Migliori strumenti di analisi dei dati: aggiornati

Gli strumenti di analisi dei dati sono software e programmi che raccolgono e analizzano i dati su un'azienda, i suoi clienti e la concorrenza al fine di migliorare i processi e aiutare a scoprire intuizioni per prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, i migliori strumenti di analisi dei dati aiutano le aziende a trarre informazioni dai dati dei clienti e a trovare tendenze e modelli per ottenere risultati aziendali migliori. Pertanto, esiste un vasto numero di strumenti di analisi dei dati gratuiti che puoi utilizzare, sia che tu voglia eseguire analisi dei dati di base o più avanzate. Continua a leggere per ottenere maggiori informazioni.

Panoramica

Gli strumenti di analisi dei dati aiutano le aziende in diversi modi in quanto possono tracciare e analizzare i dati, consentendo loro di creare report. Avere una visione di questi strumenti come imprenditore ti aiuta a prendere decisioni migliori su dove mettere le tue risorse e come stabilire un prezzo su beni e servizi.

Altrettanto importante, i migliori strumenti di analisi dei dati aiutano a identificare le tendenze e una migliore comprensione della base di clienti. Inoltre, il miglior tipo di analisi dei dati per un'azienda dipende dal suo stadio di sviluppo, ma in genere offre solo approfondimenti per prendere decisioni aziendali reattive, non proattive.

Tipi di strumenti di analisi dei dati

Di seguito le varie tipologie.

#1. Analisi diagnostica

L'analisi dei dati diagnostici è il processo di esame dei dati per comprendere la causa e l'evento o il motivo per cui è accaduto qualcosa. Proprio come l'analisi descrittiva, utilizza i dati storici per rispondere a una domanda. Ma invece di concentrarsi sul "cosa", l'analisi diagnostica affronta la questione critica del motivo per cui si è verificata un'occorrenza o un'anomalia all'interno dei dati. Questo tipo di analisi aiuta le aziende a rispondere a domande come:

Perché le vendite della nostra azienda sono diminuite nel trimestre precedente?
Perché stiamo assistendo a un aumento del tasso di abbandono dei clienti?
Perché uno specifico paniere di prodotti supera di gran lunga i dati di vendita dell'anno precedente?

L'analisi diagnostica tende ad essere più accessibile e si adatta a una gamma più ampia di casi d'uso rispetto all'apprendimento automatico/all'analisi predittiva. Potresti persino scoprire che risolve alcuni problemi aziendali che hai destinato ai casi d'uso dell'analisi predittiva.

#2. Analisi dei dati prescrittiva

L'analisi prescrittiva è il luogo in cui AI e big data si combinano per aiutare a prevedere i risultati e identificare le azioni da intraprendere. Questa categoria di analisi può essere ulteriormente suddivisa in ottimizzazione e test casuali. Utilizzando i progressi nel machine learning, l'analisi prescrittiva può aiutare a rispondere a domande come "E se provassimo questo?" e "Qual è l'azione migliore?" Puoi testare le variabili corrette e persino suggerire nuove variabili che offrono maggiori possibilità di generare un risultato positivo.

#3. Analisi descrittiva dei dati

L'analisi descrittiva è la spina dorsale del reporting perché è impossibile disporre di strumenti e dashboard di business intelligence (BI) senza di essa. Pertanto, l'analisi descrittiva risponde alla domanda "Cosa è successo?". Questo tipo di analisi è di gran lunga il più comunemente utilizzato dai clienti, fornendo report e analisi centrati su eventi passati. Aiuta le aziende a capire cose come:

Quanto abbiamo venduto come azienda?
Qual è stata la nostra produttività complessiva?
Quanti clienti hanno ceduto nell'ultimo trimestre?

L'analisi descrittiva viene utilizzata per comprendere le prestazioni complessive a livello aggregato ed è di gran lunga il punto di partenza più semplice per un'azienda poiché i dati tendono a essere prontamente disponibili per creare report e applicazioni.

#4. Analisi predittiva dei dati

L'analisi predittiva è una forma di analisi avanzata che determina cosa è probabile che accada sulla base di dati storici utilizzando l'apprendimento automatico. I dati storici che costituiscono la maggior parte dell'analisi descrittiva e diagnostica vengono utilizzati come base per la creazione di modelli di analisi predittiva.

