Die Anzahl der Tools für die Datenanalyse wächst mit der Entwicklung der Disziplin der Datenanalyse. Wenn Sie darüber nachdenken, in dieser Branche zu arbeiten, sollten Sie jeden Teil dieses Artikels lesen. Wir werden in diesem Artikel einige der wichtigsten Datenanalyse-Tools zusammen mit ihren Vorteilen besprechen. Sie erhalten jeweils eine kurze Beschreibung, in der die Verwendung, Vor- und Nachteile sowohl für Open-Source-Tools als auch für gewinnorientierte Software beschrieben werden.
Was ist ein Analysetool
Analysetools beziehen sich auf die Tools, die den Zugriff auf Daten für Forschungs- und Bewertungszwecke ermöglichen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Dashboards, einen Abfragegenerator, Zusammenfassungen wichtiger Studenten- und Beschäftigungsergebnisse und eine Forschungsbibliothek, die den P20W-Datensatz enthalten kann.
Analytische Tools für Unternehmen
Um Daten auszuwerten und zu analysieren, sammeln Business-Analytics-Lösungen diese aus einem oder mehreren Geschäftssystemen und konsolidieren sie in einem Repository, beispielsweise einem Data Warehouse. Die Mehrheit der Unternehmen setzt eine Vielzahl von Analysetools ein, darunter ausgefeilte Data-Mining-Programme, Tabellenkalkulationen mit statistischen Funktionen und Vorhersagemodellierungsprogramme.
Zusammen vermitteln diese Business-Analytics-Tools der Organisation ein umfassendes Bild des Unternehmens, liefern wichtige Einblicke und ein Verständnis der Branche und ermöglichen es der Organisation, fundiertere Entscheidungen über Geschäftsabläufe, Kundenumwandlungen und andere Angelegenheiten zu treffen.
Tools für die Geschäftsanalyse:
#1. SWOT-Bewertung
Eine SWOT-Analyse ist eine Reihe von Techniken, die verwendet werden, um sowohl interne als auch externe Elemente zu untersuchen, die sich auf den Erfolg eines Unternehmens auswirken. Bevor das Unternehmen neue Pläne, insbesondere strategische Marketingpläne, auf den Weg bringt, wird diese Studie in der Regel in einem frühen Stadium durchgeführt. Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken sind die vier beitragenden Faktoren in dieser Studie, die betrachtet werden müssen, um sie abzuschließen. Stärken und Schwächen unter ihnen beziehen sich auf alle Faktoren, die unternehmensintern sind und unter der Kontrolle eines Unternehmens stehen; Aus diesem Grund werden sie auch als interne Faktoren bezeichnet. Die vergleichende Analyse hingegen konzentriert sich auf die Analyse externer Elemente. Diese Elemente werden dann in Chancen und Risiken für Unternehmen unterteilt.
#2. PEST-Bewertung
Diese Analyse von PEST, das für Political, Economic, Sociological, and Technological steht, ist ein Ansatz zur Untersuchung, wie externe Faktoren die Leistung eines Unternehmens beeinflussen. Unternehmer erhalten eine Vielzahl von externen Aspekten, die während des Analyseprozesses berücksichtigt werden müssen und die sich direkt und indirekt auf ihr Unternehmen auswirken.
#3. MOST-Evaluierung
Dieser Ansatz ist für jedes Unternehmen geeignet, das interne Analysen durchführen möchte, da er den Eigentümern die Gewissheit gibt, dass sie dem richtigen Muster folgen. Mission, Ziele, Strategien und Taktiken werden mit MOST abgekürzt. Das Unternehmen muss angeben, wohin es gehen möchte, welche Ziele es erreichen muss, um seine Mission auszuführen, die Einzelheiten seines Plans und wie es sie ausführen wird.
#4. Heptalyse
Dieser Ansatz analysiert Schlüsselaspekte einer Geschäftsinitiative zu Beginn des Bewertungsprozesses. Marktchance, Produkt oder Lösung, Ausführungsstrategie, Finanzmotor, Humankapital, voraussichtliche Rendite und Sicherheitsmarge sind die sieben Kernfaktoren, aus denen sich diese Analyse zusammensetzt.
Datenanalyse-Tools
Wir beginnen unsere Liste mit den absoluten Notwendigkeiten – den Datenanalyse-Tools, die Sie haben müssen. Dann gehen wir zu einigen der beliebtesten Produkte und Plattformen über, die sowohl von großen als auch von kleinen Unternehmen genutzt werden.
