L'esecuzione dell'analisi dei dati aiuterà le aziende a scoprire modelli, tendenze e connessioni che le aiuteranno a fare scelte migliori e a gestire le loro attività in modo più efficiente. Tuttavia, decidere quali strumenti di analisi dei dati saranno i migliori per la ricerca può essere difficile in quanto esistono più strumenti e tecniche. Pertanto, questo articolo metterà in evidenza le caratteristiche e i vantaggi dei migliori strumenti di analisi dei dati.
Chi è un analista di dati?
Un analista di dati utilizza diversi strumenti e tecniche per ricercare, raccogliere, organizzare ed eseguire analisi dei dati da varie fonti per aiutare le organizzazioni a raggiungere i propri obiettivi aziendali. Usano la logica, le tecniche statistiche e la programmazione informatica per trasformare i numeri in informazioni che le organizzazioni possono utilizzare per migliorare il flusso di lavoro e i processi aziendali. Gli analisti dei dati sono responsabili della distinzione tra dati importanti e meno importanti e sono spesso responsabili della qualità dei dati e della preparazione di report per gli stakeholder interni ed esterni.
Cosa sono gli strumenti di analisi dei dati?
Gli strumenti di analisi dei dati sono applicazioni o piattaforme software che consentono agli analisti di dati di ricercare, raccogliere, pulire, eseguire analisi e visualizzare i dati per trarre insight e prendere decisioni basate sui dati. Inoltre, danno agli utenti l'accesso a varie operazioni e funzionalità, consentendo loro di gestire diverse aree del processo di analisi dei dati.
Migliori strumenti di analisi dei dati
I migliori strumenti e software per analisti di dati includono:
# 1. Microsoft Excel
Lo strumento di analisi dei dati di Microsoft Excel, noto anche come Analysis ToolPak, è un componente aggiuntivo che fornisce a un analista vari strumenti per l'analisi dei dati finanziari, di ricerca, statistici e ingegneristici. Le sue caratteristiche includono:
- Facilità di attivazione: l'Analysis ToolPak può essere facilmente attivato accedendo alla scheda Opzioni del menu File, selezionando Componenti aggiuntivi e quindi scegliendo Componenti aggiuntivi di Excel dall'elenco a discesa Gestisci.
- Varie opzioni di analisi: Una volta attivato, Analysis ToolPak offre una varietà di strumenti di analisi dei dati, come regressione, istogrammi, analisi della varianza (ANOVA) e t-test, tra gli altri.
- Tabelle e grafici di output: Utilizza appropriate macro funzioni statistiche o ingegneristiche per calcolare e visualizzare i risultati nelle tabelle di output. Alcuni strumenti generano anche grafici oltre alle tabelle di output.
- Analisi del singolo foglio di lavoro: le funzioni di analisi dei dati funzionano su un foglio di lavoro, con i risultati visualizzati sul primo foglio di lavoro e tabelle formattate vuote sui fogli di lavoro rimanenti.
# 2. Tavolo
Tableau è uno dei popolari strumenti di analisi dei dati noto per le sue fantastiche visualizzazioni, velocità, interattività e supporto mobile. Ha un'interfaccia visiva drag-and-drop, che semplifica la creazione di visualizzazioni interattive e dashboard senza una vasta esperienza di codifica. Le capacità di visualizzazione di Tableau lo rendono una scelta popolare nella business intelligence. Le sue caratteristiche includono:
- Interfaccia intuitiva e user-friendly: Tableau è una piattaforma di analisi visiva intuitiva per l'esplorazione e l'analisi dei dati senza competenze tecniche.
- Potente esplorazione dei dati: La tecnologia VizQL di Tableau consente una rapida identificazione visiva dei modelli e l'esplorazione dei dati con azioni di trascinamento della selezione.
- Front-end flessibile per l'esplorazione dei dati: Tableau offre un versatile front-end di esplorazione dei dati per utenti con tutte le capacità tecniche, offrendo analisi avanzate, calcoli sofisticati, integrazione R/Python, analisi di coorte e capacità predittive per una migliore comprensione e collaborazione.
- Integrazione con R e Python: Tableau si integra con R e Python, migliorando le capacità analitiche e abilitando la regressione lineare multipla per gli approfondimenti sui dati.
- Accessibilità e collaborazione: Offre analisi visive per le organizzazioni, tra cui Tableau Mobile per l'accesso ai dati in movimento, l'esplorazione del browser e l'integrazione incorporata per una maggiore visibilità e una migliore collaborazione sui dati.