Ad esempio, una campagna pubblicitaria per abbigliamento maschile su Instagram potrebbe applicare l'analisi predittiva per determinare in che misura il tasso di conversione è correlato all'area geografica, alla fascia di reddito e agli interessi di un pubblico di destinazione per analizzare le statistiche per due (o più) segmenti di pubblico di destinazione e fornire possibili valori delle entrate per ciascun gruppo demografico

Come scegliere uno strumento di analisi dei dati efficace

La scelta del giusto strumento di analisi dei dati può essere una sfida. Se stai lottando per selezionare uno strumento efficace dall'elenco sopra, le risposte a queste domande ti guideranno a trovare il miglior strumento di analisi dei dati per soddisfare le tue esigenze:

#1. Che tipo di dati devo analizzare?

Prima di scegliere uno strumento di analisi dei dati, è necessario decidere il tipo di dati che si desidera analizzare. Sono dati quantitativi o qualitativi? Perché i dati numerici archiviati in fogli di calcolo e database possono essere facilmente trasformati in approfondimenti visivi utilizzando i dati in Excel e strumenti di BI come Tableau. Ma dare un senso a dati qualitativi come risposte a sondaggi aperti, e-mail e conversazioni sui social media, spesso richiede un software di analisi dei dati di intelligenza artificiale.

#2. Competenze necessarie per utilizzare gli strumenti

La maggior parte delle aziende ha perfezionato team di data science che gestiscono query e strumenti SQL. Non sono necessari professionisti per far funzionare uno strumento di analisi dei dati, ma se necessario colmare il vuoto per la formazione o assumere una persona con le giuste competenze per insegnare ai tuoi team. Utilizza invece uno strumento facile da usare e concedi l'accesso a tutti i membri del team.

#3. Quanti dati devo analizzare?

Se ricevi qualche centinaio di punti dati al mese, potresti essere in grado di gestire questi dati senza strumenti avanzati che automatizzino i processi di raccolta e analisi dei dati. Tuttavia, se i tuoi dati sono migliaia, ti consigliamo di implementare strumenti di intelligenza artificiale per evitare di perdere tempo in attività manuali e noiose. L'analisi manuale di grandi quantità di dati di testo, ad esempio, non solo è ripetitiva, ma è probabile che porti a scarsi risultati.

Perché? Perché gli esseri umani sono soggettivi. Se hai bisogno di assumere più mani per ordinare e taggare i tuoi dati, ogni tagger umano etichetterà i tuoi punti dati in modo diverso. Gli strumenti di intelligenza artificiale vengono addestrati utilizzando un set di criteri e sono spesso personalizzabili, quindi puoi assicurarti che i tuoi dati forniscano informazioni accurate e fruibili .

#4. Qual è il mio budget

anche bisogno di considerare i costi delle infrastrutture. Dovrai investire in un data warehouse o in un data storage basato su cloud e in pipeline di dati? Ancora una volta, dovrai pensare alla tua attuale struttura del team e se hai il budget per assumere un team di esperti se opti per strumenti di analisi dei dati più complessi. Infine, anche gli strumenti di analisi dei dati sui prezzi e sui tempi di implementazione influenzeranno la tua decisione. Quando confronti gli strumenti di analisi dei dati, potresti voler verificare se puoi pagare per quello che usi o se c'è una tariffa mensile fissa.

# 5. Tempo

Infine, quanto tempo ci vuole per implementare gli strumenti di analisi dei dati? Hai bisogno di una soluzione che sia operativa in 4 settimane o 4 mesi? Se stai costruendo i tuoi strumenti di analisi dei dati, dovrai tenere conto dei costi dei tempi di attesa improduttivi. prezzo e licenza. Alcuni strumenti di analisi dei dati saranno offerti in abbonamento o in licenza. In questo caso, potrebbe essere necessario considerare il numero di utenti richiesti o, se stai esaminando solo da progetto a progetto, la potenziale durata dell'abbonamento.