#1. Verwenden Sie Excel
Excel kurz zusammengefasst:
- Software für Tabellenkalkulationen, Art des Dienstprogramms.
- Verfügbarkeit: Geschäftlich.
- Reporting und Data Wrangling sind die beiden Hauptanwendungen.
- Vorteile: Es ist weit verbreitet und hat eine Menge hilfreicher Plug-Ins.
- Nachteile: Teuer, Rechenfehler und schlechtes riesiges Datenmanagement.
Das bekannteste Tabellenkalkulationsprogramm ist Excel. Es verfügt auch über Berechnungs- und Grafikfunktionen, die sich hervorragend für die Datenanalyse eignen. Unabhängig von Ihrem Fachgebiet oder zusätzlicher Software, die Sie möglicherweise benötigen, ist Excel ein Standard in der Branche. Zu den nützlichen integrierten Funktionen gehören Formulardesign-Tools und Pivot-Tabellen (zum Sortieren oder Zählen von Daten). Es bietet auch eine breite Palette zusätzlicher Funktionen, die die Datenmanipulation vereinfachen. Mit der CONCATENATE-Funktion können Sie beispielsweise Text, Zahlen und Datumsangaben in einer einzigen Zelle zusammenführen. Die Suchfunktion von Excel macht es einfach, bestimmte Daten zu isolieren, und SUMMEWENN ermöglicht es Ihnen, Wertsummen basierend auf flexiblen Kriterien zu erstellen.
#2. Python
In einer Nussschale:
- Die für die Programmierung verwendete Sprache.
- Open-Source und Tausende von kostenlosen Bibliotheken sind verfügbar.
- Alles, vom Data Scraping bis zur Analyse und Berichterstattung, wird damit erledigt.
- Vorteile: Einfach zu erlernen, sehr anpassungsfähig und umfassend genutzt.
- Nachteile: Speicherintensiv; nicht so schnell auszuführen wie einige andere Sprachen
Python ist ein unverzichtbares Werkzeug für jeden Datenanalysten und hat eine breite Palette von Anwendungen. Sie legt eine höhere Priorität auf Lesbarkeit als anspruchsvollere Sprachen, und aufgrund ihrer weit verbreiteten Verwendung in der Computerindustrie sind viele Programmierer bereits damit vertraut. Darüber hinaus ist Python unglaublich anpassungsfähig, mit einer großen Auswahl an Ressourcenbibliotheken, die für eine Vielzahl unterschiedlicher Datenanalyseaufgaben geeignet sind. Beispielsweise eignen sich die NumPy- und Pandas-Bibliotheken hervorragend zur Unterstützung der allgemeinen Datenverarbeitung sowie zur Optimierung hochrechenintensiver Arbeitslasten.
#3. Jupyter-Notizbuch
Überblick über Jupyter Notebook:
- Interaktive Authoring-Software ist diese Art von Tool.
- Verfügbarkeit: Open-Source.
- Häufige Verwendungszwecke sind das Teilen von Code, das Entwickeln von Tutorials und das Präsentieren von Arbeiten.
- Vorteile: Hervorragend zum Präsentieren; unabhängig von der Sprache.
- Nachteile: Nicht sehr eigenständig oder förderlich für Teamarbeit.
Mit einem Open-Source-Webprogramm namens Jupyter Notebook können Sie interaktive Dokumente erstellen. Diese beinhalten erzählenden Text, Gleichungen, Live-Programmierung und Visualisierungen. Denken Sie an etwas, das einer Microsoft Word-Seite ähnelt, aber viel interaktiver und auf die Datenanalyse zugeschnitten ist! Es ist ein hervorragendes Tool zum Anzeigen von Arbeit als Datenanalysetool: Über 40 Sprachen, einschließlich Python und R, werden von Jupyter Notebook unterstützt, das im Browser ausgeführt wird. Es bietet auch eine Vielzahl von Ausgaben, einschließlich HTML, Fotos, Videos und mehr, und verbindet sich mit großen Datenanalysetools wie Apache Spark (siehe unten).
#4. Apache Spark
Eine kurze Zusammenfassung von Apache Spark
- Framework für die Datenverarbeitung, Art des Tools.
- Verfügbarkeit: Open-Source.
- Big-Data-Verarbeitung und maschinelles Lernen sind die beiden Hauptanwendungen.
- Vorteile: Schnell, dynamisch und einfach zu bedienen.
