Il numero di strumenti per l'analisi dei dati si sta espandendo con lo sviluppo della disciplina dell'analisi dei dati. Se stai pensando di lavorare in questo settore, dovresti leggere ogni parte di questo articolo. Discuteremo alcuni dei più importanti strumenti di analisi dei dati in questo articolo, insieme ai loro vantaggi. Riceverai una breve descrizione di ciascuno, delineandone gli usi, i vantaggi e gli svantaggi, sia per gli strumenti open source che per i software a scopo di lucro.
Cos'è uno strumento analitico
Gli strumenti analitici si riferiscono agli strumenti che consentono l'accesso ai dati per scopi di ricerca e valutazione, inclusi, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, dashboard, un generatore di query, riepiloghi di importanti risultati degli studenti e dell'occupazione e una libreria di ricerca, che può includere il set di dati P20W.
Strumenti analitici per le imprese
Per valutare e analizzare i dati, le soluzioni di analisi aziendale li raccolgono da uno o più sistemi aziendali e li consolidano in un repository, come un data warehouse. La maggior parte delle aziende utilizza una varietà di strumenti di analisi, inclusi sofisticati programmi di data mining, fogli di calcolo con funzionalità statistiche e programmi di modellazione predittiva.
Insieme, questi strumenti di analisi aziendale forniscono all'organizzazione un quadro completo dell'attività, rivelando intuizioni cruciali e comprensione del settore e consentendo all'organizzazione di prendere decisioni più informate sulle operazioni aziendali, sulle conversioni dei clienti e su altre questioni.
Strumenti per l'analisi aziendale:
#1. Valutazione SWOT
Un'analisi SWOT è un insieme di tecniche utilizzate per esaminare gli elementi interni ed esterni che hanno un impatto sul successo di un'azienda. Prima che l'azienda lanci nuovi piani, in particolare piani di marketing strategico, questo studio viene generalmente condotto nelle fasi iniziali. Punti di forza, punti deboli, opportunità e minacce sono i quattro fattori che contribuiscono a questo studio che devono essere esaminati per portarlo a termine. I punti di forza e di debolezza tra loro si riferiscono a qualsiasi fattore interno e sotto il controllo di una società; per questo motivo sono anche conosciuti come fattori interni. L'analisi comparativa, invece, si concentra sull'analisi di elementi esterni. Questi elementi vengono poi suddivisi in opportunità e minacce aziendali.
#2. Valutazione PEST
Questa analisi di PEST, che sta per Political, Economic, Sociological e Technological, è un approccio all'esame di come i fattori esterni influenzano le prestazioni di un'impresa. Ai proprietari delle imprese viene data una varietà di aspetti esterni da considerare durante il processo di analisi che ha un impatto sulle loro aziende sia direttamente che indirettamente.
#3. La maggior parte della valutazione
Questo approccio è appropriato per qualsiasi azienda che desideri eseguire analisi interne perché offre ai proprietari la certezza che stanno seguendo il modello giusto. Missione, Obiettivi, Strategie e Tattiche sono abbreviati in MOST. L'azienda deve specificare dove vuole andare, quali obiettivi deve raggiungere per svolgere la sua missione, le specificità del suo piano e come li realizzerà.
#4. Eptalisi
Questo approccio analizza gli aspetti chiave di un'iniziativa commerciale all'inizio del processo di valutazione. Opportunità di mercato, prodotto o soluzione, strategia di esecuzione, motore finanziario, capitale umano, rendimento potenziale e margine di sicurezza sono i sette fattori principali che compongono questa analisi.
Strumenti di analisi dei dati
Inizieremo il nostro elenco con le necessità assolute: gli strumenti di analisi dei dati che devi avere. Quindi, passeremo ad alcuni dei prodotti e delle piattaforme più apprezzati utilizzati da grandi e piccole imprese.
#1. Usa Excel
Excel in poche parole:
- Software per fogli di calcolo, tipo di utilità.
- Disponibilità: affari.
- Reporting e data wrangling sono i due usi principali.
- Pro: è ampiamente utilizzato e ha un sacco di utili plug-in.
- Contro: Costoso, errori di calcolo e scarsa gestione dei dati enormi.
Il programma per fogli di calcolo più noto è Excel. Ha anche funzionalità di calcolo e grafica che sono eccellenti per l'analisi dei dati. Indipendentemente dalla tua area di competenza o dal software aggiuntivo che potresti desiderare, Excel è uno standard nel settore. Le sue utili funzionalità integrate includono strumenti di progettazione dei moduli e tabelle pivot (per l'ordinamento o il conteggio dei dati). Fornisce inoltre un'ampia gamma di funzionalità aggiuntive che semplificano la manipolazione dei dati. Ad esempio, puoi unire testo, numeri e date in una singola cella con la funzione CONCATENA. La funzione di ricerca di Excel semplifica l'isolamento di dati particolari e SOMMA.SE consente di creare totali di valori basati su criteri flessibili.