#3. Dati del periscopio
Periscope Data è una piattaforma di business intelligence che supporta le integrazioni con i data warehouse e i database più diffusi. È uno degli strumenti di analisi dei dati che consente agli analisti tecnici di trasformare i dati utilizzando SQL, Python o R, mentre gli utenti meno tecnici possono facilmente creare e condividere dashboard. Periscope Data offre anche certificazioni di sicurezza, come HIPAA-HITECH. Le caratteristiche dei dati di Periscope includono:
- Piattaforma dati unificata: Periscope Data offre una piattaforma unificata per l'acquisizione, l'archiviazione, l'analisi e il reporting dei dati da più fonti, garantendo un'unica fonte di dati
- Supporto per SQL, Python e R: Periscope Data integra SQL, Python e R, consentendo ai professionisti dei dati di eseguire analisi complesse, costruire modelli predittivi e creare visualizzazioni interattive nello stesso ambiente di sviluppo.
- Visualizzazione dati: Periscope Data fornisce una suite completa di visualizzazione dei dati con varie opzioni di creazione di grafici, consentendo agli utenti di creare visualizzazioni personalizzate e comprendere i progressi del reparto.
- Governance e sicurezza dei dati: Periscope Data fornisce un modulo completo di governance dei dati che consente agli utenti di controllare l'accesso, creare ambienti isolati e garantire la sicurezza e la conformità dei dati.
- Interfaccia utente intuitiva e gestione delle query: Periscope Data offre un'interfaccia intuitiva con strumenti di query ad hoc, editor SQL, completamento automatico, formattazione e modalità di esplorazione per un'analisi dei dati e una gestione delle query efficienti.
#4. PotenzaBI
Microsoft offre Power BI, uno strumento di business intelligence. Consente agli utenti di importare dati da varie fonti e creare dashboard e report in tempo reale. Power BI supporta l'integrazione di AI ed Excel e offre connettori dati predefiniti e personalizzati. Consente alle aziende di comprendere meglio i propri dati attraverso analisi e visualizzazioni avanzate. I vantaggi dell'utilizzo di Power BI includono:
- Dashboard in tempo reale: Power BI consente agli utenti di creare dashboard in tempo reale che si aggiornano istantaneamente per risolvere problemi e trovare opportunità.
- Interfaccia user-friendly: Power BI dispone di un'interfaccia intuitiva che semplifica la visualizzazione e l'analisi dei dati da parte degli utenti.
- Integrazione dei dati: Power BI supporta una facile integrazione dei dati da varie origini, tra cui Excel, SQL Server, Azure, Salesforce e altro ancora.
- Collaborazione: Power BI consente agli utenti di condividere i propri dashboard e report con altri, semplificando la collaborazione sui progetti di analisi dei dati
#5. Splunk
Splunk è una popolare piattaforma di raccolta e analisi di big data che ricava informazioni da grandi volumi di dati macchina. Consente alle organizzazioni di gestire in modo efficiente applicazioni, operazioni IT, conformità e monitoraggio della sicurezza. Splunk offre diversi strumenti e funzionalità per l'analisi dei dati, come:
- Indicizzazione e ricerca: Splunk indicizza e correla i dati in un contenitore per ricerca, avvisi, report e visualizzazioni. Trova tendenze, crea misurazioni e diagnostica i problemi.
- Analisi dei dati in tempo reale e storici: Splunk consente alle aziende di analizzare e visualizzare mesi o anni di dati da un'interfaccia utente fluida.
- Integrazione con dati strutturati: Splunk migliora l'intelligenza operativa e le informazioni aziendali integrando i dati macchina con database relazionali e data warehouse.
- Scalabilità: Splunk può essere scalato rapidamente da un data center singolo a più data center.
- Modellazione dei dati: I dati indicizzati possono essere modellati in uno o più set di dati da esperti di dominio per aiutare gli utenti finali a valutare casi aziendali senza imparare il linguaggio di elaborazione della ricerca di Splunk.
# 6. Datapine
Datapine è uno strumento di analisi dei dati che offre ai clienti un accesso facile e veloce ai propri dati di business intelligence senza bisogno di conoscenze SQL o di database. Offre un'intuitiva interfaccia drag-and-drop per l'analisi dei database.
I vantaggi dell'utilizzo di DataPine includono quanto segue:
- Processo decisionale in tempo reale: L'analisi dei dati online consente alle aziende di analizzare le tendenze passate, monitorare le prestazioni presenti e anticipare il futuro. Ciò migliora i flussi di lavoro, il processo decisionale e i ricavi.
