L'analyse des données en cours aidera les entreprises à découvrir des modèles, des tendances et des connexions qui les aideront à faire de meilleurs choix et à gérer leurs activités plus efficacement. Cependant, décider quels outils d'analyse de données seront les meilleurs pour la recherche peut être difficile car il existe de nombreux outils et techniques. Par conséquent, cet article mettra en évidence les caractéristiques et les avantages des meilleurs outils d'analyse de données.
Qu'est-ce qu'un analyste de données ?
Un analyste de données utilise différents outils et techniques pour rechercher, collecter, organiser et exécuter des analyses de données à partir de diverses sources afin d'aider les organisations à atteindre leurs objectifs commerciaux. Ils utilisent la logique, les techniques statistiques et la programmation informatique pour transformer les chiffres en informations que les organisations peuvent utiliser pour améliorer le flux de travail et les processus métier. Les analystes de données sont chargés de faire la distinction entre les données importantes et moins importantes, et ils sont souvent responsables de la qualité des données et de la préparation de rapports pour les parties prenantes internes et externes.
Qu'est-ce que les outils d'analyse de données ?
Les outils d'analyse de données sont des applications logicielles ou des plates-formes qui permettent aux analystes de données de rechercher, de collecter, de nettoyer, d'exécuter des analyses et de visualiser des données pour en tirer des informations et prendre des décisions basées sur les données. En outre, ils permettent aux utilisateurs d'accéder à diverses opérations et fonctionnalités, leur permettant de gérer différents domaines du processus d'analyse des données.
Meilleurs outils d'analyse de données
Les principaux outils et logiciels des analystes de données incluent :
#1. Microsoft Excel
L'outil d'analyse de données de Microsoft Excel, également appelé Analysis ToolPak, est un complément qui fournit à un analyste divers outils d'analyse de données financières, de recherche, statistiques et d'ingénierie. Ses fonctionnalités incluent :
- Facilité d'activation: L'utilitaire d'analyse peut être facilement activé en accédant à l'onglet Options du menu Fichier, en sélectionnant Compléments, puis en choisissant Compléments Excel dans la liste déroulante Gérer.
- Diverses options d'analyse: Une fois activé, l'Analysis ToolPak offre une variété d'outils d'analyse de données, tels que la régression, les histogrammes, l'analyse de la variance (ANOVA) et les tests t, entre autres.
- Tableaux et graphiques de sortie: Il utilise des macro-fonctions statistiques ou d'ingénierie appropriées pour calculer et afficher les résultats dans des tableaux de sortie. Certains outils génèrent également des graphiques en plus des tableaux de sortie.
- Analyse de feuille de calcul unique: Les fonctions d'analyse de données fonctionnent sur une feuille de calcul, les résultats apparaissant sur la première feuille de calcul et les tableaux formatés vides sur les feuilles de calcul restantes.
#dix. Tableau
Tableau est l'un des outils d'analyse de données les plus populaires, connu pour ses excellentes visualisations, sa vitesse, son interactivité et sa prise en charge mobile. Il dispose d'une interface visuelle par glisser-déposer, ce qui facilite la création de visualisations et de tableaux de bord interactifs sans une expertise approfondie en matière de codage. Les capacités de visualisation de Tableau en font un choix populaire dans le domaine de l'informatique décisionnelle. Ses fonctionnalités incluent :
- Interface intuitive et conviviale: Tableau est une plate-forme d'analyse visuelle conviviale permettant d'explorer et d'analyser des données sans expertise technique.
- Exploration puissante des données : La technologie VizQL de Tableau permet une identification visuelle rapide des modèles et une exploration des données avec des actions de glisser-déposer.
- Front-end flexible pour l'exploration de données: Tableau offre une interface d'exploration de données polyvalente pour les utilisateurs de toutes compétences techniques, offrant des analyses avancées, des calculs sophistiqués, une intégration R/Python, une analyse de cohorte et des capacités prédictives pour une meilleure compréhension et collaboration.
- Intégration avec R et Python: Tableau s'intègre à R et Python, améliorant les capacités d'analyse et permettant la régression linéaire multiple pour les informations sur les données.
- Accessibilité et collaboration : Il offre des analyses visuelles pour les organisations, y compris Tableau Mobile pour l'accès aux données en déplacement, l'exploration du navigateur et l'intégration intégrée pour une meilleure visibilité et une meilleure collaboration des données.
