Meilleurs outils d'analyse de données : mis à jour

Les outils d'analyse de données sont des logiciels et des programmes qui collectent et analysent des données sur une entreprise, ses clients et ses concurrents afin d'améliorer les processus et d'aider à découvrir des informations pour prendre des décisions basées sur les données. De plus, les meilleurs outils d'analyse de données aident les entreprises à tirer des enseignements des données clients et à trouver des tendances et des modèles pour faire de meilleures conclusions commerciales. Ainsi, il existe un grand nombre d'outils d'analyse de données gratuits que vous pouvez utiliser, que vous souhaitiez effectuer une analyse de données de base ou plus avancée. Lisez la suite pour obtenir plus d'informations.

Vue d’ensemble

Les outils d'analyse de données aident les entreprises de plusieurs manières car ils peuvent suivre et analyser les données, leur permettant de créer des rapports. Avoir un aperçu de ces outils en tant que propriétaire d'entreprise vous aide à prendre de meilleures décisions sur l'endroit où placer vos ressources et sur la façon de fixer un prix sur les biens et services.

Tout aussi important, les meilleurs outils d'analyse de données aident à identifier les tendances et à mieux comprendre la clientèle. En outre, le meilleur type d'analyse de données pour une entreprise dépend de son stade de développement, mais il ne fournit généralement que des informations permettant de prendre des décisions commerciales réactives et non proactives.

Types d'outils d'analyse de données

Vous trouverez ci-dessous les différents types.

#1. Analyse diagnostique

L'analyse des données de diagnostic est le processus d'examen des données pour comprendre la cause et l'événement ou pourquoi quelque chose s'est produit. Tout comme l'analyse descriptive, elle utilise des données historiques pour répondre à une question. Mais au lieu de se concentrer sur "le quoi", l'analyse diagnostique répond à la question cruciale de savoir pourquoi une occurrence ou une anomalie s'est produite dans vos données. Ce type d'analyse aide les entreprises à répondre à des questions telles que :

Pourquoi les ventes de notre entreprise ont-elles chuté au cours du trimestre précédent ?
Pourquoi assistons-nous à une recrudescence du taux de désabonnement des clients ?
Pourquoi un panier spécifique de produits dépasse-t-il largement les chiffres de vente de l'année précédente ?

L'analyse diagnostique a tendance à être plus accessible et à s'adapter à un plus large éventail de cas d'utilisation que l'apprentissage automatique/l'analyse prédictive. Vous constaterez peut-être même que cela résout certains problèmes commerciaux que vous avez réservés aux cas d'utilisation de l'analyse prédictive.

#2. Analyse prescriptive des données

L'analyse prescriptive est l'endroit où l'IA et le Big Data se combinent pour aider à prévoir les résultats et à identifier les actions à entreprendre. Cette catégorie d'analyse peut être subdivisée en optimisation et tests aléatoires. Grâce aux progrès du ML, l'analyse prescriptive peut aider à répondre à des questions telles que "Et si nous essayions cela ?" » et « Quelle est la meilleure action ? Vous pouvez tester les variables correctes et même suggérer de nouvelles variables qui offrent une plus grande chance de générer un résultat positif.

#3. Analyse des données descriptives

L'analyse descriptive est l'épine dorsale du reporting, car il est impossible d'avoir des outils et des tableaux de bord de Business Intelligence (BI) sans elle. Ainsi, l'analyse descriptive répond à la question « Que s'est-il passé ? ». Ce type d'analyse est de loin le plus couramment utilisé par les clients, fournissant des rapports et des analyses centrés sur les événements passés. Il aide les entreprises à comprendre des choses telles que :

Combien avons-nous vendu en tant qu'entreprise ?
Quelle était notre productivité globale ?
Combien de clients ont baratté au cours du dernier trimestre ?

L'analyse descriptive est utilisée pour comprendre les performances globales à un niveau global et est de loin le point de départ le plus facile pour une entreprise, car les données ont tendance à être facilement disponibles pour créer des rapports et des applications.

#4. Analyse prédictive des données

L'analyse prédictive est une forme d'analyse avancée qui détermine ce qui est susceptible de se produire sur la base de données historiques à l'aide de l'apprentissage automatique. Les données historiques qui constituent l'essentiel des analyses descriptives et diagnostiques sont utilisées comme base pour créer des modèles d'analyse prédictive.

