Page 49 - 데이터과학 무엇을 하는가? 전자책
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데이터 과학자에 요한 다양한 분석 도구들
료 분석 도구 오픈 스 유료 분석 도구 상업용 스
래피드마이 (RapidMiner) / 엑
래피드애널리틱스(RapidAnalytics)
래피드애널리틱스(RapidAnalytics)/
R 래피드마이 (RapidMiner) 상용판
카(Weka) / 타호(Pentaho) SAS
매트 (MATLAB)
이선(Python)
스태트소프트스태티스티카
나임(KNIME)
(StatSoftStatistica)
래 (Rattle) IBM SPSS
오 지(Orange) 마이크로소프트 SQL 서
기타 무료 분석 / 타 로(Tableau)
데이터 마이 소스트 어
IBM SPSS 러
GNU 타브(Octave)
SAS 엔터프라이즈 마이
레 션 애널리틱스(Revolution Analytics) R (Enterprise Miner)
분석 도구가 비 다고 다 좋은 건 아니다. 조금 불편한 점이 있긴 해
도 오픈 소스도 많이 개발되어 있으 로 기업이나 조직의 규모와 환경에
맞게 적절한 을 선택해 사용하는 것이 현명하다. 요즘은 보고서 위주
의 이었던 BI(Business Intelligence)가 발전해서 분석 , 즉 BA(Business
Analytics) 역할까지 하는 경우도 있다. 하지만 복 한 데이터 전처리 작
업과 알고리즘을 사용해야 하는 고급 분석 작업, 대용량 데이터 전처리
작업에는 아직 역부족이다.
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