Beste Datenanalyse-Tools: Aktualisiert

Datenanalysetools sind Software und Programme, die Daten über ein Unternehmen, seine Kunden und seine Konkurrenz sammeln und analysieren, um Prozesse zu verbessern und Erkenntnisse für datengesteuerte Entscheidungen zu gewinnen. Außerdem helfen die besten Datenanalyse-Tools Unternehmen dabei, Erkenntnisse aus Kundendaten zu ziehen und Trends und Muster zu finden, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Daher gibt es eine große Anzahl kostenloser Datenanalyse-Tools, die Sie verwenden können, unabhängig davon, ob Sie eine grundlegende oder eine erweiterte Datenanalyse durchführen möchten. Lesen Sie weiter, um mehr Einblicke zu erhalten.

Überblick

Datenanalysetools helfen Unternehmen auf verschiedene Weise, da sie Daten verfolgen und analysieren und Berichte erstellen können. Ein Einblick in diese Tools als Geschäftsinhaber hilft Ihnen dabei, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, wo Sie Ihre Ressourcen einsetzen und wie Sie einen Preis für Waren und Dienstleistungen festlegen.

Ebenso wichtig ist, dass die besten Datenanalyse-Tools helfen, Trends zu erkennen und den Kundenstamm besser zu verstehen. Auch die beste Art der Datenanalyse für ein Unternehmen hängt von seinem Entwicklungsstand ab, aber sie liefert in der Regel nur Erkenntnisse, um reaktive, nicht proaktive Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Arten von Datenanalysetools

Unten sind die verschiedenen Arten.

#1. Diagnostische Analytik

Diagnostische Datenanalyse ist der Prozess der Untersuchung von Daten, um die Ursache und das Ereignis zu verstehen oder warum etwas passiert ist. Genau wie bei der deskriptiven Analyse werden historische Daten verwendet, um eine Frage zu beantworten. Aber anstatt sich auf das „Was“ zu konzentrieren, befasst sich die diagnostische Analyse mit der kritischen Frage, warum ein Vorfall oder eine Anomalie in Ihren Daten aufgetreten ist. Diese Art der Analyse hilft Unternehmen bei der Beantwortung von Fragen wie:

Warum ist der Umsatz unseres Unternehmens im vorangegangenen Quartal gesunken?
Warum sehen wir einen Anstieg der Kundenabwanderung?
Warum übertrifft ein bestimmter Warenkorb die Verkaufszahlen des Vorjahres deutlich?

Diagnostische Analysen sind in der Regel zugänglicher und für eine breitere Palette von Anwendungsfällen geeignet als maschinelles Lernen/prädiktive Analysen. Sie könnten sogar feststellen, dass es einige geschäftliche Probleme löst, die Sie für Anwendungsfälle der prädiktiven Analyse vorgesehen haben.

#2. Präskriptive Datenanalyse

Bei der präskriptiven Analytik werden KI und Big Data kombiniert, um Ergebnisse vorherzusagen und zu ermitteln, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Diese Kategorie von Analysen kann weiter in Optimierung und zufällige Tests unterteilt werden. Mithilfe von Fortschritten in ML kann Prescriptive Analytics dabei helfen, Fragen wie „Was wäre, wenn wir das versuchen?“ zu beantworten. und "Was ist die beste Aktion?" Sie können die richtigen Variablen testen und sogar neue Variablen vorschlagen, die eine höhere Chance auf ein positives Ergebnis bieten.

#3. Beschreibende Datenanalyse

Descriptive Analytics ist das Rückgrat der Berichterstellung, da Business Intelligence (BI)-Tools und Dashboards ohne sie nicht verfügbar sind. Somit beantwortet die deskriptive Analytik die Frage „Was ist passiert?“. Diese Art der Analyse wird von Kunden bei weitem am häufigsten verwendet und bietet Berichte und Analysen, die sich auf vergangene Ereignisse konzentrieren. Es hilft Unternehmen, Dinge zu verstehen wie:

Wie viel haben wir als Unternehmen verkauft?
Wie hoch war unsere Gesamtproduktivität?
Wie viele Kunden sind im letzten Quartal abgewandert?

Die beschreibende Analyse wird verwendet, um die Gesamtleistung auf aggregierter Ebene zu verstehen, und ist bei weitem der einfachste Ausgangspunkt für ein Unternehmen, da Daten in der Regel leicht verfügbar sind, um Berichte und Anwendungen zu erstellen.

#4. Vorausschauende Datenanalyse

Predictive Analytics ist eine Form der erweiterten Analyse, die auf der Grundlage historischer Daten mithilfe von maschinellem Lernen bestimmt, was wahrscheinlich passieren wird. Historische Daten, die den Großteil der deskriptiven und diagnostischen Analytik ausmachen, werden als Grundlage für die Erstellung von Predictive-Analytics-Modellen verwendet.

