Le aziende utilizzano il software di analisi dei dati per aumentare i ricavi e l'efficienza analizzando i dati aziendali a livello quantitativo e qualitativo per aumentare la produttività e i profitti. Le aziende possono estrarre i dati, classificarli, trovare tendenze e comportamenti e analizzarli per ottenere informazioni utilizzando gli strumenti di analisi dei dati. Le aziende internazionali raccolgono ed esaminano dati su clienti, processi aziendali, economia di mercato ed esperienza nel mondo reale. La funzione essenziale delle aziende moderne è l'analisi dei dati. Poiché nessun singolo strumento di analisi dei dati può soddisfare tutte le esigenze, selezionare il migliore potrebbe essere difficile. Diamo un'occhiata ad alcune delle soluzioni più apprezzate oggi sul mercato e quindi valutiamo i criteri chiave per decidere tra di loro per aiutarti a decidere quale strumento di analisi dei dati è il migliore per la tua azienda.
Software di analisi dei dati
Oggi sono disponibili diversi strumenti o software di analisi dei dati per aiutare con il problema di convertire o trasformare i dati grezzi in informazioni utili e per lavorare su progetti di analisi dei dati. Prendere decisioni aziendali utilizzando l'analisi basata sui dati può richiedere queste informazioni. Il compito principale di un analista di dati è ricavare informazioni dai dati e, per fare ciò, deve utilizzare le numerose tecnologie di analisi dei dati a sua disposizione.
# 1. Microsoft Excel
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. Excel va bene per un'analisi semplice, ma non va bene per l'analisi di dati enormi perché ha un limite di circa 1 milione di righe e ha scarse capacità di collaborazione e controllo delle versioni. Per analisi estese e collaborative, le aziende dovrebbero tenere conto dei più recenti strumenti di analisi basati su cloud.
#2. Software di programmazione R
Uno dei linguaggi più utilizzati per la modellazione statistica, la visualizzazione dei dati e l'analisi è R. È un linguaggio di programmazione open source. R semplifica la manipolazione dei dati con pacchetti come plyr, dplyr e tidy. Con strumenti come ggplot2, reticolo, Plotly e altri, è fantastico per l'analisi e la visualizzazione dei dati. Inoltre, ha una considerevole comunità di sviluppo che offre supporto. R può essere scaricato gratuitamente dalla sua pagina principale. R è utilizzato da aziende come ANZ, Google e Firefox e altre aziende globali come YouTube, Netflix e Google utilizzano Python.
Questo software offre anche più di 15,000 pacchetti open source e una varietà di strumenti grafici, inclusi diversi per il caricamento, la manipolazione, la modellazione e la visualizzazione dei dati. Gli analisti tecnici con competenze di programmazione possono creare praticamente qualsiasi forma di analisi dei dati in questo ambiente, ma gli utenti senza tali competenze dovrebbero rivolgersi altrove.
#3. Taccuino di Giove
Jupyter Notebook è un'applicazione Web open source gratuita che può essere installata tramite la piattaforma Anaconda o il gestore di pacchetti di Python e quindi eseguita in un browser o su sistemi desktop. Gli sviluppatori possono utilizzare il codice live per generare report con dati e grafica. Ci sono circa 40 linguaggi di programmazione supportati dal sistema. Jupyter Notebook, precedentemente noto come IPython Notebook, è stato creato utilizzando il linguaggio di programmazione Python e consente ai programmatori di sfruttare l'ampia libreria di pacchetti Python per analisi e visualizzazioni. Lo strumento ha una considerevole comunità di sviluppatori che utilizza anche altre lingue. È difficile tenere traccia delle modifiche nei documenti Jupyter Notebook a causa del controllo della versione debole. Ciò implica che non è l'impostazione migliore per il lavoro di sviluppo e analisi e non è l'impostazione migliore per la collaborazione. Ma continua a essere uno strumento cruciale per la scienza dei dati e l'analisi dei dati per scopi di presentazione e didattici.
#4. Pitone
Python è un linguaggio di programmazione versatile, essenziale per qualsiasi analista di dati. 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 una vasta gamma di diversi lavori di analisi dei dati. Il difetto principale di Python è la sua velocità; utilizza molta memoria ed è più lento di molti altri linguaggi. Ma in generale, i vantaggi di Python superano i suoi svantaggi se stai creando cose da zero.
Miglior software di analisi dei dati
Il numero di strumenti che possono essere utilizzati per analizzare i dati si sta espandendo man mano che cresce la disciplina dell'analisi dei dati. Quali strumenti di analisi dei dati dovresti studiare se stai pensando a una carriera nel settore? In questo post metteremo in evidenza alcuni degli strumenti di analisi dei dati più importanti e spiegheremo perché dovresti conoscerli.