- Nachteile: Strenge Benutzeroberfläche und fehlender Dateiverwaltungsmechanismus.
Mit dem Einsatz der Softwarearchitektur Apache Spark können Data Scientists und Analysten enorme Datenmengen schnell analysieren. Es wurde ursprünglich im Jahr 2012 erstellt und dann an die gemeinnützige Apache Software Foundation gespendet. Spark ist ein Framework für verteilte Analysen, das entwickelt wurde, um unstrukturierte große Datensätze zu untersuchen. Während es andere Frameworks gibt, die ähnlich sind (wie Apache Hadoop), ist Spark unglaublich schnell. Es ist ungefähr 100-mal schneller als Hadoop, da es RAM statt lokalen Speicher verwendet. Es wird daher häufig bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen eingesetzt, die viele Daten benötigen.
#5. Microsoft Power BI
Power BI kurz zusammengefasst:
- Eine Suite von Business-Analytics-Tools.
- Software, die zum Kauf angeboten wird (mit einer kostenlosen Version).
- Am häufigsten für Predictive Analytics und Datenvisualisierung verwendet.
- Vorteile: Hervorragende Datenkonnektivität, konsistente Updates und effektive Visualisierungen.
- Nachteile: Begrenzte Daten (in der kostenlosen Version), strenge Formeln und eine klobige Benutzeroberfläche.
Power BI ist ein relativer Neuling auf dem Markt für Datenanalyselösungen mit einer Lebensdauer von weniger als zehn Jahren. Es wurde zunächst als Excel-Plug-in entwickelt, später jedoch Anfang der 2010er Jahre als eigenständige Suite von Tools zur Analyse von Unternehmensdaten aktualisiert. Mit einer kurzen Lernkurve können Power BI-Benutzer problemlos interaktive visuelle Berichte und Dashboards erstellen. Seine starke Datenintegration ist sein wichtigstes Verkaufsargument; Es funktioniert gut mit Cloud-Quellen wie Google- und Facebook-Analysen sowie Textdateien, SQL-Servern und Excel (wie Sie es von einem Microsoft-Produkt erwarten können).
#8. Tableau
Kurzer Überblick über Tableau:
- Werkzeug dieser Art: eines zur Datenvisualisierung.
- Verfügbarkeit: Kommerziell.
- Das Erstellen von Daten-Dashboards und Arbeitsblättern wird hauptsächlich verwendet.
- Vorteile: Schnelligkeit, Interaktion und Unterstützung für mobile Geräte.
- Nachteile: Fehlende Datenvorverarbeitung und schlechte Versionskontrolle.
Eines der besten kommerziellen Datenanalysetools ist Tableau, mit dem Sie interaktive Visualisierungen und Dashboards erstellen können, ohne dass Sie über ein tiefes Programmierverständnis verfügen müssen. Die Suite ist unglaublich benutzerfreundlich und verarbeitet riesige Datenmengen besser als viele andere BI-Tools. Seine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche ist ein weiteres Merkmal, das es von vielen anderen Datenanalyse-Tools unterscheidet. Jedoch,
#9. MESSER
In einer Nussschale:
- Datenintegrationsplattform, Art des Tools.
- Verfügbarkeit: Open-Source.
- Data Mining und maschinelles Lernen sind die beiden Hauptanwendungen.
- Vorteile: Die Open-Source-Plattform eignet sich hervorragend für die Programmierung, die von Visuals gesteuert wird.
- Nachteile: Nicht skalierbar und einige Funktionen erfordern technisches Know-how.
KNIME (Konstanz Information Miner), eine cloudbasierte Open-Source-Datenintegrationsplattform, ist die letzte auf unserer Liste. Softwareingenieure der Universität Konstanz in Deutschland haben es 2004 entwickelt. Obwohl KNIME ursprünglich für den pharmazeutischen Sektor entwickelt wurde, hat seine Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen System zusammenzuführen, zu seiner Verwendung in anderen Bereichen geführt. Diese bestehen aus maschinellem Lernen, Business Intelligence und Verbraucheranalysen.
Der Grund, warum Sprout Social auf unserer Liste an erster Stelle steht, ist die Nachfrage nach kanalübergreifenden Social-Media-Analysen.
Sprout ist für Sie da, ob Sie schnell Ergebnisse in zahlreichen Netzwerken gleichzeitig vergleichen oder tief in Ihre Leistung in einem einzigen Netzwerk eintauchen möchten.