Beispielsweise könnte eine Werbekampagne für Männerbekleidung auf Instagram Predictive Analytics anwenden, um festzustellen, wie eng die Konversionsrate mit dem geografischen Gebiet, der Einkommensklasse und den Interessen einer Zielgruppe zusammenhängt, um die Statistiken für zwei (oder mehr) Zielgruppen zu analysieren und bereitzustellen Umsatzwerte für jede demografische Gruppe

So wählen Sie ein effektives Datenanalysetool aus

Die Wahl des richtigen Datenanalyse-Tools kann eine Herausforderung sein. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, ein effektives Tool aus der obigen Liste auszuwählen, werden Sie anhand der Antworten auf diese Fragen das beste Datenanalysetool für Ihre Anforderungen finden:

#1. Welche Art von Daten muss ich analysieren?

Bevor Sie sich für ein Datenanalysetool entscheiden, müssen Sie sich für den Datentyp entscheiden, den Sie analysieren möchten. Handelt es sich um quantitative oder qualitative Daten? Weil numerische Daten, die in Tabellenkalkulationen und Datenbanken gespeichert sind, mit Daten in Excel und BI-Tools wie Tableau einfach in visuelle Erkenntnisse umgewandelt werden können. Aber um qualitative Daten wie offene Umfrageantworten, E-Mails und Gespräche in sozialen Medien zu verstehen, ist oft eine KI-Datenanalysesoftware erforderlich.

#2. Erforderliche Fähigkeiten zur Verwendung von Werkzeugen

Die meisten Unternehmen haben ausgefeilte Data-Science-Teams, die SQL-Abfragen und -Tools handhaben. Fachleute werden nicht benötigt, um ein Datenanalysetool zum Laufen zu bringen, aber wenn nötig, füllen Sie die Lücke für Schulungen oder stellen Sie eine Person mit den richtigen Fähigkeiten ein, um Ihre Teams zu unterrichten. Verwenden Sie stattdessen ein einfach zu bedienendes Tool und gewähren Sie allen Teammitgliedern Zugriff.

#3. Wie viele Daten muss ich analysieren?

Wenn Sie monatlich einige hundert Datenpunkte erhalten, können Sie diese Daten möglicherweise ohne fortschrittliche Tools verarbeiten, die Datenerfassungs- und Analyseprozesse automatisieren. Wenn Ihre Daten jedoch in die Tausende gehen, sollten Sie KI-Tools implementieren, um keine Zeit mit manuellen und langwierigen Aufgaben zu verschwenden. Die manuelle Analyse großer Mengen von Textdaten ist beispielsweise nicht nur repetitiv, sondern führt wahrscheinlich auch zu schlechten Ergebnissen.

Warum? Denn Menschen sind subjektiv. Wenn Sie viele Hände einstellen müssen, um Ihre Daten zu sortieren und zu markieren, wird jeder menschliche Tagger Ihre Datenpunkte anders kennzeichnen. KI-Tools werden mit einem Satz von Kriterien trainiert und sind oft anpassbar, sodass Sie sicherstellen können, dass Ihre Daten genaue und umsetzbare Erkenntnisse liefern .

#4. Was ist mein Budget

müssen auch die Kosten der Infrastruktur berücksichtigen. Müssen Sie in ein Data Warehouse oder eine cloudbasierte Datenspeicherung und Datenpipelines investieren? Auch hier müssen Sie über Ihre aktuelle Teamstruktur nachdenken und ob Sie über das Budget verfügen, um ein Expertenteam einzustellen, wenn Sie sich für komplexere Datenanalysetools entscheiden. Schließlich werden auch der Preis und die Zeit bis zur Implementierung von Datenanalysetools Ihre Entscheidung beeinflussen. Wenn Sie Datenanalyse-Tools vergleichen, sollten Sie prüfen, ob Sie für das bezahlen können, was Sie verwenden, oder ob es eine feste monatliche Gebühr gibt.

#5. Zeit

Und schließlich, wie lange dauert die Implementierung von Datenanalyse-Tools? Benötigen Sie eine Lösung, die in 4 Wochen oder 4 Monaten einsatzbereit ist? Wenn Sie Ihre eigenen Datenanalysetools entwickeln, müssen Sie die Kosten für unproduktive Wartezeiten einkalkulieren. Preis und Lizenzierung. Einige Datenanalysetools werden auf Abonnement- oder Lizenzbasis angeboten. In diesem Fall müssen Sie möglicherweise die Anzahl der erforderlichen Benutzer berücksichtigen oder, wenn Sie nur von Projekt zu Projekt suchen, die potenzielle Dauer des Abonnements.

Nachdem Sie alle oben genannten Fragen beantwortet haben, wissen Sie besser, welche Tools für Sie geeignet sind.

