データ分析ツールは、プロセスを改善し、データ主導の意思決定を行うための洞察を明らかにするために、ビジネス、その顧客、およびその競合に関するデータを収集および分析するソフトウェアおよびプログラムです。 また、最高のデータ分析ツールは、企業が顧客データから洞察を引き出し、傾向とパターンを見つけて、より良いビジネス上の発見を行うのに役立ちます。 したがって、基本的なデータ分析を実行する場合でも、より高度なデータ分析を実行する場合でも、利用できる無料のデータ分析ツールは数多くあります。 より多くの洞察を得るために読んでください。
概要
データ分析ツールは、データを追跡して分析し、レポートを作成できるため、さまざまな方法で企業を支援します。 ビジネス オーナーとしてこれらのツールを理解することは、リソースをどこに配置し、商品やサービスの価格を設定する方法について、より適切な決定を下すのに役立ちます。
同様に重要なことは、最高のデータ分析ツールは、傾向を特定し、顧客ベースをよりよく理解するのに役立ちます. また、企業にとって最適なタイプのデータ分析は、その開発段階によって異なりますが、通常は、積極的ではなく事後対応的なビジネス上の意思決定を行うための洞察しか得られません。
データ分析ツールの種類
以下、各種です。
＃1。 診断分析
診断データ分析は、データを調べて、原因とイベント、または何かが起こった理由を理解するプロセスです。 記述的分析と同様に、過去のデータを使用して質問に答えます。 しかし、「何が」に焦点を当てるのではなく、診断分析は、データ内で発生または異常が発生した理由という重要な問題に対処します。 このタイプの分析は、企業が次のような質問に答えるのに役立ちます。
- 我が社の前四半期の売り上げが落ちたのはなぜですか?
- 顧客離れが急増しているのはなぜですか?
- 特定の製品バスケットが前年の売上高を大幅に上回っているのはなぜですか?
診断分析は、機械学習/予測分析よりもアクセスしやすく、幅広いユースケースに適合する傾向があります。 予測分析のユース ケースに割り当てたいくつかのビジネス上の問題が解決されることさえあるかもしれません。
＃2。 規範的なデータ分析
処方的分析は、AI とビッグデータを組み合わせて結果を予測し、取るべき行動を特定するのに役立ちます。 このカテゴリの分析は、最適化とランダム テストにさらに分類できます。 ML の進歩を利用した規範的分析は、「これを試したらどうなるか」などの質問に答えるのに役立ちます。 そして「ベストアクションは？」 正しい変数をテストし、肯定的な結果を生成する可能性が高い新しい変数を提案することもできます。
＃3。 記述的データ分析
記述的分析は、それなしではビジネス インテリジェンス (BI) ツールとダッシュボードを持つことができないため、レポートのバックボーンです。 このように、記述的分析は「何が起こったのか?」という質問に答えます。 このタイプの分析は、過去のイベントを中心としたレポートと分析を提供する、顧客によって最も一般的に使用されています。 企業が次のようなことを理解するのに役立ちます。
- 会社としてどれくらい売れたの？
- 全体的な生産性は?
- 前四半期に解約した顧客の数は?
記述的分析は、集計レベルで全体的なパフォーマンスを理解するために使用され、レポートやアプリケーションを構築するためにデータをすぐに利用できる傾向があるため、企業が開始するのが最も簡単な場所です。
＃4。 予測データ分析
予測分析は、機械学習を使用して履歴データに基づいて何が起こる可能性があるかを判断する高度な分析の一種です。 記述分析と診断分析の大部分を構成する履歴データは、予測分析モデルを構築するための基礎として使用されます。
たとえば、Instagram での男性用ウェアの広告キャンペーンでは、予測分析を適用して、コンバージョン率がターゲット オーディエンスの地理的エリア、所得層、関心にどの程度関連しているかを判断し、XNUMX つ (またはそれ以上) のターゲット オーディエンスの統計を分析して、各人口統計の収益値
効果的なデータ分析ツールの選び方
適切なデータ分析ツールを選択するのは難しい場合があります。 上記のリストから効果的なツールを選択するのに苦労している場合は、次の質問への回答を参考にして、ニーズに合った最適なデータ分析ツールを見つけてください。
＃1。 分析に必要なデータの種類は?
データ分析ツールを選択する前に、分析するデータの種類を決定する必要があります。 量的データですか、それとも質的データですか? スプレッドシートやデータベースに格納された数値データは、Excel のデータや Tableau などの BI ツールを使用して視覚的な洞察に簡単に変換できるためです。 しかし、自由回答形式の調査回答、電子メール、ソーシャル メディアでの会話などの定性データを理解するには、多くの場合、AI データ分析ソフトウェアが必要です。
＃2。 ツールを使用するために必要なスキル
ほとんどの企業は、SQL クエリとツールを扱う洗練されたデータ サイエンス チームを持っています。 データ分析ツールを機能させるために専門家は必要ありませんが、必要に応じて、トレーニングのギャップを埋めるか、チームに教える適切なスキルを持つ人を雇います. 代わりに、使いやすいツールを使用して、すべてのチーム メンバーにアクセス権を付与してください。
＃3。 どのくらいのデータを分析する必要がありますか?