#1. Altair
Questo software fornisce una piattaforma per l'analisi dei dati aperta, flessibile, coerente ed estensibile con strumenti integrati per l'analisi predittiva e la trasformazione dei dati. Altair Monarch offre la preparazione dei dati basata su desktop e Knowledge Hub offre la preparazione dei dati guidata dal gruppo e un mercato dei dati centralizzato per velocizzare la collaborazione e la governance. All'interno di Knowledge Studio sono disponibili l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico. Le funzionalità di visualizzazione in tempo reale e di elaborazione dello streaming dell'azienda sono ospitate in Altair Panopticon.
#2. statistiche di Google
Con l'app ufficiale di Google Analytics, puoi tenere d'occhio tutte le tue proprietà Analytics e gestire la tua attività mentre sei in movimento. Questa app ti consente di:
1) Esamina le metriche importanti nei report integrati.
2) Tieni traccia dei dati in tempo reale
3) Confronta gli intervalli di date e applica i segmenti
4) Crea report personalizzati con le metriche e le dimensioni che preferisci.
Diamo un'occhiata ad alcuni commenti degli utenti raccolti da Google Analytics. Jeff Cooper ha affermato che l'attuale edizione di Google Analytics ha un tema oscuro, secondo lui! Sono sicuro di non essere l'unico a trovarlo riconoscente. La nuova interfaccia utente è davvero intuitiva e sorprendente. L'intero software sembra funzionare bene in ogni modo. Tutto sembra essere stato attentamente pianificato prima di essere messo in atto. Consiglio a tutte le aziende di utilizzare questa app in modo che possano monitorare rapidamente e semplicemente il proprio sito Web da qualsiasi luogo e in qualsiasi momento. Ben fatto il team di Analytics per un prodotto fantastico e utile!
#3. IBM Cognos
IBM offre un'ampia gamma di funzionalità di BI e analisi in due linee di prodotti separate. Gli utenti possono accedere ai dati per creare dashboard e report utilizzando la piattaforma Cognos Analytics, una soluzione self-service integrata. Riconoscimento automatico dei modelli, supporto per la richiesta e la generazione del linguaggio naturale e funzionalità di analisi avanzate incorporate sono tutte caratteristiche dell'interfaccia utente abilitata per il machine learning di IBM Watson Analytics. Il software BI di IBM può essere utilizzato sia on-premise che come soluzione ospitata tramite IBM Cloud.
#4. Incorta
La piattaforma dati Incorta offre prestazioni congiunte accelerate e velocizza l'acquisizione dei dati. Con il motore Direct Data Mapping di Incorta, dati aziendali complessi possono essere aggregati in tempo reale senza la necessità di un data warehouse. Gli utenti possono fare clic su un pulsante per scavare dai KPI aggregati di primo livello alle informazioni sulle transazioni di supporto. Puoi eseguire il drill ovunque con Incorta, grazie ai percorsi e ai livelli di drill definiti dall'utente.
# 5. Microsoft Power BI
Una delle migliori piattaforme di business intelligence, Microsoft Power BI, supporta un gran numero di origini dati. Gli utenti possono creare e condividere dashboard, visualizzazioni e report utilizzando questo strumento. Gli utenti possono creare un'app Power BI combinando diversi dashboard e report per una facile distribuzione. Inoltre, gli utenti di Power BI possono creare modelli di machine learning automatizzati e il software si connette con Azure Machine Learning. La comunità di utenti molto attiva della piattaforma aiuta ad espandere le funzionalità dello strumento e ad interagire con Excel e Office 365.
#6. Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud è un software che offre un'ampia selezione di soluzioni BI e di analisi che possono essere implementate on-premise o in Oracle Cloud. La soluzione Business Intelligence 12c dell'azienda include funzionalità BI convenzionali. Oracle Data Visualization offre strumenti più sofisticati e consente agli utenti di trascinare e incollare caratteristiche, diagrammi e grafici per visualizzare i dati in modo dinamico. Attraverso l'uso di punti della storia, il programma consente inoltre agli utenti di salvare immagini di momenti analitici nel tempo.
Software di analisi dei dati gratuito
Prendere in considerazione la capacità di modellazione dei dati di uno strumento. Alcuni sono in grado di modellare i dati da soli o di supportare uno strato semantico. Per analizzare i dati ed estrarre preziose informazioni dal set di dati, viene utilizzato un software di analisi dei dati gratuito. Queste tecnologie aiutano le aziende a sviluppare un processo decisionale basato sui dati. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner e Qlikview sono alcuni strumenti noti e apprezzati nel settore. Questi strumenti sono dotati di una serie di funzionalità integrate che supportano il processo di analisi dei dati. Infine, prendi in considerazione la licenza e il prezzo. Mentre alcuni servizi sono gratuiti, altri hanno costi di licenza o di abbonamento. Gli utenti non dovrebbero ignorare le numerose opzioni gratuite disponibili, poiché anche gli strumenti più costosi potrebbero non avere tutte le funzionalità di cui hanno bisogno.