#2. Pitone
In poche parole:
- Il linguaggio utilizzato per la programmazione.
- Sono disponibili open-source e migliaia di librerie gratuite.
- Tutto, dallo scraping dei dati all'analisi e al reporting, viene eseguito utilizzandolo.
- Pro: semplice da imparare, molto adattabile e ampiamente utilizzato.
- Contro: uso intensivo della memoria; non veloce come alcune altre lingue da eseguire
Python è uno strumento essenziale per ogni analista di dati e ha una vasta gamma di applicazioni. Dà una priorità maggiore alla leggibilità rispetto a linguaggi più sofisticati e, a causa del suo uso diffuso nell'industria dei computer, molti programmatori lo conoscono già. Inoltre, Python è incredibilmente adattabile, con una vasta selezione di librerie di risorse adatte a un'ampia gamma di diversi lavori di analisi dei dati. Ad esempio, le librerie NumPy e pandas sono eccellenti per supportare l'elaborazione generale dei dati e semplificare i carichi di lavoro altamente computazionali.
#3. Taccuino di Giove
Panoramica del notebook Jupyter:
- Il software di authoring interattivo è questo tipo di strumento.
- Disponibilità: open-source.
- Gli usi comuni includono la condivisione di codice, lo sviluppo di esercitazioni e la presentazione del lavoro.
- Pro: Eccellente per la visualizzazione; indipendente dalla lingua.
- Contro: Non molto autonomo o favorevole al lavoro di squadra.
Un programma Web open source chiamato Jupyter Notebook consente di creare documenti interattivi. Questi includono testo narrativo, equazioni, programmazione dal vivo e visualizzazioni. Pensa a qualcosa che assomigli a una pagina di Microsoft Word ma che sia molto più interattivo e su misura per l'analisi dei dati! È uno strumento eccellente per visualizzare il lavoro come strumento di analisi dei dati: oltre 40 linguaggi, tra cui Python e R, è supportato da Jupyter Notebook, che viene eseguito nel browser. Offre inoltre una varietà di output, tra cui HTML, foto, video e altro, e si collega a strumenti di analisi dei dati di grandi dimensioni come Apache Spark (vedi sotto).
#4. Scintilla Apache
Un breve riepilogo di Apache Spark
- Framework per l'elaborazione dei dati, tipo di strumento.
- Disponibilità: open-source.
- L'elaborazione dei big data e l'apprendimento automatico sono i due usi principali.
- Pro: Veloce, dinamico e semplice da usare.
- Contro: Interfaccia utente rigorosa e mancanza di un meccanismo di gestione dei file.
Con l'uso dell'architettura software Apache Spark, i data scientist e gli analisti possono analizzare rapidamente enormi volumi di dati. Inizialmente è stato creato nel 2012 e poi donato all'ente di beneficenza Apache Software Foundation. Spark è un framework di analisi distribuito creato per esaminare set di dati non strutturati su larga scala. Mentre ci sono altri framework simili (come Apache Hadoop), Spark è incredibilmente veloce. È circa 100 volte più veloce di Hadoop poiché utilizza la RAM anziché la memoria locale. Viene quindi frequentemente impiegato nella creazione di modelli di machine learning che richiedono molti dati.
# 5. Microsoft Power BI
Power BI in poche parole:
- Una suite di strumenti di analisi aziendale.
- Software disponibile per l'acquisto (con una versione gratuita).
- Utilizzato più di frequente per l'analisi predittiva e la visualizzazione dei dati.
- Pro: eccellente connettività dati, aggiornamenti coerenti e visualizzazioni efficaci.
- Contro: dati limitati (nella versione gratuita), formule rigorose e un'interfaccia utente goffa.
Power BI è relativamente nuovo nel mercato delle soluzioni di analisi dei dati con una durata inferiore a dieci anni. È stato inizialmente sviluppato come plug-in di Excel, ma è stato successivamente aggiornato come suite autonoma di strumenti di analisi dei dati aziendali all'inizio degli anni 2010. Con una breve curva di apprendimento, gli utenti di Power BI possono facilmente creare report e dashboard visivi interattivi. La sua forte integrazione dei dati è il suo principale punto di forza; funziona bene con fonti cloud come analisi di Google e Facebook, nonché file di testo, server SQL ed Excel (come ci si potrebbe aspettare da un prodotto Microsoft).
# 8. Tavolo
Panoramica rapida di Tableau:
- Strumento di questo tipo: uno per la visualizzazione dei dati.
- Disponibilità: Commerciale.
- La creazione di dashboard e fogli di lavoro di dati è ciò per cui viene utilizzato principalmente.