XNUMX か月に数百のデータ ポイントを受け取る場合、データの収集と分析のプロセスを自動化する高度なツールがなくても、このデータを処理できる可能性があります。 ただし、データが数千に達する場合は、AI ツールを実装して、手動の面倒なタスクに時間を浪費しないようにする必要があります。 たとえば、膨大な量のテキスト データを手作業で分析することは、反復的であるだけでなく、悪い結果につながる可能性があります。
なぜ？ 人間は主観だから。 データを分類してタグ付けするために多くの人を雇う必要がある場合、人間のタグ付け担当者はそれぞれデータ ポイントに異なるラベルを付けます。AI ツールは XNUMX つの基準セットを使用してトレーニングされ、多くの場合カスタマイズ可能であるため、データから正確で実用的な洞察を確実に得ることができます。 .
＃4。 予算はいくらですか
インフラストラクチャのコストも考慮する必要があります。 データ ウェアハウスまたはクラウドベースのデータ ストレージ、およびデータ パイプラインに投資する必要がありますか? 繰り返しますが、現在のチーム構造について考える必要があります。また、より複雑なデータ分析ツールを選択する場合は、専門家チームを雇う予算があるかどうかを検討する必要があります。 最後に、データ分析ツールの価格と実装時間も決定に影響します。 データ分析ツールを比較するときは、使用した分だけ支払うことができるかどうか、または月額固定料金があるかどうかを確認する必要がある場合があります。
#5。 時間
最後に、データ分析ツールの実装にはどのくらいの時間がかかりますか? 4 週間または 4 か月で稼働するソリューションが必要ですか? 独自のデータ分析ツールを構築している場合は、非生産的な待機時間のコストを考慮する必要があります。 価格とライセンス。 一部のデータ分析ツールは、サブスクリプションまたはライセンス ベースで提供されます。 この場合、必要なユーザー数を考慮する必要があります。または、プロジェクトごとにのみ見ている場合は、サブスクリプションの潜在的な長さを考慮する必要があります。
上記のすべての質問に答えると、どのツールが自分に適しているかをよりよく理解できるようになります。
最高のデータ分析ツール
最高のデータ分析ツールは、企業が製品やサービスを改善してクライアントの満足度を高めるのをサポートします。 本質的に、データ分析とは、大量のデータを収集および整理して、重要なビジネス上の選択を支援する有用な情報を抽出することです。 一般に、データ分析はデータを調べて予測を生成し、有用な情報を抽出します。 以下の最高のデータ分析ツールを見てみましょう。
#1.思考スポット
従来のデータ分析ツールとは異なり、ThoughtSpot は自然言語理解に基づいて機能します。 データを視覚化するには、自然言語を使用して適切な質問をするだけです。 ThoughtSpot は、レポートやダッシュボードの作成に使用できるビジュアライゼーションやその他の独自の洞察を自動的に表示します。
＃2。 マイクロソフトエクセル
世界で最も有名な表計算ソフトウェア。 さらに、データ分析に最適な計算機能やグラフ機能も備えています。 専門分野が何であれ、他に必要なソフトウェアが何であれ、Excel はこの分野の定番です。 その貴重な組み込み機能には、ピボット テーブルと作成ツールが含まれます。
＃3。 Python
幅広い用途を持つプログラミング言語である Python は、データ アナリストにとってなくてはならないものです。 より複雑な言語とは異なり、読みやすさに重点を置いており、技術分野で一般的に人気があるということは、多くのプログラマーがすでに使い慣れていることを意味します。 また、Python は非常に用途が広いです。 さまざまなデータ分析タスクに適した膨大な範囲のリソース ライブラリがあります。
＃4。 Qlikview
Qlikview は、データの視覚化に最適なツールとして推奨されています。 それはより速く、簡単で、本質的にユニークです。 QlikView には、ディスカッション フォーラム、ブログ、およびライブラリを備えたコミュニティがあります。 コミュニティは、ほとんどのクエリを解決するのに役立ちます。 異なる色を使用してデータ間の関係を示します。 Qlikview は、ユーザーがデータ視覚化へのさまざまなアプローチから正しい決定を下すのに役立ちます。
＃5。 R [クラン]
統計/データ分析ソフトウェアの作成によく使用されます。 R の構文は Python よりも複雑で、学習曲線は急勾配です。 ただし、重い統計計算タスクを処理するために特別に構築されており、データの視覚化で非常に人気があります。 Python と少し似ていますが、R にも CRAN (Comprehensive R Archive Network) と呼ばれる自由に利用できるコードのネットワークがあり、10,000 以上のパッケージを提供しています。
無料のデータ分析ツール
無料のデータ分析ツールを使用して、データを分析し、データ セットから有意義な洞察を作成します。 これらは、企業がデータ駆動型の意思決定プロセスを作成するのに役立つ一連のツールです。
