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Finalización de proyectos de ciencia de datos en segundos con Mito

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Las mitocondrias son la fuente de energía de la célula. Es responsable de crear la energía que sus células utilizan para impulsar su cuerpo. Más o menos. La biología fue hace mucho tiempo.

Mito es la potencia de su flujo de trabajo de análisis de datos. Creamos Mito como la primera herramienta de análisis fácil de usar, potente y diseñada para mantener su flujo de trabajo con usted para siempre.

Simplemente untuoso

Cuando se trata de análisis de datos, no es mucho más fácil de usar que una hoja de cálculo. Debido a esto, las hojas de cálculo han sido la herramienta predominante en el análisis de datos básicos durante los últimos 20 años. Si está trabajando con datos, ha trabajado en Excel o Google Sheets.

Las hojas de cálculo son fáciles de usar en dos dimensiones. En primer lugar, hacen que sea realmente fácil ver y comprender con qué datos está trabajando realmente, y le facilitan el diagnóstico de cómo proceder con su análisis. Una vez que esté listo para comenzar a analizar, las hojas de cálculo facilitan señalar y hacer clic en un análisis completo e informativo, sin necesidad de codificación.

Sin embargo, las hojas de cálculo no se crean para grandes cantidades de datos, análisis complejos o procesos repetibles.

Gran poder

Si desea analizar grandes cantidades de datos rápidamente, o si desea realizar un análisis complejo o crear un proceso de análisis de datos repetible, es probable que desee utilizar Python. Python es la primera dirección para el análisis de datos moderno. Admite conjuntos de datos significativamente más grandes que las hojas de cálculo tradicionales, permite el aprendizaje automático y el análisis de inteligencia artificial, y ofrece infinitas posibilidades de personalización. También han generado una serie de oportunidades con el análisis predictivo.

Sin embargo, Python es mucho más difícil de usar y menos intuitivo que las hojas de cálculo. Por un lado, es mucho más difícil obtener una comprensión visual de sus datos cuando no están justo frente a usted. La visualización estándar de un marco de datos de pandas, el tipo de datos principal para el análisis de datos de Python, no es interactiva en absoluto y es mínimamente informativa, ya que solo muestra un puñado de filas y columnas de su conjunto de datos. Además, puede llevarle días o semanas aprender a manipular sus datos en Python de formas útiles a medida que aprende la sintaxis y los conocimientos previos necesarios para completar su análisis. Nadie ha argumentado nunca que la sintaxis de los pandas sea intuitiva.

Las herramientas de análisis de datos como Alteryx y Power BI están diseñadas para resolver estos problemas de usabilidad y proporcionar a los usuarios un rendimiento similar al de Python.

Responsabilidad personal y flexibilidad

Alteryx y Power BI son herramientas de análisis y datos de apuntar y hacer clic que pueden analizar conjuntos de datos mucho más grandes que las hojas de cálculo tradicionales. Sin embargo, restringen a los trabajadores de datos de dos formas. Primero, a diferencia de los lenguajes de programación, estas herramientas en realidad se unen a un entorno específico. Siempre que hagas tu análisis en Alteryx, debes hacerlo siempre en Alteryx. Esto no solo lo vincula a un flujo de trabajo específico, sino que también restringe innecesariamente su análisis. Si Alteryx no es compatible con la herramienta de análisis que necesita, es SOL. Esta falta de flexibilidad lo obliga a dividir su flujo de trabajo en múltiples herramientas o cambiar el par de preguntas y respuestas que está rastreando. (También vale la pena señalar que herramientas como Alteryx cuestan más de $ 5000 por mes por usuario.

Simple, potente y flexible

¡Mito fue desarrollado especialmente para nuestras tres solicitudes de EDA! Nuestra filosofía es que el análisis de datos debe ser tan simple como Excel y Alteryx, pero con el poder y la estructura de propiedad de Python y Pandas. Esto da como resultado una herramienta que le permite ver e interactuar fácilmente con sus datos a través de un entorno de apuntar y hacer clic. Sin embargo, también puede utilizar código para ampliar su análisis si Mito no admite una parte específica de su proceso de EDA.

Entonces, ¿qué es Mito? Mito es una extensión de hoja de cálculo para JupyterLab que convierte automáticamente su análisis al código estándar de pandas. Dado que Mito es esencialmente una tabla, sus datos son visibles e interactivos de forma predeterminada. Tal como esperaría de Excel, puede editar, desplazarse y transformar sus datos utilizando las fórmulas de hoja de cálculo más populares. Y debido a que Mito genera código pandas, puede respaldar fácilmente el análisis con millones de filas de datos. De hecho, usamos regularmente un conjunto de datos de 10 millones de filas en nuestras demostraciones en vivo de la herramienta.

Pero a diferencia de Alteryx, su análisis depende completamente de usted, ya que Mito genera código Python / Pandas como si lo hubiera escrito a mano. De hecho, los primeros usuarios de Mito pasan los marcos de datos modificados de Mito a matplotlib y Scikit-Learn o incluso toman su código generado por Mito y lo ponen en los servidores para procesar los datos entrantes. Ellos pueden cambiar completamente su análisis y llevarlo a cabo con usted como mejor le parezca.

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