#3. Données périscopiques
Periscope Data est une plate-forme d'intelligence d'affaires qui prend en charge les intégrations avec des entrepôts de données et des bases de données populaires. C'est l'un des outils d'analyse de données qui permet aux analystes techniques de transformer les données à l'aide de SQL, Python ou R, tandis que les utilisateurs moins techniques peuvent facilement créer et partager des tableaux de bord. Periscope Data propose également des certifications de sécurité, telles que HIPAA-HITECH. Les fonctionnalités de Periscope Data incluent :
- Plateforme de données unifiée: Periscope Data offre une plate-forme unifiée pour ingérer, stocker, analyser et rapporter des données provenant de plusieurs sources, garantissant une source unique de données
- Prise en charge de SQL, Python et R: Periscope Data intègre SQL, Python et R, permettant aux professionnels des données d'effectuer des analyses complexes, de créer des modèles prédictifs et de créer des visualisations interactives dans le même environnement de développement.
- Visualisation de données: Periscope Data fournit une suite complète de visualisation de données avec diverses options de création de graphiques, permettant aux utilisateurs de créer des visualisations personnalisées et de comprendre les progrès du service.
- Gouvernance et sécurité des données : Periscope Data fournit un module complet de gouvernance des données permettant aux utilisateurs de contrôler l'accès, de créer des environnements isolés et d'assurer la sécurité et la conformité des données.
- Interface utilisateur intuitive et gestion des requêtes: Periscope Data offre une interface intuitive avec des outils de requête ad hoc, un éditeur SQL, une saisie semi-automatique, un formatage et un mode d'exploration pour une analyse des données et une gestion des requêtes efficaces.
#4. Power BI
Microsoft propose Power BI, un outil de business intelligence. Il permet aux utilisateurs d'importer des données à partir de diverses sources et de créer des tableaux de bord et des rapports en temps réel. Power BI prend en charge l'intégration de l'IA et d'Excel et propose des connecteurs de données prédéfinis et personnalisés. Il permet aux entreprises de mieux comprendre leurs données grâce à des analyses et des visualisations solides. Les avantages de l'utilisation de Power BI incluent :
- Tableaux de bord en temps réel: Power BI permet aux utilisateurs de créer des tableaux de bord en temps réel qui se mettent à jour instantanément pour résoudre les problèmes et trouver des opportunités.
- Interface conviviale: Power BI possède une interface intuitive qui permet aux utilisateurs de visualiser et d'analyser facilement les données.
- Intégration des données: Power BI prend en charge l'intégration facile des données provenant de diverses sources, notamment Excel, SQL Server, Azure, Salesforce, etc.
- Coopération: Power BI permet aux utilisateurs de partager leurs tableaux de bord et leurs rapports avec d'autres, facilitant ainsi la collaboration sur des projets d'analyse de données
#5. Splunk
Splunk est une plate-forme populaire de collecte et d'analyse de mégadonnées qui tire des informations de grands volumes de données machine. Il permet aux organisations de gérer efficacement les applications, les opérations informatiques, la conformité et la surveillance de la sécurité. Splunk propose plusieurs outils et fonctionnalités pour l'analyse des données, tels que :
- Indexation et recherche : Splunk indexe et corrèle les données dans un conteneur pour la recherche, les alertes, les rapports et les visualisations. Il détecte les tendances, crée des mesures et diagnostique les problèmes.
- Analyse des données en temps réel et historiques: Splunk permet aux entreprises d'analyser et de visualiser des mois ou des années de données à partir d'une interface utilisateur fluide.
- Intégration avec des données structurées: Splunk améliore l'intelligence opérationnelle et les informations commerciales en intégrant les données machine aux bases de données relationnelles et aux entrepôts de données.
- Évolutivité: Splunk peut être rapidement mis à l'échelle d'un seul à plusieurs centres de données.
- La modélisation des données: Les données indexées peuvent être moulées en un ou plusieurs ensembles de données par des experts du domaine pour aider les utilisateurs finaux à évaluer les analyses de rentabilisation sans apprendre le langage de traitement de recherche de Splunk.
#6. Datapine
Datapine est un outil d'analyse de données qui permet aux clients d'accéder rapidement et facilement à leurs données de veille stratégique sans avoir besoin de connaissances en SQL ou en base de données. Il offre une interface intuitive par glisser-déposer pour analyser les bases de données.
Les avantages de l'utilisation de DataPine sont les suivants :
- Prise de décision en temps réel: L'analyse de données en ligne permet aux entreprises d'analyser les tendances passées, de surveiller les performances actuelles et d'anticiper l'avenir. Cela améliore les flux de travail, la prise de décision et les revenus.
