonction de vos compétences techniques, des données dont vous disposez et des besoins d’analyse, vous utiliserez tout ou partie de ces outils.
Mais assurez-vous que vous aurez besoin de connaître au moins 2 à 3 outils, quel que soit l’endroit où vous travaillez en tant qu’analyste de données.
Nate Rosidi est un data scientist et en stratégie produit. Il est également professeur adjoint enseignant l’analyse et est le fondateur de StrataScratch, une plateforme qui aide les data scientists à préparer leurs entretiens avec de vraies questions d’entretien posées par les grandes entreprises. Nate écrit sur les dernières tendances du marché des carrières, donne des conseils d’entretien, partage des projets de science des données et couvre tout ce qui concerne SQL.