Sprout enthält Vorlagen und anpassbare Berichtsoptionen, die Ihnen eine Vielzahl von Möglichkeiten bieten, nicht nur wichtige soziale Daten zu sammeln, sondern auch zu verstehen, was sie darstellen, und sie anderen mitzuteilen, während irrelevante Metriken ausgeschlossen und Lärm reduziert werden.
# 2. HubSpot
Die von HubSpot bereitgestellten Analysetools ermöglichen es Ihnen, die Leistung von Social Media mit gesteigerten Verkäufen und Geschäften zu verknüpfen. Sie können über alle Kanäle über den Erfolg Ihrer Social-Strategie berichten, egal ob Sie Inhalte direkt über HubSpot, über andere Plattformen oder von unterwegs produzieren. Um den Erfolg einer Kampagne zu messen, können Sie auch die Leistung mehrerer Social-Media-Plattformen gegenüberstellen.
#3. BuzzSumo
BuzzSumo ist ein fantastisches Werkzeug, um die soziale Interaktion einer bestimmten Information zu untersuchen, obwohl es keine Social-Media-Plattform im herkömmlichen Sinne ist.
Dieses Tool kann Ihnen die Anzahl der Shares anzeigen, die Ihr letzter Blog-Artikel auf Facebook, Twitter und Pinterest erhalten hat. Um zu beurteilen, wie Ihre Content-Marketing-Strategien im Vergleich zur Konkurrenz abschneiden, können Sie auch die Leistung von Inhalten verfolgen, die um relevante Branchen-Keywords konkurrieren.
#4. Kuratieren
Unternehmen, die ihre Instagram-Verkäufe steigern möchten, können Plattformen wie Curalate als hybrides Schaufenster und Analysetool nutzen. Wahrscheinlich sind Sie schon einmal auf einen „Like2Buy“-Link gestoßen, ob gebrandet oder nicht. Schauen Sie sich die Instagram-Biografie von Curalate an, um zu sehen, wie große Unternehmen wie Bose es für soziale Verkäufe nutzen.
#5. Figur
Eine Echtzeit-Performance-Analyse der branchen- und kampagnenspezifischen Hashtags auf Twitter und Instagram bieten Tools wie Keyhole. Auf diese Weise können Unternehmen in Stoßzeiten werben und erfahren, welche Hashtags bei ihren Followern am beliebtesten sind.
#6. SHIELD-App.
LinkedIn erhält zunehmend Aufmerksamkeit von B2B-Vermarktern, da es die Quelle von 80 % ihrer sozialen Leads ist. In der Zwischenzeit sollten Unternehmen angesichts der wachsenden Nachfrage nach Mitarbeitervertretung zusätzlich zu ihrer Unternehmensseite auch das Profil jedes Verkäufers auf LinkedIn überwachen.
Die Lücke wird durch aufkommende Social-Media-Analytics-Lösungen wie SHIELD geschlossen. Zum Beispiel bewertet SHIELD die Effektivität des Profils und der Beiträge jedes Mitarbeiters. Mitarbeiter können ihre Beiträge vor dem Teilen optimieren, um ihre Reichweite zu erhöhen, indem sie Inhaltsmetriken wie durchschnittliche Likes, Kommentare und Hashtags verwenden.
Marketing-Analyse-Tools
Wir müssen die Bereiche verstehen, in denen diese Tools nützlich sein können, wenn wir die Bedeutung von Marketing-Analyse-Tools verstehen wollen. Marketinganalysen gibt es in verschiedenen Formen.
#1. Improvisation
Improvado ist eine Marketinganalyseplattform der Enterprise-Klasse, die die weitere Untersuchung Ihrer Marketing-, Vertriebs- und Umsatzdaten durch die Automatisierung der Datenerfassung und -transformation optimiert. Die Plattform erleichtert die gesamte Pipeline von Marketingdaten.
#2. Whatagraph
Mit Hilfe des Marketing-Reporting-Tools Whatagraph können Sie nützliche Berichte aus einer Vielzahl von Datenquellen zusammenstellen. Die beiden Hauptbenutzerdemografien von Whatagraph sind wie folgt. Die erste Kategorie besteht aus Marketingfirmen, die zahlreiche Konten für jeden Kunden verwalten. Sie können diese Datenquellen mit Whatagraph verbinden, um den Bericht zu erstellen. Der Bericht kann automatisiert werden, um nach seiner Erstellung automatisch neue Daten in festgelegten Intervallen zu versenden. Auf dieser Grundlage könnten Agenturen die wöchentlichen Stunden reduzieren, die für die Entwicklung von Berichten für jeden Kunden aufgewendet werden.