- Amélioration de la productivité et de la qualité des données: La centralisation des données de l'entreprise dans un outil d'analyse de données en ligne réduit les erreurs et les mauvaises interprétations. Ainsi, les utilisateurs professionnels peuvent extraire, analyser et afficher des données sans support informatique.
- Analyses prédictives: Datapine analyse les données historiques et actuelles pour détecter les tendances et les modèles. Il prédit avec précision les performances futures, permettant aux organisations de garder une longueur d'avance sur leurs données.
- Accessibilité et sécurité des données: DataPine permet l'accès à distance aux données, assurant la sécurité et des connexions sécurisées sur n'importe quel appareil connecté à Internet.
#7. RStudio (position)
RStudio (Posit) est un langage de programmation populaire et un environnement de développement intégré (IDE) pour l'analyse de données et le calcul statistique. Il fournit une interface conviviale pour écrire, exécuter et déboguer du code R et afficher et manipuler des données. Les fonctionnalités de RStudio incluent :
- Éditeur de code: RStudio est un éditeur de code avec des outils de coloration syntaxique, de complétion et de débogage, améliorant l'efficacité et les sorties en temps réel.
- Navigateur de l'espace de travail: Le navigateur d'espace de travail de RStudio suit les variables, les fonctions, les listes et les blocs de données de votre environnement. Cet affichage visuel des objets aide à manipuler et à analyser les données.
- Déploiement: RStudio prend en charge Shiny, vous permettant de créer des applications Web et des tableaux de bord interactifs dans R sans développement ni déploiement Web. Cela facilite le partage de vos projets d'analyse de données avec d'autres.
- Collaboration et reproductibilité: L'intégration de Git permet la collaboration dans RStudio. RMarkdown fournit des rapports avec du texte, du code, des graphiques et des résultats. Cela permet d'assurer la reproductibilité de vos workflows d'analyse de données.
#8. SAS
SAS est une suite logicielle pour l'analyse de données statistiques avancées, les analyses multivariées, l'informatique décisionnelle, la gestion des données, la visualisation et l'analyse prédictive. Ses fonctionnalités incluent :
- Indépendance de la plateforme: SAS est indépendant de la plate-forme, ce qui signifie qu'il peut fonctionner sur divers systèmes d'exploitation comme Linux et Windows. Cette flexibilité permet aux utilisateurs de travailler avec SAS sur leur système d'exploitation préféré.
- Accès aux données: SAS permet un accès facile aux fichiers de données brutes et aux données provenant de bases de données externes. Il peut lire et écrire des données dans presque tous les formats, ce qui le rend flexible pour travailler avec différentes sources de données.
- Business Intelligence: SAS excelle dans la transformation, l'analyse et la manipulation des données, offrant un contrôle granulaire et une préférence pour les tâches d'informatique décisionnelle.
- Analyse avancée: SAS fournit des fonctionnalités d'analyse avancées pour la prise de décision et les informations basées sur les données.
#9. Atelier MySQL
Un outil visuel pour les architectes de bases de données, les développeurs et les DBA qui fournit des outils de modélisation de données, de développement SQL et d'administration complets. Ses fonctionnalités aident les développeurs et les analystes de données à travailler avec les bases de données MySQL. Ses fonctionnalités incluent :
- Conception visuelle de base de données et modélisation des données: MySQL Workbench simplifie la conception de schémas, l'analyse de données et la création de requêtes grâce à la modélisation visuelle et aux contraintes.
- Exploration et analyse des données: MySQL Workbench facilite l'exploration et l'analyse des données via des requêtes SQL, le filtrage et le tri.
- Intégration avec d'autres outils d'analyse de données : MySQL Workbench s'intègre à d'autres outils pour améliorer la visualisation des données, le reporting et l'analyse statistique.
- Services d'analyse SQL en direct : MySQL Workbench permet une analyse des données en temps réel et des informations à partir des données SQL Analysis Services en direct.
#dix. Qualtrics
Avec des fonctionnalités spécifiques à l'industrie, plus de 11,000 XNUMX marques mondiales utilisent ce logiciel de recherche pour les études de marché. Il offre une gamme de fonctionnalités pour l'analyse des données d'enquête. Ses fonctionnalités incluent les éléments suivants :
- Section Statistiques iQ: Qualtrics Stats iQ est un outil statistique convivial pour l'analyse approfondie, l'identification des tendances et la modélisation prédictive, utilisant les données de Qualtrics et de sources externes.
- Une plateforme basée sur le cloud: Qualtrics est une plate-forme basée sur le cloud qui permet l'analyse des données de n'importe où, permettant aux utilisateurs de travailler à distance.
