Le nombre d'outils d'analyse de données augmente à mesure que la discipline de l'analyse de données se développe. Si vous envisagez de travailler dans cette industrie, vous devriez lire chaque partie de cet article. Nous aborderons dans cet article certains des outils d'analyse de données les plus importants, ainsi que leurs avantages. Vous recevrez une brève description de chacun, décrivant ses utilisations, ses avantages et ses inconvénients, tant pour les outils open source que pour les logiciels à but lucratif.
Qu'est-ce qu'un outil analytique
Les outils analytiques font référence aux outils qui permettent d'accéder aux données à des fins de recherche et d'évaluation, y compris, mais sans s'y limiter, les tableaux de bord, un générateur de requêtes, des résumés des résultats importants des étudiants et des emplois, et une bibliothèque de recherche, qui peut inclure l'ensemble de données P20W.
Outils analytiques pour les entreprises
Afin d'évaluer et d'analyser les données, les solutions d'analyse d'entreprise les rassemblent à partir d'un ou plusieurs systèmes d'entreprise et les consolident dans un référentiel, tel qu'un entrepôt de données. La majorité des entreprises utilisent une variété d'outils d'analyse, y compris des programmes sophistiqués d'exploration de données, des feuilles de calcul avec des fonctionnalités statistiques et des programmes de modélisation prédictive.
Ensemble, ces outils d'analyse commerciale donnent à l'organisation une image complète de l'entreprise, révélant des informations et une compréhension cruciales de l'industrie, et permettant à l'organisation de prendre des décisions plus éclairées concernant les opérations commerciales, les conversions de clients et d'autres questions.
Outils d'analyse commerciale :
#1. Évaluation SWOT
Une analyse SWOT est un ensemble de techniques utilisées pour examiner les éléments internes et externes qui ont un impact sur le succès d'une entreprise. Avant que l'entreprise ne lance de nouveaux plans, en particulier des plans marketing stratégiques, cette étude est généralement menée dans les premières étapes. Les forces, les faiblesses, les opportunités et les menaces sont les quatre facteurs contributifs de cette étude qui doivent être examinés afin de la terminer. Les forces et les faiblesses d'entre eux font référence à tous les facteurs internes et sous le contrôle d'une société ; pour cette raison, ils sont également appelés facteurs internes. L'analyse comparative, quant à elle, se concentre sur l'analyse d'éléments externes. Ces éléments sont ensuite divisés en opportunités et menaces pour l'entreprise.
#2. Évaluation PEST
Cette analyse de PEST, qui signifie politique, économique, sociologique et technologique, est une approche pour examiner comment les facteurs externes affectent la performance d'une entreprise. Les propriétaires d'entreprise ont une variété d'aspects externes à considérer au cours du processus d'analyse qui ont un impact direct et indirect sur leur entreprise.
#3. Évaluation MOST
Cette approche convient à toute entreprise souhaitant effectuer une analyse interne, car elle donne aux propriétaires l'assurance qu'ils suivent le bon modèle. La mission, les objectifs, les stratégies et les tactiques sont abrégés en MOST. L'entreprise doit préciser où elle veut aller, quels objectifs elle doit atteindre pour mener à bien sa mission, les spécificités de son plan et comment elle les réalisera.
#4. Heptalyse
Cette approche analyse les principaux aspects d'une initiative commerciale dès le début du processus d'évaluation. Opportunité de marché, produit ou solution, stratégie d'exécution, moteur financier, capital humain, rendement potentiel et marge de sécurité sont les sept facteurs essentiels qui composent cette analyse.
Outils d'analyse de données
Nous commencerons notre liste par les nécessités absolues - les outils d'analyse de données dont vous avez besoin. Ensuite, nous passerons à certains des produits et plates-formes les plus appréciés utilisés par les grandes et les petites entreprises.
#1. Utiliser Excel
Excel en quelques mots :
- Logiciel pour tableurs, type d'utilitaire.