Dopo aver risposto a tutte le domande di cui sopra, avrai una migliore comprensione di quali strumenti sono giusti per te.

Migliori strumenti di analisi dei dati

I migliori strumenti di analisi dei dati supportano le aziende nel migliorare i loro prodotti e servizi per aumentare la soddisfazione del cliente. In sostanza, l'analisi dei dati sta raccogliendo e organizzando grandi quantità di dati per estrarre informazioni utili che aiutano a fare scelte aziendali chiave. In generale, Data Analytics esamina i dati e genera previsioni per estrarre informazioni utili. Diamo un'occhiata ai migliori strumenti di analisi dei dati di seguito,

#1.Punto di pensiero

A differenza dei tradizionali strumenti di analisi dei dati, ThoughtSpot funziona sulla comprensione del linguaggio naturale. Per visualizzare i tuoi dati, devi solo fare la domanda giusta usando il linguaggio naturale. ThoughtSpot mostra automaticamente visualizzazioni e altri approfondimenti unici, che puoi utilizzare per creare report o dashboard.

# 2. Microsoft Excel

Il software per fogli di calcolo più conosciuto al mondo. Inoltre, presenta calcoli e funzioni grafiche ideali per l'analisi dei dati. Qualunque sia la tua specializzazione e qualunque altro software potresti aver bisogno, Excel è un punto fermo nel campo. Le sue preziose funzionalità integrate includono tabelle pivot e strumenti di creazione.

#3. Pitone

Un linguaggio di programmazione con una vasta gamma di usi, Python è un must per qualsiasi analista di dati. A differenza dei linguaggi più complessi, si concentra sulla leggibilità e la sua popolarità generale nel campo della tecnologia significa che molti programmatori lo conoscono già. Python è anche estremamente versatile; ha una vasta gamma di librerie di risorse adatte a una varietà di diverse attività di analisi dei dati

#4. Qlikview

Qlikview è raccomandato come il miglior strumento per la visualizzazione dei dati. È più veloce, facile e unico in natura. C'è una comunità in QlikView che ha forum di discussione, blog e una libreria. La community aiuta a risolvere la maggior parte delle tue domande. Mostra la relazione tra i dati utilizzando colori diversi. Qlikview aiuta gli utenti a prendere le giuste decisioni dai loro diversi approcci alla visualizzazione dei dati.

#5. R [CRAN]

È comunemente usato per creare software di analisi statistica/dati. La sintassi di R è più complessa di quella di Python e la curva di apprendimento è più ripida. Tuttavia, è stato creato appositamente per gestire pesanti attività di calcolo statistico ed è molto popolare per la visualizzazione dei dati. Un po' come Python, anche R ha una rete di codice liberamente disponibile, chiamata CRAN (Comprehensive R Archive Network), che offre oltre 10,000 pacchetti.

Strumenti di analisi dei dati gratuiti

Gli strumenti di analisi dei dati gratuiti vengono utilizzati per analizzare i dati e creare approfondimenti significativi dal set di dati. Si tratta di un insieme di strumenti che aiutano le aziende a creare un processo decisionale basato sui dati.

Gli strumenti di analisi dei dati gratuiti sono applicazioni e software utilizzati dagli analisti di dati per sviluppare ed eseguire i processi analitici necessari che aiutano le aziende a prendere decisioni aziendali migliori e più informate, riducendo i costi e aumentando i profitti. Di seguito sono riportati esempi di strumenti di analisi dei dati gratuiti

#1. Spettatore

Looker basato su cloud fornisce un'interfaccia drag-and-drop intuitiva e facile da usare. Offre strumenti e gestione gratuiti di analisi dei dati, business intelligence e funzionalità di visualizzazione avanzate. La strategia multi-cloud dello strumento supporta l'uso di varie origini dati e metodi di distribuzione. Looker si connette facilmente anche a una serie di database, tra cui Snowflake e Amazon Redshift.

# 2. Arancia

è uno strumento di data mining e machine learning open source che esiste da più di 20 anni come progetto dell'Università di Lubiana. orange toolkit può essere utilizzato come semplice visualizzazione dei dati per complicati algoritmi di apprendimento automatico, a condizione che sia open source. Può anche essere utilizzato con la libreria Python. È come una tela in cui l'utente posiziona i widget e viene creato il flusso di lavoro. Tutte le funzionalità dei dati vengono eseguite nella tela dei widget. Gli utenti possono esplorare varie tecniche di visualizzazione disponibili nello strumento.