#3. Domo
Domo ist ein Analysetool mit Fokus auf Datenvisualisierung und Business Intelligence.
Die Domo-Plattform ist ideal für Führungskräfte auf C-Ebene, die in großen Unternehmen beschäftigt sind und ein nicht marketingspezifisches BI-Tool verwenden möchten, das Dashboards auf Führungsebene im gesamten Unternehmen erstellen kann. Daten aus Marketinginitiativen sind nicht das Hauptaugenmerk von Domo. Dies weist darauf hin, dass das Programm zwar eine beträchtliche Kapazität für Executive Dashboards und unternehmensweite Geschäftsinformationen hat, aber wahrscheinlich nicht die ideale Option für die Erfassung und Visualisierung von Marketingdaten ist. Für die alleinige Nutzung durch die Marketingabteilung ist die Plattform zu teuer, da Konnektoren nicht so tief reichen und Marketingintegrationen weniger umfangreich sind.
#4.Trichter.io
Funnel.io ist eine Marketinganalyseplattform, die die Marketingberichterstattung und -analyse optimiert, indem sie die Datenerfassung, -transformation und das Laden automatisiert. Mehr als 500 Apps und Plattformen, darunter CRMs, E-Commerce, E-Mail-Marketing-Plattformen und andere, sind in das Programm integriert. Benutzer können mit Funnel.io eine automatische Datenkategorisierung durchführen, die Häufigkeit von Importen und Exporten ändern und Rohdaten ändern.
Was sind die 5 Kategorien von Analysetools?
- Verschreibungspflichtig,
- Vorausschauend,
- Diagnostik,
- Beschreibend,
- und Kognitiv
Ist Excel ein Analysetool?
Eines der am häufigsten verwendeten Programme zur Datenanalyse ist Microsoft Excel. Sie sind ohne Zweifel das begehrteste verfügbare Analysetool, da sie integrierte Pivot-Tabellen enthalten. Mit diesem All-in-One-Datenverwaltungstool können Sie Ihre Daten einfach importieren, durchsuchen, bereinigen, analysieren und visualisieren.
Ist SPSS ein Datenanalysetool?
Datenanalysen für deskriptive und bivariate Statistiken, numerische Ergebnisprognosen und Vorhersagen zur Gruppenidentifikation werden alle von SPSS bereitgestellt. Darüber hinaus bietet die Software Grafik-, Direktmarketing- und Datentransformationsfunktionen.
Was ist das am häufigsten verwendete Analysetool?
Das beliebteste Tool zum Arbeiten mit Tabellenkalkulationen und zum Erstellen von Analysen ist Microsoft Excel.
Was ist ein analytisches Werkzeug und eine Methode?
Analysetools beziehen sich auf die Tools, die den Zugriff auf Daten für Forschungs- und Bewertungszwecke ermöglichen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Dashboards, einen Abfragegenerator, Zusammenfassungen wichtiger Studenten- und Beschäftigungsergebnisse und eine Forschungsbibliothek, die den P20W-Datensatz enthalten kann.
Was sind 3 gängige Analysetechniken?
- Analyse der Regression.
- Monte-Carlo-Modellierung.
- Faktorbewertung
Wie wähle ich ein Analysetool aus?
- Geschäftsziele. Ihre Analyseplattform sollte genau wie jede andere IT-Investition sowohl Ihre aktuellen als auch zukünftigen Geschäftsanforderungen erfüllen.
- Preisgestaltung,
- Benutzeroberfläche und Visualisierung,
- Erweiterte Analysen und Preise.
- Integration, Mobilität,
- Agilität und Skalierbarkeit,.
- Mehrere Datenquellen.
Zusammenfassung
Bedrohungen der Datensicherheit bestehen für alle Unternehmen. Durch die Analyse und Visualisierung relevanter Daten können Unternehmen Datenanalysen einsetzen, um die Ursachen früherer Datenschutzverletzungen zu ermitteln. Beispielsweise kann die IT-Abteilung Datenanalyseprogramme einsetzen, um Audit-Protokolle zu analysieren, zu analysieren und zu visualisieren, um den Weg und den Ausgangspunkt eines Angriffs zu lokalisieren. Die IT kann diese Informationen verwenden, um Schwachstellen zu finden und zu patchen.
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Bibliographie