- Disponibilité : Entreprise.
- Le reporting et le data wrangling sont les deux principales utilisations.
- Avantages : Il est largement utilisé et dispose d'une tonne de plug-ins utiles.
- Inconvénients : cher, erreurs de calcul et mauvaise gestion des données volumineuses.
Le tableur le plus connu est Excel. Il possède également des fonctionnalités de calcul et de représentation graphique qui sont excellentes pour l'analyse des données. Quel que soit votre domaine d'expertise ou le logiciel supplémentaire dont vous pourriez avoir besoin, Excel est une norme dans l'industrie. Ses fonctionnalités intégrées utiles incluent des outils de conception de formulaires et des tableaux croisés dynamiques (pour trier ou comptabiliser les données). Il fournit également un large éventail de fonctionnalités supplémentaires qui simplifient la manipulation des données. Par exemple, vous pouvez fusionner du texte, des nombres et des dates dans une seule cellule avec la fonction CONCATENER. La fonction de recherche d'Excel simplifie l'isolement de données particulières, et SUMIF vous permet de créer des totaux de valeur basés sur des critères flexibles.
#dix. Python
En un mot:
- Le langage utilisé pour la programmation.
- Des bibliothèques open-source et des milliers de bibliothèques gratuites sont disponibles.
- Tout, du grattage des données à l'analyse et à la création de rapports, est effectué à l'aide de celui-ci.
- Avantages : Simple à apprendre, très adaptable et largement utilisé.
- Inconvénients : gourmand en mémoire ; pas aussi rapide que certains autres langages à exécuter
Python est un outil essentiel pour tout analyste de données et dispose d'un large éventail d'applications. Il accorde une plus grande priorité à la lisibilité que les langages plus sophistiqués et, en raison de son utilisation répandue dans l'industrie informatique, de nombreux programmeurs le connaissent déjà. De plus, Python est incroyablement adaptable, avec une vaste sélection de bibliothèques de ressources adaptées à un large éventail de travaux d'analyse de données divers. Par exemple, les bibliothèques NumPy et pandas sont excellentes pour prendre en charge le traitement général des données ainsi que pour rationaliser les charges de travail hautement computationnelles.
#3. Cahier Jupyter
Présentation du bloc-notes Jupyter :
- Le logiciel auteur interactif est ce type d'outil.
- Disponibilité : Open source.
- Les utilisations courantes incluent le partage de code, le développement de didacticiels et la présentation de travaux.
- Avantages : Excellent pour l'affichage ; indépendante de la langue.
- Inconvénients : Pas très autonome ou propice au travail d'équipe.
Un programme Web open source appelé Jupyter Notebook vous permet de créer des documents interactifs. Celles-ci intègrent un texte narratif, des équations, une programmation en direct et des visualisations. Pensez à quelque chose qui ressemble à une page Microsoft Word mais qui est beaucoup plus interactif et adapté à l'analyse de données ! C'est un excellent outil pour afficher le travail en tant qu'outil d'analyse de données : plus de 40 langages, dont Python et R, sont pris en charge par Jupyter Notebook, qui s'exécute dans le navigateur. Il offre également une variété de sorties, y compris du HTML, des photos, des vidéos, etc., et se connecte à de grands outils d'analyse de données comme Apache Spark (voir ci-dessous).
#4. Apache Étincelle
Un bref résumé d'Apache Spark
- Cadre de traitement des données, type d'outil.
- Disponibilité : Open source.
- Le traitement des mégadonnées et l'apprentissage automatique en sont les deux principaux usages.
- Avantages : Rapide, dynamique et simple à utiliser.
- Inconvénients : interface utilisateur stricte et absence de mécanisme de gestion de fichiers.