# 3. Domo

fornisce più di 1,000 integrazioni integrate denominate connettori che consentono agli utenti di trasferire dati da e verso sistemi on-premise e cloud esterni. Domo supporta anche la creazione di app personalizzate che si integrano con la piattaforma, che consente agli sviluppatori di estendere il sistema con accesso immediato ai connettori e agli strumenti di visualizzazione. Domo si presenta come un'unica piattaforma che include un data warehouse e un software ETL, quindi le aziende che hanno già il proprio data warehouse e la propria pipeline di dati potrebbero voler cercare altrove.

#4. Metabase

Questo è uno strumento di analisi e business intelligence gratuito e open source. Metabase consente agli utenti di "porre domande" sui dati, che è un modo per gli utenti non tecnici di utilizzare un'interfaccia punta e clicca per la costruzione di query. Funziona bene per filtri e aggregazioni semplici; gli utenti più tecnici possono passare direttamente all'SQL grezzo per un'analisi più complessa. Metabase ha anche la capacità di inviare i risultati dell'analisi a sistemi esterni come Slack.

# 5. Tavolo

Uno strumento di analisi gratuito per la visualizzazione dei dati da dati semplici a dati complessi. È in qualche modo interattivo e possiamo suggerire etichette, strumenti, la dimensione della colonna e quasi tutto ciò che possiamo personalizzare. L'interfaccia drag-and-drop è davvero utile in questo software e i calcoli possono essere eseguiti anche in Tableau. Chiunque non abbia alcuna idea di analisi può vedere e comprendere i dati dalla piattaforma Tableau.

Vantaggi degli strumenti di analisi dei dati

Stimolando gli strumenti di analisi dei dati, le organizzazioni possono accelerare il processo decisionale, acquisire nuovi clienti, migliorare l'esperienza del cliente e diventare a prova di futuro. Alcuni dei vantaggi degli strumenti di analisi dei dati sono:

#1. Accelerare il processo decisionale

Poiché gli strumenti di analisi dei dati possono potenziare ogni professionista con l'analisi self-service, le organizzazioni possono accelerare il processo decisionale con l'alfabetizzazione dei dati. Gli utenti possono porre domande diverse e portare alla luce approfondimenti che possono rivoluzionare le operazioni aziendali e le performance di vendita.

#2. Ottieni clienti

Analizzando i dati di dominio pubblico, inclusi i social media, le organizzazioni possono identificare le mutevoli esigenze degli utenti. Ciò consentirà alle aziende di rimanere al passo con le mutevoli esigenze aggiungendo nuovi prodotti/servizi per continuare ad acquisire nuovi usi.

#3. Migliora l'esperienza del cliente

Gli strumenti di analisi dei dati ti aiutano a valutare le carenze nella fornitura di prodotti/servizi e ti consentono di trovare ciò che non piace agli utenti. Con gli strumenti di analisi dei dati, puoi eseguire analisi avanzate come l'analisi sentimentale per scoprire cosa pensano i clienti dei tuoi prodotti, permettendoti di servire meglio gli utenti.

#4. Diventa a prova di futuro

Con gli insight, le organizzazioni prendono decisioni informate per ottenere risultati migliori in futuro. Per anni le aziende si sono affidate all'intuizione dei responsabili delle decisioni, ma con l'analisi dei dati possono eliminare ipotesi imprecise e lavorare con chiarezza.

Conclusione

L'analisi dei dati può essere eseguita facilmente con un po' di pratica. Tutti gli strumenti non aiuteranno allo stesso modo. È bene selezionare uno strumento e diventare un maestro in quello strumento. Comprendere i dati è essenziale per sapere dove siamo realmente in termini di analisi dei dati. La programmazione non è molto importante nella visualizzazione e nell'analisi dei dati. Ma alcuni strumenti ti avvicinano alla programmazione.

Riferimenti

Educa
.stitchdata.
.forbes.
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