- Intégration avec les systèmes existants: Qualtrics s'intègre aux systèmes existants via l'API, rationalisant l'analyse et réduisant le travail supplémentaire.
- Assistance de première classe : Qualtrics fournit un support expert, permettant aux utilisateurs de faire évoluer les tâches d'analyse de données et de s'adapter aux objectifs de croissance avec une assistance fiable.
#11. KNIME
KNIME est une plate-forme d'analyse de données open source qui permet aux utilisateurs de créer des workflows de données à l'aide d'une interface visuelle. Il offre divers outils de manipulation, de transformation et d'analyse de données et une intégration avec d'autres outils de science des données. Ses fonctionnalités incluent :
- Exécution à l'échelle avec les exigences: KNIME améliore les performances du flux de travail grâce au streaming en mémoire, au traitement de données multithread et à l'informatique distribuée sur Apache Spark.
- UX/UI améliorées: KNIME Analytics Platform 5 améliore l'expérience utilisateur et simplifie les workflows visuels pour les débutants.
- Modélisation et visualisation des données: KNIME propose des outils d'analyse des données, y compris la modélisation et la visualisation, et s'intègre à des projets open source tels que Keras, TensorFlow, H2O, R et Python pour une analyse unifiée des données.
- Conserver la qualité et la précision: KNIME garantit des analyses de haute qualité en fournissant transparence, documentation et suivi de l'origine des données, des étapes et des approches de modélisation pour une maintenance et une correction faciles.
- Fonctionnalités permettant de gagner du temps: KNIME offre des fonctionnalités permettant de gagner du temps pour le prototypage et les tests, y compris des composants prédéfinis pour l'ingénierie des fonctionnalités, l'optimisation des hyperparamètres et l'interprétabilité des modèles.
#12. MODÉLISATEUR DE DONNÉES ERWIN (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) est un puissant outil de modélisation de données qui offre une gamme de fonctionnalités pour l'analyse et la gestion des données. Ses principales caractéristiques comprennent :
- Gouvernance et intelligence des données: Erwin Data Modeler est un référentiel central pour les définitions de données, permettant la visibilité, la gouvernance et la gouvernance des données. Il prend en charge les termes commerciaux, les règles et les meilleures pratiques, favorisant l'utilisation stratégique des données.
- Capacités de modélisation des données: Erwin Data Modeler est un outil complet pour concevoir, déployer et comprendre des structures de données commerciales et techniques complexes, prenant en charge IDEF1X et la notation de modélisation dimensionnelle.
- Gestion des métadonnées: Erwin Data Modeler automatise les processus de gestion et de gouvernance des données, améliorant la valeur des données d'entreprise grâce à la cohérence, la clarté et la réutilisation dans les initiatives d'intégration, de données de base, de métadonnées et d'analyse.
#13. Orange
Un logiciel d'exploration de données de premier plan qui utilise des statistiques, l'intelligence artificielle et des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les tendances et les modèles cachés dans des ensembles de données volumineux et complexes. Ses fonctionnalités incluent :
- Programmation visuelle: Orange fournit une interface de programmation visuelle pour les workflows d'analyse de données, permettant une exploration et une analyse faciles sans code.
- Boîte à outils complète: Orange fournit une boîte à outils diversifiée pour les tâches d'analyse de données, y compris des widgets pour la saisie, le filtrage, l'échantillonnage, l'imputation, la manipulation de caractéristiques, la visualisation et des algorithmes d'apprentissage supervisés et non supervisés.
- Modules complémentaires pour des fonctionnalités étendues: Orange propose des modules complémentaires pour diverses analyses de données, permettant aux utilisateurs d'effectuer des analyses spécialisées et de travailler avec des types de données spécifiques.
- Open source et multiplateforme: Orange est un progiciel open source, publié sous licence GPL, disponible sur GitHub, prenant en charge macOS, Windows et Linux.
Outils d'analyse de données volumineuses
Les outils d'analyse de données volumineuses sont des logiciels et des technologies utilisés pour stocker, traiter et analyser de gros volumes de données afin d'extraire des informations et des modèles significatifs. Il existe divers outils d'analyse de données volumineuses disponibles, à la fois open source et commerciaux, avec différentes fonctionnalités et capacités.
Certains outils populaires incluent Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise et Microsoft Power BI. Ces outils offrent des fonctionnalités telles que l'analyse qualitative des données, la modélisation prédictive, la visualisation des données et l'intégration avec d'autres langages statistiques et de programmation.
