
【目的別】ビッグデータ分析&可視化ツール11選おすすめ※無料あり
最終更新日:2020-12-8
膨大なデータから有用な情報を見つけて合理的な意思決定を下すために行われるビッグテータ分析が現代企業の経営にとって不可欠な一環になっています。ビッグテータ可視化ツールは広く応用されて、とても役に立ちます。
しかし、データ分析ツールが多くて、どれを選ぶかがわからない?そんな悩みがある皆さんに多く導入されているデータ可視化&データ分析ツールをご紹介!ビッグテータの分析&可視化のためにご参考をどうぞ。
Contents
BIツール
Excelを上手に使える方は、Excelによってデータを分析し、グラフやレポートを作れますが、大量のデータを業務システムに保存する場合、FineReport、TableauなどのBIツールでデータソースと接続し、データを可視化したほうがいいです。初心者にとって、BIツールは一番使いやすいと言えます。
難易度:★★
向いている人:データアナリスト、ビジネスパーソン、開発者
参考:おすすめの無料・オープンソースBIツール5選
1.FineReport
弊社が開発したデータ分析・可視化ツールFineReportは、70種類以上のチャートと地図を持ち、可視化効果が充実しいます。クリック&ドラッグでキレイなレポートとダッシュボードを作成でき、設計の工数を大幅に削減します。ファイル(csv、excel、txt)、関係型DB、NoSql、ビッグデータDBなどのあらゆるデータソースを利用できます。Java製のツールとして、容易に各種業務システムと連携するのも特徴です。
FineReportは無料版をも提供します、しかも機能制限がありません。
2.Tableau
Tableauは、企業向けのビッグデータ視覚化ツールです。豊富なデータ分析チャートとモデルを組み合わせることで、効率的にデータを分析してレポートを作成できます。
BIツールとして、OLAP分析が得意です。美観でインタラクション性の高いチャートを数秒で完成を可能にします。14日間のトライアル体験版があります。
3.PowerBI
データ可視化用のチャートライブラリ
JavaScripできれば、インタラクティブなチャートやビジュアライゼーションを作成するためのJS型のチャートライブラリを利用します。ソフトウェア製品とツールを開発する時によくチャートライブラリと連携します。
難易度:★★★
向いている人:開発者、エンジニア
4.Echarts
Javascriptのデータ可視化ライブラリとして、ソフトウェア製品開発とWebページの統計図表によく使用されます。 Web側で可視化のチャートを高度にカスタマイズすることができます。チャートの種類と動的な可視化効果が豊富で、あらゆる種類のチャートが完全にオープンソースで無料で使えるという特徴は高いポイントです。そのうえ、大量のデータの処理と3Dグラフィックスの作成にも優れています。
5.Highcharts
Highchartsは同じくデータ可視化ライブラリですが、ビジネス用の場合で費用がかかります。 利点としては、jsスクリプトとcssまで詳しく説明するヘルプドキュメントと実例があるので、学習と開発に時間を節約できて、製品の安定性が高いです。
6.FusionCharts
データマップ類
難易度:★★★
向いている人:ビジネスパーソン、開発者
7.Power Map 2016
多くのツールにデータマップの機能が備えており、例えば、上記に挙げたEcharts、FineReportなどです。ここでPower Map 2016をお勧めします。実行スピードが非常に速くて、初心者にも使いやすい分析ツールです。Excel2013以上のバージョンにPower Mapが備えています。(2013ならプラグインをダウンロードする必要があります。)
8.Arc GIS
ArcGIS には、すぐに利用可能な豊富な地図データや、簡単な設定のみで業務に活用できる各種アプリが提供されています。登録しないとオンラインで閲覧しかできません。登録すると、データをマップに追加できます。購入を検討する際に21日間のArc GIS Online無料トライアルがあります。
データマイニング用のプログラミング言語
RとPythonが典型的なデータマイニング用のプログラミング言語です。データ分析とマイニングを勉強したい方にRとPythonをおすすめします。ただし、この二つの言語を身につけるのは、以上の方法と比べて難しいと思われています。
難易度:★★★★
向いている人:データサイエンティスト、データアナリスト
10.R
R言語とは、統計解析に特化したプログラミング言語です。高度なグラフ化機能も特徴です。R にはグラフを描く便利な標準関数が多く用意されていますが、標準関数で描いたグラフは、きれいとは言い難いです。
R中のggplot2パッケージは図を作成するのに非常に強力なパッケージであり、このパッケージを使うと、標準関数よりも効率的に作図ができ、しかも分かりやすくて美しい図を描くことができます。
11.Python
Python はデータ解析や機械学習の分野で最もよく使われている言語であり、matplotlib等のチャートライブラリも充実しています。
matplotlibはPythonでグラフを描画するときに使われる標準的なライブラリです。 2次元のグラウだけではなく、3次元でも表示できます。簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。
まとめ