Par exemple, une campagne publicitaire pour les vêtements masculins sur Instagram pourrait appliquer des analyses prédictives pour déterminer dans quelle mesure le taux de conversion est lié à la zone géographique, à la tranche de revenu et aux intérêts d'un public cible afin d'analyser les statistiques de deux publics cibles (ou plus) et de fournir d'éventuels valeurs de revenus pour chaque groupe démographique

Comment choisir un outil d'analyse de données efficace

Choisir le bon outil d'analyse de données peut être un défi. Si vous avez du mal à sélectionner un outil efficace dans la liste ci-dessus, les réponses à ces questions vous guideront pour trouver le meilleur outil d'analyse de données pour répondre à vos besoins :

#1. Quel type de données dois-je analyser ?

Avant de choisir un outil d'analyse de données, vous devez décider du type de données que vous souhaitez analyser. S'agit-il de données quantitatives ou qualitatives ? Parce que les données numériques stockées dans des feuilles de calcul et des bases de données sont faciles à transformer en informations visuelles à l'aide de données dans Excel et d'outils de BI comme Tableau. Mais donner un sens aux données qualitatives telles que les réponses aux enquêtes ouvertes, les e-mails et les conversations sur les réseaux sociaux nécessite souvent un logiciel d'analyse de données d'IA.

#2. Compétences nécessaires pour utiliser les outils

La plupart des entreprises disposent d'équipes de science des données raffinées qui gèrent les requêtes et les outils SQL. Les professionnels ne sont pas nécessaires pour faire fonctionner un outil d'analyse de données, mais si nécessaire, comblez le vide pour la formation ou embauchez une personne ayant les bonnes compétences pour enseigner à vos équipes. Utilisez plutôt un outil facile à utiliser et accordez l'accès à tous les membres de l'équipe.

#3. Quelle quantité de données dois-je analyser ?

Si vous recevez quelques centaines de points de données par mois, vous pourrez peut-être gérer ces données sans outils avancés qui automatisent les processus de collecte et d'analyse des données. Cependant, si vos données se comptent par milliers, vous souhaiterez implémenter des outils d'IA pour éviter de perdre du temps sur des tâches manuelles et fastidieuses. L'analyse manuelle de grandes quantités de données textuelles, par exemple, est non seulement répétitive, mais elle risque également de donner de mauvais résultats.

Pourquoi? Parce que l'humain est subjectif. Si vous avez besoin d'embaucher plusieurs personnes pour trier et étiqueter vos données, chaque étiqueteur humain étiquettera vos points de données différemment. Les outils d'IA sont formés à l'aide d'un ensemble de critères et sont souvent personnalisables, vous pouvez donc vous assurer que vos données fournissent des informations précises et exploitables. .

#4. Quel est mon budget

doivent également tenir compte des coûts d'infrastructure. Aurez-vous besoin d'investir dans un entrepôt de données ou un stockage de données basé sur le cloud et des pipelines de données ? Encore une fois, vous devrez réfléchir à la structure de votre équipe actuelle et si vous avez le budget pour embaucher une équipe d'experts si vous optez pour des outils d'analyse de données plus complexes. Enfin, les outils d'analyse des données de prix et de délai de mise en œuvre influenceront également votre décision. Lorsque vous comparez des outils d'analyse de données, vous voudrez peut-être vérifier si vous pouvez payer pour ce que vous utilisez ou s'il existe des frais mensuels fixes.

#5. Temps

Enfin, combien de temps faut-il pour mettre en place des outils d'analyse de données ? Vous avez besoin d'une solution opérationnelle en 4 semaines ou 4 mois ? Si vous construisez vos propres outils d'analyse de données, vous devrez prendre en compte les coûts des temps d'attente improductifs. prix et licence. Certains outils d'analyse de données seront proposés sur la base d'un abonnement ou d'une licence. Dans ce cas, vous devrez peut-être tenir compte du nombre d'utilisateurs requis ou, si vous envisagez uniquement un projet à l'autre, de la durée potentielle de l'abonnement.