- Pro: rapidità, interazione e supporto per dispositivi mobili.
- Contro: Mancanza di pre-elaborazione dei dati e scarso controllo della versione.
Uno dei migliori strumenti di analisi dei dati commerciali è Tableau, che consente di creare visualizzazioni interattive e dashboard senza la necessità di avere una profonda conoscenza della programmazione. La suite è incredibilmente intuitiva e gestisce enormi volumi di dati meglio di molti altri strumenti di BI. La sua interfaccia visiva drag-and-drop è un'altra caratteristica che lo distingue da molti altri strumenti di analisi dei dati. Tuttavia,
#9. COLTELLO
In poche parole:
- Piattaforma di integrazione dei dati, tipo di strumento.
- Disponibilità: open-source.
- Il data mining e l'apprendimento automatico sono i due usi principali.
- Pro: la piattaforma open source è eccellente per la programmazione guidata dalla grafica.
- Contro: non scalabile e diverse funzioni richiedono know-how tecnico.
KNIME (Konstanz Information Miner), una piattaforma di integrazione dati open source basata su cloud, è l'ultima della nostra lista. Gli ingegneri del software dell'Università di Costanza in Germania lo hanno creato nel 2004. Sebbene KNIME sia stato inizialmente sviluppato per il settore farmaceutico, la sua capacità di raccogliere dati da diverse fonti in un unico sistema ha portato al suo utilizzo in altri campi. Questi consistono in machine learning, business intelligence e analisi dei consumatori.
Il motivo per cui Sprout Social è al primo posto nella nostra lista è dovuto alla domanda di analisi dei social media multicanale.
Sprout ti copre se vuoi confrontare rapidamente i risultati su più reti contemporaneamente o approfondire le tue prestazioni su una singola rete.
Sprout include opzioni di reporting basate su modelli e personalizzabili, che ti offrono una varietà di modi non solo per raccogliere dati social cruciali, ma anche per comprendere ciò che rappresentano e comunicarli ad altri escludendo metriche irrilevanti e riducendo il rumore.
# 2. HubSpot
Gli strumenti analitici forniti da HubSpot ti consentono di collegare le prestazioni dei social media all'aumento delle vendite e del business. Puoi segnalare il successo della tua strategia social su tutti i canali, sia che tu produca contenuti direttamente tramite HubSpot, attraverso altre piattaforme o mentre sei in movimento. Per valutare il successo di una campagna, puoi anche confrontare le prestazioni di diverse piattaforme di social media.
#3. Buzz Sumo
BuzzSumo è uno strumento fantastico per esaminare l'interazione sociale di una determinata informazione, nonostante non sia una piattaforma di social media in senso tradizionale.
Questo strumento può mostrarti il numero di condivisioni che il tuo articolo del blog più recente ha ricevuto su Facebook, Twitter e Pinterest. Per valutare il confronto tra le tue strategie di marketing dei contenuti e la concorrenza, puoi anche monitorare le prestazioni dei contenuti che competono per le parole chiave pertinenti del settore.
#4. Curalato
Le aziende che mirano ad aumentare le vendite su Instagram possono utilizzare piattaforme come Curalate come vetrina ibrida e strumento di analisi. Probabilmente ti sei imbattuto in un link "Like2Buy" in natura, indipendentemente dal fatto che fosse brandizzato o meno. Guarda la biografia di Instagram di Curalate per vedere come le grandi aziende come Bose lo usano per le vendite sui social.
#5. Figura
Un'analisi delle prestazioni in tempo reale degli hashtag specifici del settore e della campagna su Twitter e Instagram è offerta da strumenti come Keyhole. In questo modo, le aziende possono fare pubblicità durante i periodi di maggiore affluenza e scoprire quali hashtag sono più popolari tra i loro follower.
#6. Applicazione SCUDO.
LinkedIn sta ricevendo una quantità crescente di attenzione dai marketer B2B in quanto è la fonte dell'80% dei loro lead social. Nel frattempo, data la crescente domanda di difesa dei dipendenti, le organizzazioni dovrebbero anche monitorare il profilo di ciascun venditore su LinkedIn oltre alla pagina aziendale.
Il divario viene colmato dalle soluzioni emergenti di analisi dei social media come SHIELD. Ad esempio, SHIELD valuta l'efficacia del profilo e dei post di ciascun dipendente. I dipendenti possono modificare i loro post prima di condividerli per aumentare la loro portata utilizzando le metriche dei contenuti, come la media di Mi piace, commenti e hashtag.
Strumenti analitici di marketing
Dobbiamo comprendere i domini in cui questi strumenti possono essere utili se vogliamo comprendere il significato degli strumenti analitici di marketing. L'analisi di marketing si presenta in una varietà di forme.