#1. Zoho Analytics
Puoi ottenere nuove prospettive sui tuoi dati aziendali con l'aiuto di software di analisi e business intelligence self-service come Zoho Analytics. Senza richiedere l'assistenza dell'IT, puoi produrre e condividere in modo rapido ed efficace report ad hoc efficaci. Anche quando è presente un firewall, i database e le applicazioni possono importare dati. Zoho DataPrep, che collega, modella, pulisce, trasforma e arricchisce i dati per l'analisi, è un componente di Zoho Analytics.
#2. Trifatto
Trifacta è uno strumento di manipolazione dei dati open source che semplifica la preparazione dei dati per l'analisi dei dati. Inoltre, Trifacta assiste nella trasformazione dei dati grezzi in formati puliti e organizzati per l'esplorazione, l'analisi e l'esplorazione. Gli utenti possono esplorare e analizzare i dati con l'uso di tecniche di apprendimento automatico. Il nome alternativo di Trifacta, "Data Wrangler", rende ovvio che la sua applicazione principale è la pulizia dei dati. Ha ricevuto riconoscimenti da AWS per l'implementazione del machine learning. A differenza di Excel, questo software semplifica il lavoro con enormi set di dati. Inoltre, Trifacta ha anche eccellenti idee per la modifica del testo.
# 3. Arancia
Il toolkit arancione può essere utilizzato per qualsiasi cosa, dalla semplice visualizzazione dei dati alle complesse tecniche di apprendimento automatico, a condizione che sia open source. Inoltre, la libreria Python può essere utilizzata con esso. Funziona come una tela in cui l'utente può posizionare i widget per creare un flusso di lavoro. Il widget canvas viene utilizzato per tutte le funzionalità dei dati. Gli utenti possono sperimentare i numerosi metodi di visualizzazione dello strumento. Lo strumento Orange, utilizzato anche nel metodo di apprendimento automatico, ha un'ampia varietà di componenti aggiuntivi. Con questa tecnologia è possibile anche il data mining.
# 4. Tavolo
Tableau è una piattaforma per la visualizzazione e l'analisi dei dati che consente agli utenti di creare report e distribuirli all'interno di un browser o incorporati in un'applicazione, nonché su piattaforme desktop e mobili. Può funzionare sia in loco che nel cloud. La base della piattaforma Tableau è il suo linguaggio di query principale, VizQL. Il dashboard e gli elementi di visualizzazione drag-and-drop vengono convertiti in efficaci query di back-end grazie a ciò, il che riduce la necessità di miglioramenti della velocità dell'utente finale. Le query SQL avanzate non sono supportate da Tableau.
Società di software di analisi dei dati
L'analisi dei dati è il processo di conversione o modifica dei dati attualmente disponibili al fine di ottenere una migliore comprensione di quel processo o componente specifico. La forza lavoro può utilizzare le informazioni e l'analisi dei dati per vedere le informazioni in un contesto specifico e prendere decisioni aziendali più sagge per fornire prodotti e servizi migliori. Secondo sondaggi e ricerche di settore, oltre il 53% delle aziende ha utilizzato l'analisi dei big data nel 2017 e si prevede che tale numero aumenterà dell'11% nel tempo. Negli ultimi anni è aumentato l'uso di sofisticate tecniche analitiche per l'automazione delle attività e del business. Non sorprende che l'analisi delle informazioni si sia evoluta in uno strumento vitale per numerose aziende in tutto il mondo.
#1. Gruppo Innowise
Il gruppo Innowise è leader nello sviluppo di soluzioni software all'avanguardia e vanta oltre quindici anni di esperienza nel settore. I loro sviluppatori di software lavorano diligentemente dai loro uffici nella fiorente metropoli di Varsavia per sviluppare soluzioni innovative che supportano il successo delle imprese. I clienti possono gestire i propri dati in modo da massimizzare il loro potenziale con l'aiuto della loro analisi dei dati e delle competenze di gestione. Per determinare e valutare le esigenze di ciascun cliente in modo che possa decidere come utilizzarlo al meglio, lavorano a stretto contatto con loro su base individuale.
Le specifiche includono:
- Gestione dei dati
- Archiviazione dei dati
- Manipolare i dati
- Mappatura dei dati
- Analisi avanzata
- Consulenza e consulenza sui dati
#2. Software Indio
Le soluzioni di analisi dei dati e ingegneria dei dati sono competenze chiave del fornitore di soluzioni tecnologiche Indium Software. È tra le prime 15 società di consulenza sui Big Data secondo Clutch grazie ai suoi oltre 20 anni di presenza sul mercato. Indium offre soluzioni dati affidabili e all'avanguardia con una gestione dei progetti XNUMX ore su XNUMX. Fornisce alle aziende un'ampia gamma di servizi di analisi dei dati per aiutarle a ottenere il massimo dai loro dati esterni, storici o in tempo reale.
