Aké sú nástroje na spracovanie a zobrazovanie údajov vo výskume?

Nástroje na spracovanie a zobrazovanie údajov vo výskume sú rozmanité a do značnej miery závisia od typu údajov, výskumnej otázky a zručností výskumného pracovníka. Tu je porucha kategorizovaná podľa funkcie:

i. Nástroje na spracovanie údajov:

* Programovacie jazyky: Poskytujú najväčšiu flexibilitu a kontrolu.

* r: Výkonný jazyk s otvoreným zdrojom špeciálne navrhnutým pre štatistické výpočty a grafiku. Vynikajúce pre štatistickú analýzu, manipuláciu s údajmi a vizualizáciu.

* python: Všestranný jazyk s mnohými knižnicami (ako Pandas, Numpy, Scikit-Learn) na manipuláciu s údajmi, analýzu, strojové učenie a ďalšie. Dobré pre veľké súbory údajov a komplexné analýzy.

* MATLAB: Proprietárny jazyk silný v numerickom výpočte, ktorý je obzvlášť užitočný pre inžinierske a vedecké aplikácie.

* SAS: Proprietárny štatistický softvérový balík sa bežne používa v priemysle a výskum pre pokročilú štatistickú analýzu.

* stata: Štatistický softvérový balík populárny v sociálnych vedách a epidemiológii.

* tabuľky (napr. Microsoft Excel, Google Sheets, Libreoffice Calc): Vhodný pre menšie súbory údajov a jednoduchšie analýzy. Užitočné na čistenie údajov, základné výpočty a vytváranie jednoduchých grafov. Obmedzenia však vznikajú pri väčších súboroch údajov alebo komplexných analýzach.

* Štatistické softvérové ​​balíčky:

* SPSS: Proprietárny štatistický softvérový balík známy pre jeho užívateľsky prívetivé rozhranie, ktorý sa bežne používa v spoločenských vedách.

* jmp: Proprietárny štatistický softvér na objavovanie, ktorý kombinuje interaktívne vizualizácie so štatistickým modelovaním.

* Databázové systémy (DBMS): Na správu a dopytovanie veľkých súborov údajov.

* sql (štruktúrovaný dotaz jazyk): Používa sa na interakciu s relačnými databázami ako MySQL, PostgreSQL a Oracle.

* NOSQL DATABASE (napr. MongoDB, Cassandra): Efektívne spracovať nerelačné dátové štruktúry.

II. Nástroje zobrazovania a vizualizácie údajov:

* Programovacie jazyky (R &python): Obidve ponúkajú silné vizualizačné knižnice (GGPlot2 v R, Matplolib, Seaborn, Ploty v Pythone) na vytvorenie čísel kvality publikácie.

* tabuľkový softvér: Vstavané funkcie mapovania pre základné vizualizácie (stĺpcové grafy, koláčové grafy, čiarové grafy).

* Špecializovaný vizualizačný softvér:

* Tableau: Výkonný nástroj podnikovej inteligencie na vytváranie interaktívnych dashboardov a vizualizácií.

* Power BI: Business Analytics Service spoločnosti Microsoft ponúka podobné funkcie ako Tableau.

* qgis: Softvér geografického informačného systému s otvoreným zdrojovým kódom (GIS) na vizualizáciu geopriestorových údajov.

iii. Ďalšie dôležité nástroje:

* Ovládanie verzií (napr. Git): Rozhodujúce pre správu a sledovanie zmien v kóde a údajoch, najmä v projektoch spolupráce.

* Cloud Computing Platforms (napr. AWS, Google Cloud, Azure): Ponúknite škálovateľné výpočtové zdroje na spracovanie veľkých súborov údajov a zložité analýzy.

Výber správnych nástrojov závisí od:

* Veľkosť údajov a zadajte: Malé súbory údajov sa môžu zaoberať v tabuľkách, zatiaľ čo veľké a zložité súbory údajov vyžadujú programovacie jazyky a databázy.

* Výskumná otázka: Potrebné štatistické testy a vizualizácie ovplyvnia výber softvéru.

* Výskumné zručnosti a skúsenosti: Znalosť konkrétnych softvérových balíkov môže byť rozhodujúcim faktorom.

* rozpočet: Niektoré softvérové ​​balíčky sú proprietárne a vyžadujú licencie, zatiaľ čo iné sú otvorené a bezplatné.

Tento zoznam nie je vyčerpávajúci, ale pokrýva mnoho bežne používaných nástrojov. Najlepším prístupom je často kombinovať niekoľko nástrojov na využitie ich silných stránok. Napríklad môžete použiť databázu na správu údajov, R pre štatistickú analýzu a vizualizačný nástroj, ako je Tableau na vytváranie pôsobivých čísel pre výskumný dokument.

• Predchádzajúca strana: Čo používa IRQ 14? 
• Ďalšia strana: Aká je úloha údajov v informačných systémoch a podnikaní?