Une fois que vous aurez répondu à toutes les questions ci-dessus, vous saurez mieux quels outils vous conviennent.

Meilleurs outils d'analyse de données

Les meilleurs outils d'analyse de données aident les entreprises à améliorer leurs produits et services pour accroître la satisfaction de leurs clients. Essentiellement, l'analyse des données consiste à collecter et à organiser de grandes quantités de données pour extraire des informations utiles qui aident à faire des choix commerciaux clés. En général, Data Analytics examine les données et génère des prédictions pour extraire des informations utiles. Jetons un coup d'œil aux meilleurs outils d'analyse de données ci-dessous,

#1.Point de pensée

Contrairement aux outils d'analyse de données traditionnels, ThoughtSpot fonctionne sur la compréhension du langage naturel. Pour visualiser vos données, il vous suffit de poser la bonne question en langage naturel. ThoughtSpot présente automatiquement des visualisations et d'autres informations uniques, que vous pouvez utiliser pour créer des rapports ou des tableaux de bord.

#2. Microsoft Excel

Le tableur le plus connu au monde. De plus, il propose des calculs et des fonctions graphiques idéales pour l'analyse des données. Quelle que soit votre spécialité et quels que soient les autres logiciels dont vous pourriez avoir besoin, Excel est un incontournable dans le domaine. Ses fonctionnalités intégrées inestimables incluent des tableaux croisés dynamiques et des outils de création.

#dix. Python

Langage de programmation aux multiples usages, Python est un incontournable pour tout analyste de données. Contrairement aux langages plus complexes, il se concentre sur la lisibilité, et sa popularité générale dans le domaine technologique signifie que de nombreux programmeurs le connaissent déjà. Python est également extrêmement polyvalent ; il dispose d'une vaste gamme de bibliothèques de ressources adaptées à une variété de tâches d'analyse de données différentes

#4. QlikView

Qlikview est recommandé comme le meilleur outil de visualisation de données. C'est plus rapide, facile et unique dans la nature. Il y a une communauté dans QlikView qui a des forums de discussion, des blogs et une bibliothèque. La communauté aide à résoudre la plupart de vos requêtes. Il montre la relation entre les données en utilisant différentes couleurs. Qlikview aide les utilisateurs à prendre les bonnes décisions à partir de leurs différentes approches de visualisation des données.

#5. R [CRAN]

Il est couramment utilisé pour créer des logiciels d'analyse statistique/de données. La syntaxe de R est plus complexe que Python et la courbe d'apprentissage est plus raide. Cependant, il a été conçu spécifiquement pour traiter les tâches de calcul statistique lourdes et est très populaire pour la visualisation de données. Un peu comme Python, R dispose également d'un réseau de code disponible gratuitement, appelé CRAN (Comprehensive R Archive Network), qui propose plus de 10,000 XNUMX packages.

Outils d'analyse de données gratuits

Des outils d'analyse de données gratuits sont utilisés pour analyser les données et créer des informations significatives à partir de l'ensemble de données. Il s'agit d'un ensemble d'outils qui aident les entreprises à créer un processus décisionnel basé sur les données.

Les outils d'analyse de données gratuits sont des applications et des logiciels utilisés par les analystes de données pour développer et exécuter les processus analytiques nécessaires qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales plus éclairées tout en réduisant les coûts et en augmentant les bénéfices. Vous trouverez ci-dessous des exemples d'outils d'analyse de données gratuits

#1. Regard

Looker basé sur le cloud fournit une interface intuitive par glisser-déposer facile à utiliser. Il offre des outils gratuits d'analyse et de gestion des données, une intelligence économique et des capacités de visualisation avancées. La stratégie multi-cloud de l'outil prend en charge l'utilisation de diverses sources de données et méthodes de déploiement. Looker se connecte également facilement à un éventail de bases de données, notamment Snowflake et Amazon Redshift.

#2. Orange

est un outil open source d'exploration de données et d'apprentissage automatique qui existe depuis plus de 20 ans en tant que projet de l'Université de Ljubljana. La boîte à outils orange peut être utilisée comme simple visualisation de données pour des algorithmes d'apprentissage automatique complexes à condition qu'elle soit open source. Il peut également être utilisé avec la bibliothèque Python. C'est comme un canevas où l'utilisateur place les widgets et le flux de travail est créé. Toutes les fonctionnalités de données sont réalisées dans le canevas des widgets. Les utilisateurs peuvent explorer diverses techniques de visualisation disponibles dans l'outil.