Tra i loro servizi più noti ci sono:
- Analytics per testo, immagini e video
- Algoritmi per AI e ML
- Analisi IoT
- Analisi per le vendite e il marketing
- BI e visualizzazione dei dati
#3. Nei laboratori di dati
La società InData Labs è un noto fornitore di soluzioni AI e Big Data. InData Labs crea soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per affrontare le attuali preoccupazioni del business dei big data, assistendo i clienti nel trarre valore dai dati in tempo reale e utilizzandoli per guidare una trasformazione digitale di successo. Per aziende di tutte le dimensioni e in una varietà di settori, tra cui logistica, sanità, sport e benessere, e-commerce, produzione, marketing, giochi e intrattenimento, InData Labs sviluppa software all'avanguardia.
#4. ScienceSoft
ScienceSoft, leader nell'analisi dei dati e nella scienza dei dati dal 1989, collabora con aziende in oltre 30 settori per trasformare enormi volumi di dati eterogenei in un fattore cruciale nel processo decisionale aziendale. I progettisti e gli implementatori delle soluzioni su larga scala di ScienceSoft per l'analisi finanziaria, della supply chain, delle risorse, dei clienti, delle vendite, dei prodotti, del marketing e delle risorse umane hanno dai 7 ai 20 anni di esperienza combinata. I clienti di ScienceSoft che utilizzano le sue soluzioni di analisi dei dati personalizzate registrano un aumento dei ricavi del 20%, una riduzione dell'80% dei costi operativi e un'elaborazione e un reporting dei dati 100 volte più veloci. I clienti di ScienceSoft apprezzano la dedizione del fornitore alla creazione di un'architettura durevole ea prova di futuro, delineando flussi di dati efficaci e scegliendo gli stack tecnologici giusti.
Quale software è più utilizzato per l'analisi dei dati?
Python e R sono linguaggi di programmazione. I due linguaggi di programmazione più popolari utilizzati nel settore dell'analisi dei dati sono R e Python. Python è un linguaggio interpretato di alto livello con sintassi semplice e semantica dinamica, mentre R è un programma open source utilizzato per analisi e statistiche.
Excel è un software di analisi dei dati?
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 un software di analisi dei dati?
L'analisi dei dati offerta da SPSS include statistiche descrittive e bivariate, previsioni di risultati numerici e previsioni per la classificazione degli individui. Inoltre, il software offre funzionalità per la traduzione dei dati, la creazione di grafici e il marketing diretto. La vista principale dell'interfaccia del software presenta i dati aperti in modo simile a un foglio di calcolo.
Di quali strumenti ho bisogno per diventare un analista di dati?
Fogli di calcolo, linguaggi di interrogazione come XML e SQL, linguaggi e framework di programmazione come Hadoop, Python e R e strumenti di visualizzazione come PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly e Bokeh sono alcuni degli strumenti e delle capacità fondamentali necessari per l'analisi dei dati .
Come faccio a scegliere un software di analisi dei dati?
Prendere in considerazione la capacità di modellazione dei dati di uno strumento. Alcuni sono in grado di modellare i dati da soli o di supportare uno strato semantico. È necessario utilizzare SQL o un programma come dbt per modellare i dati prima dell'analisi se si desidera utilizzarne uno che non lo faccia. Infine, prendi in considerazione la licenza e il prezzo. Mentre alcuni servizi sono gratuiti, altri hanno costi di licenza o di abbonamento. Gli utenti non dovrebbero ignorare le numerose opzioni gratuite disponibili perché gli strumenti più costosi non sono sempre quelli con le migliori funzionalità.
Quale app utilizzare per l'analisi dei dati?
Alcune delle app di Analytics ordinate per più popolari
Google Analytics. Uno strumento di analisi web e mobile freemium ampiamente utilizzato è Google Analytics.
Hotjar. I dati sul traffico possono essere analizzati utilizzando strumenti di analisi web convenzionali. Altri includono SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory e Gender-API.com. e altri strumenti sono solo alcuni esempi
Hai bisogno di codifica per l'analisi dei dati?
Le capacità di codifica non sono normalmente necessarie per le posizioni nell'analisi dei dati, ma alcuni analisti di dati devono farlo quotidianamente.
Conclusione
I dati sono uno strumento cruciale e la scelta del miglior fornitore di servizi può essere molto difficile. Devi essere consapevole delle esigenze della tua azienda e dei tipi di dati che devono essere valutati per l'utilizzo
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Riferimenti