Beste Datenanalyse-Tools

Die besten Datenanalyse-Tools unterstützen Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Produkte und Dienstleistungen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Im Wesentlichen besteht die Datenanalyse darin, große Datenmengen zu sammeln und zu ordnen, um nützliche Informationen zu extrahieren, die dabei helfen, wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Allgemeinen untersucht Data Analytics Daten und generiert Vorhersagen, um nützliche Informationen zu extrahieren. Lassen Sie uns unten einen Blick auf die besten Datenanalyse-Tools werfen,

#1.Gedankenort

Im Gegensatz zu herkömmlichen Datenanalyse-Tools arbeitet ThoughtSpot mit dem Verständnis natürlicher Sprache. Um Ihre Daten zu visualisieren, müssen Sie nur die richtige Frage in natürlicher Sprache stellen. ThoughtSpot zeigt automatisch Visualisierungen und andere einzigartige Einblicke, die Sie zum Erstellen von Berichten oder Dashboards verwenden können.

#2. Microsoft Excel

Die weltweit bekannteste Tabellenkalkulationssoftware. Darüber hinaus bietet es Berechnungen und Grafikfunktionen, die sich ideal für die Datenanalyse eignen. Unabhängig von Ihrem Fachgebiet und unabhängig davon, welche andere Software Sie möglicherweise benötigen, Excel ist ein Grundnahrungsmittel in diesem Bereich. Zu den unschätzbaren integrierten Funktionen gehören Pivot-Tabellen und Erstellungstools.

#3. Python

Als Programmiersprache mit einem breiten Anwendungsspektrum ist Python ein Muss für jeden Datenanalysten. Im Gegensatz zu komplexeren Sprachen konzentriert es sich auf Lesbarkeit, und seine allgemeine Popularität im technischen Bereich bedeutet, dass viele Programmierer bereits damit vertraut sind. Python ist auch extrem vielseitig; Es verfügt über eine große Auswahl an Ressourcenbibliotheken, die für eine Vielzahl unterschiedlicher Datenanalyseaufgaben geeignet sind

#4. Qlikview

Qlikview wird als bestes Tool zur Datenvisualisierung empfohlen. Es ist schneller, einfacher und einzigartiger Natur. In QlikView gibt es eine Community mit Diskussionsforen, Blogs und einer Bibliothek. Die Community hilft bei der Lösung der meisten Ihrer Fragen. Es zeigt die Beziehung zwischen Daten mit unterschiedlichen Farben. Qlikview hilft Benutzern, die richtigen Entscheidungen aus ihren unterschiedlichen Ansätzen zur Datenvisualisierung zu treffen.

#5. R [KRAN]

Es wird häufig verwendet, um Statistik-/Datenanalysesoftware zu erstellen. Die Syntax von R ist komplexer als die von Python und die Lernkurve ist steiler. Es wurde jedoch speziell für schwere statistische Rechenaufgaben entwickelt und ist sehr beliebt für die Datenvisualisierung. Ähnlich wie Python verfügt auch R über ein Netzwerk aus frei verfügbarem Code namens CRAN (Comprehensive R Archive Network), das mehr als 10,000 Pakete anbietet.

Kostenlose Datenanalyse-Tools

Kostenlose Datenanalyse-Tools werden verwendet, um Daten zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse aus dem Datensatz zu gewinnen. Hierbei handelt es sich um eine Reihe von Tools, die Unternehmen dabei helfen, einen datengesteuerten Entscheidungsprozess zu erstellen.

Kostenlose Datenanalyse-Tools sind Anwendungen und Software, die von Datenanalysten verwendet werden, um die erforderlichen Analyseprozesse zu entwickeln und durchzuführen, die Unternehmen helfen, bessere, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen und gleichzeitig Kosten zu senken und Gewinne zu steigern. Nachfolgend finden Sie Beispiele für kostenlose Datenanalyse-Tools

#1. Hingucker

Der Cloud-basierte Looker bietet eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, die einfach zu bedienen ist. Es bietet kostenlose Datenanalyse-Tools und -Management, Business Intelligence und erweiterte Visualisierungsfunktionen. Die Multi-Cloud-Strategie des Tools unterstützt die Nutzung verschiedener Datenquellen und Bereitstellungsmethoden. Looker lässt sich auch problemlos mit einer Reihe von Datenbanken verbinden, darunter Snowflake und Amazon Redshift.

#2. Orange

ist ein Open-Source-Tool für Data Mining und maschinelles Lernen, das seit mehr als 20 Jahren als Projekt der Universität Ljubljana existiert. Das orange Toolkit kann als einfache Datenvisualisierung bis hin zu komplizierten maschinellen Lernalgorithmen verwendet werden, sofern es Open Source ist. Es kann auch mit der Python-Bibliothek verwendet werden. Es ist wie eine Leinwand, auf der der Benutzer die Widgets platziert und der Workflow erstellt wird. Alle Datenfunktionen werden in der Widgets-Leinwand ausgeführt. Benutzer können verschiedene im Tool verfügbare Visualisierungstechniken erkunden.