# 1. improvvisato
Improvado è una piattaforma di analisi di marketing di livello aziendale che semplifica l'ulteriore studio dei dati di marketing, vendite e entrate automatizzando la raccolta e la trasformazione dei dati. La piattaforma facilita l'intera pipeline di dati di marketing.
#2. Whatagraph
Con l'aiuto dello strumento di reporting di marketing Whatagraph, puoi compilare report utili da una varietà di fonti di dati. I due principali dati demografici degli utenti di Whatagraph sono i seguenti. La prima categoria è costituita da società di marketing che gestiscono numerosi account per ciascun cliente. Possono collegare queste fonti di dati con Whatagraph per produrre il report. Il rapporto può essere automatizzato per inviare automaticamente nuovi dati a intervalli predeterminati dopo che è stato preparato. Su questa base, le agenzie potrebbero ridurre le ore settimanali dedicate allo sviluppo dei report per ciascun cliente.
# 3. Domo
Domo è uno strumento di analisi con particolare attenzione alla visualizzazione dei dati e alla business intelligence.
La piattaforma Domo è ideale per i dirigenti di livello C impiegati da grandi aziende che desiderano utilizzare uno strumento di BI non specifico per il marketing in grado di produrre dashboard di livello dirigenziale in tutta l'azienda. I dati delle iniziative di marketing non sono l'obiettivo principale di Domo. Ciò indica che mentre il programma ha una capacità considerevole per dashboard esecutivi e informazioni aziendali a livello aziendale, probabilmente non è l'opzione ideale per la raccolta e la visualizzazione dei dati di marketing. La piattaforma è troppo costosa per essere utilizzata dal solo reparto marketing perché i connettori non si estendono così in profondità e le integrazioni di marketing sono meno estese.
#4.Imbuto.io
Funnel.io è una piattaforma di analisi di marketing che semplifica i report e le analisi di marketing automatizzando la raccolta, la trasformazione e il caricamento dei dati. Più di 500 app e piattaforme, inclusi CRM, eCommerce, piattaforme di email marketing e altre, sono integrate con il programma. Gli utenti possono eseguire la categorizzazione automatica dei dati, modificare la frequenza delle importazioni ed esportazioni e modificare i dati grezzi utilizzando Funnel.io.
Quali sono le 5 categorie di strumenti analitici?
- Prescrittivo,
- predittivo,
- Diagnostico,
- Descrittivo,
- e cognitivo
Excel è uno strumento analitico?
Uno dei programmi più utilizzati per l'analisi dei dati è Microsoft Excel. Sono senza dubbio lo strumento analitico più ricercato disponibile poiché includono tabelle pivot integrate. Puoi semplicemente importare, sfogliare, pulire, analizzare e visualizzare i tuoi dati utilizzando questo strumento di gestione dei dati all-in-one.
SPSS è uno strumento di analisi dei dati?
L'analisi dei dati per le statistiche descrittive e bivariate, le previsioni dei risultati numerici e le previsioni per l'identificazione del gruppo sono tutte fornite da SPSS. Inoltre, il software offre funzioni di grafica, marketing diretto e trasformazione dei dati.
Qual è lo strumento analitico più utilizzato?
Lo strumento più popolare per lavorare con fogli di calcolo e creare analisi è Microsoft Excel.
Che cos'è uno strumento e un metodo analitico?
Gli strumenti analitici si riferiscono agli strumenti che consentono l'accesso ai dati per scopi di ricerca e valutazione, inclusi ma non limitati a dashboard, un generatore di query, riepiloghi di importanti risultati degli studenti e dell'occupazione e una libreria di ricerca, che può includere il set di dati P20W.
Quali sono le 3 tecniche analitiche comuni?
- Analisi della regressione.
- Modellazione Montecarlo.
- Valutazione del fattore
Come scelgo uno strumento analitico?
- Obiettivi aziendali. La tua piattaforma di analisi dovrebbe soddisfare i tuoi requisiti aziendali attuali e futuri, proprio come qualsiasi altro investimento IT.
- Prezzi,
- Interfaccia utente e visualizzazione,
- Analisi avanzata e prezzi.
- Integrazione, Mobilità,
- Agilità e scalabilità,.
- Fonti di dati multiple.
Conclusione
Esistono minacce alla sicurezza dei dati per tutte le aziende. Analizzando e visualizzando i dati pertinenti, le organizzazioni possono utilizzare l'analisi dei dati per determinare le cause alla radice delle precedenti violazioni dei dati. Ad esempio, la divisione IT può utilizzare programmi di analisi dei dati per analizzare, analizzare e visualizzare i registri di controllo al fine di individuare il percorso e il punto di origine di un attacco. L'IT può utilizzare queste informazioni per trovare vulnerabilità e correggerle.
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Riferimenti