Trois éléments à prendre en compte lors de la sélection d'outils d'analyse de données volumineuses pour votre entreprise sont les suivants :
- Capacités analytiques: recherchez des outils qui offrent différents types de modèles d'analyse, tels que l'exploration prédictive, les arbres de décision, les séries chronologiques et l'analyse du panier de consommation.
- Intégration: déterminez si l'outil peut s'intégrer à d'autres outils statistiques et langages de programmation pour une analyse personnalisée.
- Importation et exportation de données: vérifiez à quel point il est facile d'importer et d'exporter des données depuis l'outil, ainsi que de le connecter à votre référentiel de données volumineuses.
Quelles techniques les analystes de données utilisent-ils ?
Les analystes de données utilisent diverses techniques et outils pour analyser les données et en tirer des informations significatives. Les techniques utilisées par les analystes de données pour l'analyse comprennent :
- Analyse quantitative
- Analyse qualitative
- Visualisation de données
- Nettoyage et prétraitement des données
- Exploration de données
- La modélisation des données
Outils pour l'analyse des données dans la recherche
En ce qui concerne l'analyse des données dans la recherche, plusieurs outils peuvent vous aider à collecter, traiter, analyser et visualiser les données. Les outils populaires pour l'analyse des données dans la recherche sont :
- Excel : Excel est l'un des outils les plus utilisés pour l'analyse des données, en particulier pour les petits ensembles de données dans la recherche.
- SPSS : SPSS est un logiciel d'analyse de données largement utilisé dans les sciences sociales et la recherche commerciale.
- Stata : Stata est un progiciel d'analyse de données couramment utilisé en économie, en sciences sociales et dans d'autres domaines de recherche. Stata est connu pour sa facilité d'utilisation et sa gestion du Big Data.
- Apache Spark : Apache Spark est un moteur d'analyse unifié pour le traitement de données à grande échelle. Spark fournit des API dans plusieurs langages, y compris Python et R, ce qui en fait l'un des outils accessibles pour la recherche d'analyse de données.
Logiciel d'analyse de données
Les logiciels d'analyse de données sont essentiels pour que les entreprises gèrent et analysent efficacement leurs données. Il permet aux utilisateurs d'organiser, d'expliquer et de présenter les données de manière significative. Diverses options logicielles d'analyse de données sont disponibles, chacune avec des fonctionnalités et des capacités.
Conseils pour choisir le meilleur logiciel d'analyse de données
- Avant de choisir un logiciel d'analyse de données, il est important de comprendre les types de données que votre organisation souhaite analyser et vos exigences d'intégration de données.
- Déterminez qui utilisera le logiciel d'analyse de données. Par conséquent, considérez la prise en charge de l'outil pour les visualisations pertinentes pour votre entreprise.
- Évaluer les capacités de modélisation des données du logiciel d'analyse de données.
- Considérez le prix et le modèle de licence du logiciel d'analyse de données.
SQL est-il utilisé pour l'analyse de données ?
Le langage de requête structuré (SQL) est utilisé pour examiner les données. C'est un langage puissant qui a été conçu pour fonctionner avec des bases de données relationnelles. Il permet également aux utilisateurs d'obtenir des données à partir de bases de données, de les modifier et de les examiner. De plus, les analystes de données et les scientifiques utilisent fréquemment SQL comme langage de programmation pour effectuer des tâches telles que le filtrage, l'agrégation et la transformation des données.
Quels sont les quatre types d'analyse ?
Les quatre types d'analyses sont descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives.
- Analyse descriptive: L'analyse descriptive résume les données historiques à l'aide de techniques d'agrégation et d'exploration de données pour découvrir des tendances et des modèles. Il est également souvent présenté sous forme de représentations visuelles telles que des tableaux et des graphiques, fournissant des informations pour une analyse plus approfondie.
- Analyse diagnostique: L'analyse diagnostique analyse les événements passés à l'aide de l'exploration de données, de la visualisation et de l'analyse statistique pour découvrir les causes profondes, les relations et également les corrélations.
- Analyses prédictives: L'analyse prédictive prévoit les résultats futurs à l'aide de données historiques, en utilisant la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et l'exploration de données à diverses fins, telles que la prévision de la demande, la segmentation de la clientèle, la détection des fraudes et l'évaluation des risques.
- Analyse prescriptive: L'analyse prescriptive propose des recommandations d'actions à l'aide de techniques avancées telles que l'optimisation et la simulation. En outre, il se concentre sur les scénarios et leurs impacts potentiels sur les indicateurs de performance clés.
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Bibliographie