- Miglioramento della produttività e della qualità dei dati: Centralizzare i dati aziendali in uno strumento di analisi dei dati online riduce gli errori e la cattiva interpretazione. Pertanto, gli utenti aziendali possono estrarre, analizzare e visualizzare i dati senza il supporto IT.
- Analisi predittiva: Datapine analizza i dati storici e attuali per rilevare tendenze e modelli. Prevede con precisione le prestazioni future, consentendo alle organizzazioni di stare al passo con i propri dati.
- Accessibilità e sicurezza dei dati: DataPine consente l'accesso remoto ai dati, garantendo sicurezza e connessioni protette su qualsiasi dispositivo abilitato a Internet.
#7. RStudio (posizione)
RStudio (Posit) è un popolare linguaggio di programmazione e ambiente di sviluppo integrato (IDE) per l'analisi dei dati e il calcolo statistico. Fornisce un'interfaccia intuitiva per la scrittura, l'esecuzione e il debug del codice R e la visualizzazione e la manipolazione dei dati. Le caratteristiche di RStudio includono:
- Editor di codice: RStudio è un editor di codice con strumenti di evidenziazione, completamento e debug della sintassi, che migliorano l'efficienza e gli output in tempo reale.
- Browser dell'area di lavoro: il browser dell'area di lavoro di RStudio tiene traccia delle variabili, delle funzioni, degli elenchi e dei frame di dati del tuo ambiente. Questa visualizzazione visiva degli oggetti aiuta a manipolare e analizzare i dati.
- Distribuzione: RStudio supporta Shiny, consentendoti di creare app Web e dashboard interattivi in R senza sviluppo o distribuzione Web. Ciò semplifica la condivisione dei tuoi progetti di analisi dei dati con altri.
- Collaborazione e riproducibilità: L'integrazione con Git consente la collaborazione in RStudio. RMarkdown fornisce report con testo, codice, grafica e risultati. Ciò aiuta a garantire la riproducibilità nei flussi di lavoro di analisi dei dati.
# 8. SAS
SAS è una suite software per l'analisi avanzata dei dati statistici, analisi multivariate, business intelligence, gestione dei dati, visualizzazione e analisi predittiva. Le sue caratteristiche includono:
- Indipendenza dalla piattaforma: SAS è indipendente dalla piattaforma, il che significa che può essere eseguito su vari sistemi operativi come Linux e Windows. Questa flessibilità consente agli utenti di lavorare con SAS sul proprio sistema operativo preferito.
- Accesso ai dati: SAS consente un facile accesso a file di dati grezzi e dati da database esterni. Può leggere e scrivere dati in quasi tutti i formati, rendendolo flessibile per lavorare con diverse fonti di dati.
- business intelligence: SAS eccelle nella trasformazione, analisi e manipolazione dei dati, offrendo controllo granulare e preferenza per le attività di business intelligence.
- Analisi avanzata: SAS offre funzionalità di analisi avanzate per processi decisionali e approfondimenti basati sui dati.
#9. Banco di lavoro MySQL
Uno strumento visivo per architetti di database, sviluppatori e amministratori di database che fornisce modellazione dei dati, sviluppo SQL e strumenti di amministrazione completi. Le sue funzionalità aiutano gli sviluppatori e gli analisti di dati a lavorare con i database MySQL. Le sue caratteristiche includono:
- Progettazione di database visivi e modellazione dei dati: MySQL Workbench semplifica la progettazione dello schema, l'analisi dei dati e la creazione di query tramite modellazione visiva e vincoli.
- Esplorazione e analisi dei dati: MySQL Workbench aiuta l'esplorazione e l'analisi dei dati tramite query SQL, filtraggio e ordinamento.
- Integrazione con altri strumenti di analisi dei dati: MySQL Workbench si integra con altri strumenti per migliorare la visualizzazione dei dati, il reporting e l'analisi statistica.
- Servizi di analisi SQL in tempo reale: MySQL Workbench consente analisi dei dati in tempo reale e approfondimenti dai dati in tempo reale di SQL Analysis Services.
#10. Qualtrics
Con caratteristiche specifiche del settore, oltre 11,000 marchi mondiali utilizzano questo software di ricerca per ricerche di mercato. Offre una gamma di funzioni per l'analisi dei dati del sondaggio. Le sue caratteristiche includono quanto segue:
- Sezione Statistiche iQ: Qualtrics Stats iQ è uno strumento statistico di facile utilizzo per un'analisi approfondita, l'identificazione delle tendenze e la modellazione predittiva, che utilizza i dati di Qualtrics e fonti esterne.
- Una piattaforma basata su cloud: Qualtrics è una piattaforma basata su cloud che consente l'analisi dei dati da qualsiasi luogo, consentendo agli utenti di lavorare da remoto.