#3. Domo

bietet mehr als 1,000 integrierte Integrationen, sogenannte Konnektoren, mit denen Benutzer Daten zu und von lokalen und externen Cloud-Systemen übertragen können. Domo unterstützt auch die Erstellung benutzerdefinierter Apps, die sich in die Plattform integrieren lassen, wodurch Entwickler das System mit sofortigem Zugriff auf die Konnektoren und Visualisierungstools erweitern können. Domo wird als einzelne Plattform geliefert, die ein Data Warehouse und ETL-Software umfasst, sodass Unternehmen, die bereits über ein eigenes Data Warehouse und eine eigene Datenpipeline verfügen, sich woanders umsehen sollten.

#4. Metabasis

Dies ist ein kostenloses Open-Source-Analyse- und Business-Intelligence-Tool. Metabase ermöglicht es Benutzern, „Fragen“ zu Daten zu stellen, was eine Möglichkeit für technisch nicht versierte Benutzer ist, eine Point-and-Click-Oberfläche für die Erstellung von Abfragen zu verwenden. Dies funktioniert gut für einfache Filter und Aggregationen; technisch versiertere Benutzer können für komplexere Analysen direkt zu Roh-SQL wechseln. Metabase hat auch die Möglichkeit, Analyseergebnisse an externe Systeme wie Slack zu übertragen.

#5. Tableau

Ein kostenloses Analysetool für die Datenvisualisierung von einfachen Daten bis hin zu komplexen Daten. Es ist irgendwie interaktiv und wir können Beschriftungen, Werkzeuge, die Größe der Spalte und fast alles, was wir anpassen können, vorschlagen. Die Drag-and-Drop-Oberfläche ist in dieser Software sehr hilfreich und Berechnungen können auch in Tableau durchgeführt werden. Jeder, der keine Ahnung von Analytics hat, kann Daten von der Tableau-Plattform sehen und verstehen.

Vorteile von Datenanalyse-Tools

Durch die Einführung von Datenanalysetools können Unternehmen die Entscheidungsfindung beschleunigen, neue Kunden gewinnen, das Kundenerlebnis verbessern und zukunftssicher werden. Einige der Vorteile von Datenanalysetools sind:

#1. Beschleunigen Sie die Entscheidungsfindung

Da Datenanalysetools jeden Fachmann mit Self-Service-Analysen unterstützen können, können Unternehmen die Entscheidungsfindung mit Datenkompetenz beschleunigen. Benutzer können verschiedene Fragen stellen und Erkenntnisse gewinnen, die den Geschäftsbetrieb und die Vertriebsleistung revolutionieren können.

#2. Kunden gewinnen

Durch die Analyse von Daten aus öffentlichen Domänen, einschließlich sozialer Medien, können Organisationen sich ändernde Bedürfnisse der Benutzer erkennen. Dies wird es Unternehmen ermöglichen, mit den sich ändernden Anforderungen Schritt zu halten, indem sie neue Produkte/Dienstleistungen hinzufügen, um immer neue Verwendungen zu erschließen.

#3. Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Datenanalyse-Tools helfen Ihnen dabei, Mängel bei der Bereitstellung von Produkten/Dienstleistungen zu bewerten und herauszufinden, was den Benutzern nicht gefällt. Mit Data Analytics Tools können Sie erweiterte Analysen wie Stimmungsanalysen durchführen, um herauszufinden, wie Kunden über Ihre Produkte denken, und so Benutzern einen besseren Service bieten.

# 4. Werden Sie zukunftssicher

Mit Erkenntnissen treffen Unternehmen fundierte Entscheidungen, um in Zukunft bessere Ergebnisse zu erzielen. Jahrelang haben sich Unternehmen auf die Intuition von Entscheidungsträgern verlassen, aber mit Datenanalysen können sie ungenaue Annahmen beseitigen und mit Klarheit arbeiten.

Zusammenfassung

Datenanalysen sind mit etwas Übung leicht durchzuführen. Nicht alle Tools helfen gleichermaßen. Es ist gut, ein Werkzeug auszuwählen und ein Meister in diesem Werkzeug zu werden. Das Verständnis von Daten ist unerlässlich, um zu wissen, wo wir in Bezug auf die Datenanalyse wirklich stehen. Programmieren ist bei der Visualisierung und Analyse von Daten nicht wirklich wichtig. Aber einige Tools bringen Sie dem Programmieren näher.

Bibliographie

Educba
.Stichdaten.
.forbes.
Karriereschmiede