#3. Dom

fournit plus de 1,000 XNUMX intégrations intégrées appelées connecteurs qui permettent aux utilisateurs de transférer des données vers et depuis des systèmes externes sur site et dans le cloud. Domo prend également en charge la création d'applications personnalisées qui s'intègrent à la plate-forme, ce qui permet aux développeurs d'étendre le système avec un accès immédiat aux connecteurs et aux outils de visualisation. Domo se présente sous la forme d'une plate-forme unique qui comprend un entrepôt de données et un logiciel ETL, de sorte que les entreprises qui ont déjà leur propre entrepôt de données et leur propre pipeline de données peuvent vouloir chercher ailleurs.

#4. Métabase

Il s'agit d'un outil d'analyse et de business intelligence gratuit et open source. La métabase permet aux utilisateurs de "poser des questions" sur les données, ce qui est un moyen pour les utilisateurs non techniques d'utiliser une interface pointer-cliquer pour la construction de requêtes. Cela fonctionne bien pour le filtrage simple et les agrégations ; les utilisateurs plus techniques peuvent passer directement au SQL brut pour une analyse plus complexe. Metabase a également la capacité de pousser les résultats d'analyse vers des systèmes externes comme Slack.

#dix. Tableau

Un outil d'analyse gratuit pour la visualisation des données, des données simples aux données complexes. C'est un peu interactif et nous pouvons suggérer des étiquettes, des outils, la taille de la colonne et presque tout ce que nous pouvons personnaliser. L'interface glisser-déposer est vraiment utile dans ce logiciel et les calculs peuvent également être effectués dans Tableau. Quiconque n'a aucune idée de l'analyse peut voir et comprendre les données de la plate-forme Tableau.

Avantages des outils d'analyse de données

En instaurant des outils d'analyse de données, les organisations peuvent accélérer la prise de décision, gagner de nouveaux clients, améliorer l'expérience client et devenir pérennes. Certains des avantages des outils d'analyse de données sont :

#1. Accélérer la prise de décision

Étant donné que les outils d'analyse de données peuvent permettre à chaque professionnel d'utiliser l'analyse en libre-service, les organisations peuvent accélérer la prise de décision grâce à la littératie des données. Les utilisateurs peuvent poser différentes questions et découvrir des informations susceptibles de révolutionner les opérations commerciales et les performances commerciales.

#2. Gagner des clients

En analysant les données des domaines publics, y compris les médias sociaux, les organisations peuvent identifier l'évolution des besoins des utilisateurs. Cela permettra aux entreprises de se tenir au courant de l'évolution des besoins en ajoutant de nouveaux produits/services pour continuer à acquérir de nouvelles utilisations.

#3. Améliorer l'expérience client

Les outils d'analyse de données vous aident à évaluer les lacunes dans la livraison des produits/services et vous permettent de trouver ce que les utilisateurs n'aiment pas. Avec les outils d'analyse de données, vous pouvez effectuer des analyses avancées telles que l'analyse sentimentale pour découvrir ce que les clients pensent de vos produits, ce qui vous permet de mieux servir les utilisateurs.

# 4. Devenez pérenne

Grâce à ces informations, les organisations prennent des décisions éclairées pour obtenir de meilleurs résultats à l'avenir. Pendant des années, les entreprises se sont appuyées sur l'intuition des décideurs, mais avec l'analyse des données, elles peuvent éliminer les hypothèses inexactes et travailler avec clarté.

Conclusion

L'analyse des données peut être effectuée facilement avec un peu de pratique. Tous les outils n'aideront pas de la même manière. Il est bon de sélectionner un outil et de devenir un maître dans cet outil. Comprendre les données est essentiel pour savoir où nous en sommes vraiment en termes d'analyse de données. La programmation n'est pas vraiment importante dans la visualisation et l'analyse des données. Mais certains outils vous rapprochent de la programmation.

Bibliographie

Éducba
.stitchdata.
.forbes.
Carrièrefonderie