無料のデータ分析ツールは、データ アナリストが必要な分析プロセスを開発および実行するために使用するアプリケーションおよびソフトウェアであり、企業がより適切で情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うと同時に、コストを削減して利益を増加させるのに役立ちます。 以下は無料のデータ分析ツールの例です
＃1。 見物人
クラウドベースの Looker は、使いやすい直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェースを提供します。 無料のデータ分析ツールと管理、ビジネス インテリジェンス、および高度な視覚化機能を提供します。 このツールのマルチクラウド戦略は、さまざまなデータ ソースと展開方法の使用をサポートしています。 Looker は、Snowflake や Amazon Redshift などの一連のデータベースにも簡単に接続できます。
＃2。 オレンジ
は、リュブリャナ大学のプロジェクトとして 20 年以上存在しているオープンソースのデータ マイニングおよび機械学習ツールです。 オレンジ色のツールキットは、オープン ソースであれば、単純なデータの視覚化から複雑な機械学習アルゴリズムまで使用できます。 Python ライブラリでも使用できます。 これは、ユーザーがウィジェットを配置してワークフローを作成するキャンバスのようなものです。 すべてのデータ機能は、ウィジェット キャンバスで実行されます。 ユーザーは、ツールで利用可能なさまざまな視覚化手法を調べることができます。
＃3。 Domo
は、コネクタと呼ばれる 1,000 を超える組み込みの統合を提供し、ユーザーがオンプレミスおよびクラウドの外部システムとの間でデータを転送できるようにします。 Domo は、プラットフォームと統合するカスタム アプリの構築もサポートしているため、開発者はコネクタや視覚化ツールにすぐにアクセスしてシステムを拡張できます。 Domo は、データ ウェアハウスと ETL ソフトウェアを含む単一のプラットフォームとして提供されるため、独自のデータ ウェアハウスとデータ パイプラインを既にセットアップしている企業は、別のプラットフォームを検討することをお勧めします。
＃4。 メタベース
これは、無料のオープンソースの分析およびビジネス インテリジェンス ツールです。 メタベースを使用すると、ユーザーはデータについて「質問する」ことができます。これは、技術者ではないユーザーがポイント アンド クリック インターフェイスを使用してクエリを作成する方法です。 これは、単純なフィルタリングと集計に適しています。 より技術的なユーザーは、より複雑な分析のために生の SQL に直接アクセスできます。 メタベースには、分析結果を Slack などの外部システムにプッシュする機能もあります。
＃5。 Tableau
単純なデータから複雑なデータまで、データを視覚化するための無料の分析ツールです。 これは一種の対話型であり、ラベル、ツール、列のサイズ、およびカスタマイズできるほとんどすべてのものを提案できます。 このソフトウェアではドラッグ アンド ドロップ インターフェイスが非常に便利で、Tableau で計算を行うこともできます。 分析の知識がない人でも、Tableau プラットフォームのデータを見て理解することができます。
データ分析ツールの利点
データ分析ツールを導入することで、組織は意思決定を迅速化し、新規顧客を獲得し、カスタマー エクスペリエンスを向上させ、将来を見据えた組織になることができます。 データ分析ツールの利点のいくつかは次のとおりです。
＃1。 意思決定の迅速化
データ分析ツールは、セルフサービス分析ですべての専門家に力を与えることができるため、組織はデータ リテラシーによって意思決定を迅速化できます。 ユーザーはさまざまな質問をして、事業運営と販売実績に革命をもたらす可能性のある洞察を引き出すことができます。
＃2。 顧客を獲得する
ソーシャル メディアを含むパブリック ドメインのデータを分析することで、組織はユーザーのニーズの変化を特定できます。 これにより、企業は新しい製品/サービスを追加して新しい用途を獲得し続けることで、変化する要件に遅れずについていくことができます。
＃3。 顧客体験の向上
データ分析ツールは、製品/サービスの提供における欠点を評価し、ユーザーが嫌いなものを見つけるのに役立ちます. データ分析ツールを使用すると、感情分析などの高度な分析を実行して、顧客が製品についてどのように感じているかを発見できるため、ユーザーにより良いサービスを提供できます。
#4。 将来を見据える
インサイトにより、組織は情報に基づいた意思決定を行い、将来により良い結果を得ることができます。 何年もの間、企業は意思決定者の直感に頼ってきましたが、データ分析により、不正確な仮定を排除し、明快に仕事を進めることができます。
まとめ
データ分析は、少し練習すれば簡単に行うことができます。 すべてのツールが同じように役立つわけではありません。 ひとつの道具を選んで、その道具の達人になるのは良いことです。 データを理解することは、データ分析の観点から私たちが実際にどこにいるのかを知るために不可欠です. データの視覚化と分析において、プログラミングはそれほど重要ではありません。 しかし、一部のツールを使用すると、プログラミングに近づくことができます。
参考文献
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