- Integrazione con i sistemi esistenti: Qualtrics si integra con i sistemi esistenti tramite API, semplificando l'analisi e riducendo il lavoro aggiuntivo.
- Supporto di prima classe: Qualtrics fornisce supporto esperto, assicurando che gli utenti possano ridimensionare le attività di analisi dei dati e adattarsi agli obiettivi di crescita con un'assistenza affidabile.
#11. COLTELLO
KNIME è una piattaforma di analisi dei dati open source che consente agli utenti di creare flussi di lavoro di dati utilizzando un'interfaccia visiva. Offre vari strumenti di manipolazione, trasformazione e analisi dei dati e l'integrazione con altri strumenti di data science. Le sue caratteristiche includono:
- Scala l'esecuzione con le richieste: KNIME migliora le prestazioni del flusso di lavoro attraverso lo streaming in memoria, l'elaborazione dei dati multithread e il calcolo distribuito su Apache Spark.
- UX/UI migliorata: KNIME Analytics Platform 5 migliora l'esperienza utente e semplifica i flussi di lavoro visivi per i principianti.
- Modellazione e visualizzazione dei dati: KNIME offre strumenti di analisi dei dati, tra cui modellazione e visualizzazione, e si integra con progetti open source come Keras, TensorFlow, H2O, R e Python per l'analisi unificata dei dati.
- Mantieni la qualità e la precisione: KNIME garantisce analisi di alta qualità fornendo trasparenza, documentazione e tracciando l'origine dei dati, i passaggi e gli approcci di modellazione per una facile manutenzione e correzione.
- Funzioni per risparmiare tempo: KNIME offre funzionalità che consentono di risparmiare tempo per la prototipazione e il test, inclusi componenti predefiniti per l'ingegnerizzazione delle funzionalità, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'interpretazione del modello.
#12. MODELLATORE DATI ERWIN (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) è un potente strumento di modellazione dei dati che offre una gamma di funzionalità per l'analisi e la gestione dei dati. Le sue caratteristiche principali includono:
- Governance e intelligence dei dati: Erwin Data Modeler è un repository centrale per le definizioni dei dati, che consente visibilità, governance e governance dei dati. Supporta termini, regole e best practice aziendali, guidando l'utilizzo strategico dei dati.
- Capacità di modellazione dei dati: Erwin Data Modeler è uno strumento completo per la progettazione, l'implementazione e la comprensione di complesse strutture di dati aziendali e tecnici, che supporta IDEF1X e la notazione di modellazione dimensionale.
- Gestione dei metadati: Erwin Data Modeler automatizza i processi di gestione e governance dei dati, migliorando il valore dei dati aziendali attraverso la coerenza, la chiarezza e il riutilizzo attraverso l'integrazione, i dati master, i metadati e le iniziative di analisi.
# 13. Arancia
Un software di data mining leader che utilizza statistiche, intelligenza artificiale e tecniche di apprendimento automatico per identificare tendenze e modelli nascosti in set di dati grandi e complessi. Le sue caratteristiche includono:
- Programmazione visiva: Orange fornisce un'interfaccia di programmazione visiva per i flussi di lavoro di analisi dei dati, consentendo una facile esplorazione e analisi senza codice.
- Ampia cassetta degli attrezzi: Orange fornisce una cassetta degli attrezzi diversificata per le attività di analisi dei dati, inclusi widget per l'input, il filtraggio, il campionamento, l'imputazione, la manipolazione delle caratteristiche, la visualizzazione e gli algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati.
- Componenti aggiuntivi per funzionalità estese: Orange offre componenti aggiuntivi per varie analisi dei dati, consentendo agli utenti di eseguire analisi specializzate e lavorare con tipi di dati specifici.
- Open-source e multipiattaforma: Orange è un pacchetto software open source, rilasciato sotto licenza GPL, disponibile su GitHub, che supporta macOS, Windows e Linux.
Strumenti per l'analisi di Big Data
Gli strumenti di analisi dei big data sono software e tecnologie utilizzati per archiviare, elaborare e analizzare grandi volumi di dati per estrarre informazioni e schemi significativi. Sono disponibili vari strumenti di analisi dei big data, sia open source che commerciali, con caratteristiche e capacità diverse.
Alcuni strumenti popolari includono Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise e Microsoft Power BI. Questi strumenti offrono funzionalità come l'analisi qualitativa dei dati, la modellazione predittiva, la visualizzazione dei dati e l'integrazione con altri linguaggi statistici e di programmazione.