Grâce à l'utilisation de l'architecture logicielle Apache Spark, les data scientists et les analystes peuvent rapidement analyser d'énormes volumes de données. Il a été initialement créé en 2012, puis donné à l'association caritative Apache Software Foundation. Spark est une infrastructure d'analyse distribuée créée pour examiner des ensembles de données non structurés à grande échelle. Bien qu'il existe d'autres frameworks similaires (comme Apache Hadoop), Spark est incroyablement rapide. Il est environ 100 fois plus rapide que Hadoop car il utilise la RAM plutôt que la mémoire locale. Il est donc fréquemment utilisé dans la création de modèles d'apprentissage automatique qui nécessitent beaucoup de données.
#5. Microsoft Power BI
Power BI en quelques mots :
- Une suite d'outils d'analyse commerciale.
- Logiciel disponible à l'achat (avec une version gratuite).
- Le plus souvent utilisé pour l'analyse prédictive et la visualisation des données.
- Avantages : Excellente connectivité des données, mises à jour cohérentes et visualisations efficaces.
- Inconvénients : données limitées (dans la version gratuite), formules strictes et interface utilisateur maladroite.
Power BI est un nouveau venu sur le marché des solutions d'analyse de données avec une durée de vie de moins de dix ans. Il a d'abord été développé en tant que plug-in Excel, mais a ensuite été mis à jour en tant que suite autonome d'outils d'analyse de données d'entreprise au début des années 2010. Avec une courte courbe d'apprentissage, les utilisateurs de Power BI peuvent facilement créer des rapports visuels et des tableaux de bord interactifs. Sa forte intégration des données est son principal argument de vente ; il fonctionne bien avec des sources cloud comme Google et Facebook Analytics ainsi qu'avec des fichiers texte, des serveurs SQL et Excel (comme on peut s'y attendre d'un produit Microsoft).
#dix. Tableau
Présentation rapide de Tableau :
- Outil de ce genre : un pour la visualisation de données.
- Disponibilité : commerciale.
- La création de tableaux de bord de données et de feuilles de calcul est ce à quoi il est principalement utilisé.
- Avantages : Rapidité, interaction et prise en charge des appareils mobiles.
- Inconvénients : Manque de prétraitement des données et contrôle de version médiocre.
L'un des meilleurs outils commerciaux d'analyse de données est Tableau, qui vous permet de créer des visualisations et des tableaux de bord interactifs sans avoir besoin d'avoir une compréhension approfondie de la programmation. La suite est incroyablement conviviale et gère d'énormes volumes de données mieux que de nombreux autres outils de BI. Son interface visuelle par glisser-déposer est une autre caractéristique qui le distingue de nombreux autres outils d'analyse de données. Cependant,
#9. KNIME
En un mot:
- Plate-forme d'intégration de données, type d'outil.
- Disponibilité : Open source.
- L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont les deux principales utilisations.
- Avantages : La plate-forme open source est excellente pour la programmation pilotée par des visuels.
- Inconvénients : non évolutif, et plusieurs fonctions nécessitent un savoir-faire technique.
KNIME (Konstanz Information Miner), une plate-forme d'intégration de données open source basée sur le cloud, est la dernière de notre liste. Des ingénieurs logiciels de l'Université de Constance en Allemagne l'ont créé en 2004. Bien que KNIME ait été initialement développé pour le secteur pharmaceutique, sa capacité à compiler des données provenant de plusieurs sources dans un seul système a conduit à son utilisation dans d'autres domaines. Il s'agit de l'apprentissage automatique, de l'intelligence d'affaires et de l'analyse des consommateurs.
La raison pour laquelle Sprout Social est classé premier sur notre liste est la demande d'analyse des médias sociaux multicanal.
Sprout vous aide à comparer rapidement les résultats sur plusieurs réseaux à la fois ou à approfondir vos performances sur un seul réseau.
Sprout comprend des options de création de rapports modélisées et personnalisables, vous offrant une variété de façons non seulement de collecter des données sociales cruciales, mais aussi de comprendre ce qu'elles représentent et de les communiquer à d'autres tout en excluant les mesures non pertinentes et en réduisant le bruit.
