Обзор инструментов для анализа статистических данных института информационных технологий и анализа данных - А. А. Цехмайстер; В. А. Харахинов (Информатика. Экономика. Управление)
В статье описаны инструменты анализа и представления статистических данных, подходящие для института информационных технологий и анализа данных Иркутского национального исследовательского технического университета. Рассмотрены такие инструменты для анализа и визуализации, как языки программирования Python, R и платформа Grafana. Python обладает обширным набором библиотек и фреймворков, предлагая множество инструментов для анализа данных, включая NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn и другие. Эти библиотеки упрощают работу с данными, предоставляя функции для их обработки, анализа и визуализации. R также располагает большим количеством пакетов, которые можно установить из CRAN (Comprehensive R Archive Network) или других репозиториев. Grafana - инструмент для анализа и визуализации данных, позволяющий отслеживать и анализировать метрики в режиме реального времени. Он широко применяется в различных областях, таких как DevOps, мониторинг инфраструктуры, бизнес-аналитика и др. Основные преимущества Grafana включают поддержку различных источников данных, возможность создания динамических дашбордов, а также свободную интеграцию с другими сервисами, что позволяет автоматизировать процессы мониторинга и оповещения. В статье приведен сравнительный анализ вышеперечисленных программных средств. Анализ выполнен с учетом специфики данных, относящихся к образовательному процессу. Примерами таких данных служит информация о студентах, преподавателях и образовательных программах.