Tre cose che dovresti considerare quando selezioni gli strumenti di analisi dei big data per la tua azienda sono:
- Capacità analitiche: cerca strumenti che offrano vari tipi di modelli di analisi, come il mining predittivo, gli alberi decisionali, le serie temporali e l'analisi del paniere di mercato.
- integrazione: valutare se lo strumento può integrarsi con altri strumenti statistici e linguaggi di programmazione per l'analisi personalizzata.
- Importazione ed esportazione dei dati: verifica quanto è facile importare ed esportare dati dallo strumento e collegarlo al tuo repository di big data.
Quali tecniche usano gli analisti di dati?
Gli analisti di dati utilizzano varie tecniche e strumenti per analizzare i dati e ricavare approfondimenti significativi. Le tecniche che gli analisti di dati utilizzano per l'analisi includono:
- Analisi quantitativa
- Analisi qualitativa
- Visualizzazione dati
- Pulizia e preelaborazione dei dati
- Esplorazione dei dati
- Modellazione dei dati
Strumenti per l'analisi dei dati nella ricerca
Per quanto riguarda l'analisi dei dati nella ricerca, diversi strumenti possono aiutarti a raccogliere, elaborare, analizzare e visualizzare i dati. Gli strumenti popolari per l'analisi dei dati nella ricerca sono:
- Excel: Excel è uno degli strumenti ampiamente utilizzati per l'analisi dei dati, in particolare per i set di dati più piccoli nella ricerca.
- SPSS: SPSS è un software di analisi dei dati ampiamente utilizzato nelle scienze sociali e nella ricerca aziendale.
- Stata: Stata è un pacchetto software di analisi dei dati comunemente utilizzato in economia, scienze sociali e altri campi di ricerca. Stata è noto per la sua facilità d'uso e gestione dei big data.
- Apache Spark: Apache Spark è un motore di analisi unificato per l'elaborazione dei dati su larga scala. Spark fornisce API in più linguaggi, inclusi Python e R, rendendolo uno degli strumenti accessibili per la ricerca sull'analisi dei dati.
Software di analisi dei dati
Il software di analisi dei dati è fondamentale per le aziende per gestire e analizzare in modo efficace i propri dati. Consente agli utenti di organizzare, spiegare e presentare i dati in modo significativo. Sono disponibili varie opzioni software per l'analisi dei dati, ognuna con caratteristiche e capacità.
Suggerimenti sulla scelta del miglior software di analisi dei dati
- Prima di scegliere un software di analisi dei dati, è importante comprendere i tipi di dati che la tua organizzazione desidera analizzare e i requisiti di integrazione dei dati.
- Determina chi utilizzerà il software di analisi dei dati. Pertanto, considera il supporto dello strumento per le visualizzazioni rilevanti per la tua azienda.
- Valutare le capacità di modellazione dei dati del software di analisi dei dati.
- Considera il prezzo e il modello di licenza del software di analisi dei dati.
SQL viene utilizzato per l'analisi dei dati?
Structured Query Language (SQL) viene utilizzato per esaminare i dati. È un linguaggio potente che è stato creato per funzionare con database relazionali. Consente inoltre agli utenti di ottenere dati dai database, modificarli ed esaminarli. Inoltre, gli analisti di dati e gli scienziati utilizzano spesso SQL come linguaggio di programmazione per eseguire attività come il filtraggio, l'aggregazione e la trasformazione dei dati.
Quali sono i quattro tipi di analisi?
I quattro tipi di analisi sono descrittivi, diagnostici, predittivi e prescrittivi.
- Analisi descrittiva: L'analisi descrittiva riassume i dati storici utilizzando l'aggregazione dei dati e le tecniche di mining per scoprire tendenze e modelli. Inoltre è spesso presentato in rappresentazioni visive come diagrammi e grafici, fornendo spunti per ulteriori analisi.
- Analisi diagnostica: L'analisi diagnostica analizza gli eventi passati utilizzando l'esplorazione dei dati, la visualizzazione e l'analisi statistica per scoprire le cause alla radice, le relazioni e anche le correlazioni.
- Analisi predittiva: L'analisi predittiva prevede i risultati futuri utilizzando dati storici, utilizzando modelli statistici, machine learning e data mining per vari scopi, come la previsione della domanda, la segmentazione dei clienti, il rilevamento delle frodi e la valutazione del rischio.
- Analisi prescrittiva: l'analisi prescrittiva offre raccomandazioni per le azioni che utilizzano tecniche avanzate come l'ottimizzazione e la simulazione. Inoltre, si concentra sugli scenari e sui loro potenziali impatti sugli indicatori chiave di prestazione.
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