#2. Hub Spot
Les outils d'analyse fournis par HubSpot vous permettent de lier les performances des médias sociaux à l'augmentation des ventes et des affaires. Vous pouvez rendre compte du succès de votre stratégie sociale sur tous les canaux, que vous produisiez du contenu directement via HubSpot, via d'autres plateformes ou lorsque vous êtes en déplacement. Pour évaluer le succès d'une campagne, vous pouvez également comparer les performances de plusieurs plateformes de médias sociaux.
#dix. BuzzSumo
BuzzSumo est un outil fantastique pour examiner l'interaction sociale d'une information donnée, même s'il ne s'agit pas d'une plate-forme de médias sociaux au sens traditionnel.
Cet outil peut vous montrer le nombre de partages de votre article de blog le plus récent reçu sur Facebook, Twitter et Pinterest. Afin d'évaluer la façon dont vos stratégies de marketing de contenu se comparent à la concurrence, vous pouvez également suivre les performances du contenu en concurrence pour les mots clés pertinents de l'industrie.
#4. curé
Les entreprises qui souhaitent augmenter leurs ventes sur Instagram peuvent utiliser des plateformes comme Curalate comme vitrine hybride et outil d'analyse. Vous avez probablement rencontré un lien "Like2Buy" dans la nature, qu'il soit marqué ou non. Regardez la biographie Instagram de Curalate pour voir comment de grandes entreprises comme Bose l'utilisent pour les ventes sociales.
#5. Chiffre
Une analyse des performances en temps réel des hashtags spécifiques au secteur et à la campagne sur Twitter et Instagram est proposée par des outils tels que Keyhole. Ce faisant, les entreprises peuvent faire de la publicité pendant les périodes de pointe et découvrir quels hashtags sont les plus populaires auprès de leurs abonnés.
#6. Application SHIELD.
LinkedIn attire de plus en plus l'attention des spécialistes du marketing B2B, car il est la source de 80 % de leurs prospects sur les réseaux sociaux. Pendant ce temps, compte tenu de la demande croissante de défense des intérêts des employés, les organisations devraient également surveiller le profil de chaque vendeur sur LinkedIn en plus de la page de leur entreprise.
L'écart est en train d'être comblé par des solutions émergentes d'analyse des médias sociaux comme SHIELD. Par exemple, SHIELD évalue l'efficacité du profil et des postes de chaque employé. Les employés peuvent modifier leurs publications avant de les partager pour augmenter leur portée en utilisant des mesures de contenu, telles que la moyenne des likes, des commentaires et des hashtags.
Outils d'analyse marketing
Nous devons comprendre les domaines dans lesquels ces outils peuvent être utiles si nous voulons comprendre l'importance des outils d'analyse marketing. Les analyses marketing se présentent sous diverses formes.
#1. Improvisé
Improvado est une plate-forme d'analyse marketing de niveau entreprise qui rationalise l'étude approfondie de vos données de marketing, de ventes et de revenus en automatisant la collecte et la transformation des données. La plate-forme facilite l'ensemble du pipeline de données marketing.
#2. Whatagraphe
Avec l'aide de l'outil de reporting marketing Whatagraph, vous pouvez compiler des rapports utiles à partir de diverses sources de données. Les deux principales données démographiques des utilisateurs de Whatagraph sont les suivantes. La première catégorie est constituée d'entreprises de marketing qui gèrent de nombreux comptes pour chaque client. Ils peuvent connecter ces sources de données à Whatagraph pour produire le rapport. Le rapport peut être automatisé pour envoyer automatiquement de nouvelles données à des intervalles prédéterminés après sa préparation. Sur cette base, les agences pourraient réduire les heures hebdomadaires consacrées à l'élaboration de rapports pour chaque client.
