Вот несколько методов анализа данных с использованием инструментов IBM, а также примеры кода:
-
IBM Watson Studio:
IBM Watson Studio — это интегрированная среда, предоставляющая набор инструментов для анализа данных, машинного обучения и развертывания моделей.Пример кода:
from ibm_watson import Studio # Connect to IBM Watson Studio studio = Studio('your_api_key') # Load data data = studio.load_data('data.csv') # Perform data analysis analysis = data.describe() # Visualize data analysis.plot() -
IBM Cognos Analytics:
IBM Cognos Analytics — это инструмент бизнес-аналитики и создания отчетов, который позволяет вам исследовать, анализировать и визуализировать данные.Пример кода:
from ibm_cognos import Analytics # Connect to IBM Cognos Analytics analytics = Analytics('your_credentials') # Load data data = analytics.load_data('data.csv') # Perform data analysis analysis = data.describe() # Generate a report report = analytics.generate_report(analysis) # Export the report report.export('report.pdf') -
IBM SPSS Статистика:
IBM SPSS Статистика — это программный пакет для статистического анализа. Он предоставляет широкий спектр статистических процедур и возможностей визуализации.Пример кода:
from ibm_spss import Statistics # Connect to IBM SPSS Statistics statistics = Statistics('your_credentials') # Load data data = statistics.load_data('data.sav') # Perform statistical analysis result = statistics.run_analysis(data, 't-test') # Print results print(result.summary()) -
IBM Db2 Warehouse:
IBM Db2 Warehouse — это платформа для хранения и анализа данных. Он обеспечивает высокую производительность запросов и масштабируемость для больших наборов данных.Пример кода:
from ibm_db2 import Warehouse # Connect to IBM Db2 Warehouse warehouse = Warehouse('your_credentials') # Execute SQL query result = warehouse.execute_query('SELECT * FROM table') # Fetch and print results for row in result: print(row)