#3. Dom
Domo est un outil d'analyse axé sur la visualisation de données et l'intelligence d'affaires.
La plate-forme Domo est idéale pour les cadres de niveau C employés par de grandes entreprises qui souhaitent utiliser un outil de BI non spécifique au marketing capable de produire des tableaux de bord de niveau exécutif dans toute l'entreprise. Les données issues des initiatives marketing ne sont pas l'objectif principal de Domo. Cela indique que bien que le programme ait une capacité considérable pour les tableaux de bord exécutifs et les informations commerciales à l'échelle de l'entreprise, ce n'est probablement pas l'option idéale pour la collecte et la visualisation des données marketing. La plate-forme est trop chère pour être utilisée uniquement par le service marketing, car les connecteurs ne s'étendent pas aussi profondément et les intégrations marketing sont moins étendues.
#4.Entonnoir.io
Funnel.io est une plateforme d'analyse marketing qui rationalise les rapports et l'analyse marketing en automatisant la collecte, la transformation et le chargement des données. Plus de 500 applications et plates-formes, y compris les CRM, le commerce électronique, les plates-formes de marketing par e-mail et autres, sont intégrées au programme. Les utilisateurs peuvent effectuer une catégorisation automatisée des données, modifier la fréquence des importations et des exportations et modifier les données brutes à l'aide de Funnel.io.
Quelles sont les 5 catégories d'outils analytiques ?
- Prescriptif,
- prédictif,
- Diagnostique,
- Descriptif,
- et cognitif
Excel est-il un outil d'analyse ?
L'un des programmes les plus utilisés pour l'analyse des données est Microsoft Excel. Ils sont sans aucun doute l'outil d'analyse le plus recherché car ils incluent des tableaux croisés dynamiques intégrés. Vous pouvez simplement importer, parcourir, nettoyer, analyser et visualiser vos données à l'aide de cet outil de gestion de données tout-en-un.
SPSS est-il un outil d'analyse de données ?
L'analyse des données pour les statistiques descriptives et bivariées, les prévisions numériques des résultats et les prévisions pour l'identification des groupes sont toutes fournies par SPSS. De plus, le logiciel offre des fonctions de graphique, de marketing direct et de transformation de données.
Quel est l'outil d'analyse le plus couramment utilisé ?
L'outil le plus populaire pour travailler avec des feuilles de calcul et créer des analyses est Microsoft Excel.
Qu'est-ce qu'un outil et une méthode d'analyse ?
Les outils analytiques font référence aux outils qui permettent d'accéder aux données à des fins de recherche et d'évaluation, y compris, mais sans s'y limiter, les tableaux de bord, un générateur de requêtes, des résumés des résultats importants des étudiants et des emplois, et une bibliothèque de recherche, qui peut inclure l'ensemble de données P20W.
Quelles sont les 3 techniques analytiques courantes ?
- Analyse de régression.
- Modélisation de Monte-Carlo.
- Évaluation factorielle
Comment choisir un outil analytique ?
- Objectifs d'affaires. Votre plate-forme d'analyse doit répondre à la fois à vos besoins commerciaux actuels et futurs, comme tout autre investissement informatique.
- La tarification,
- Interface utilisateur et visualisation,
- Analyses avancées et tarification.
- Intégration, Mobilité,
- Agilité et évolutivité,.
- Sources de données multiples.
Conclusion
Les menaces à la sécurité des données existent pour toutes les entreprises. En analysant et en visualisant les données pertinentes, les organisations peuvent utiliser l'analyse de données pour déterminer les causes profondes des violations de données précédentes. Par exemple, la division informatique peut utiliser des programmes d'analyse de données pour analyser, analyser et visualiser les journaux d'audit afin d'identifier le chemin et le point d'origine d'une attaque. Le service informatique peut utiliser ces informations pour trouver des vulnérabilités et les corriger.
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Bibliographie
