データ分析を実行すると、企業はより良い選択をし、より効率的にビジネスを運営するのに役立つパターン、傾向、つながりを発見することができます。 ただし、複数のツールや手法が存在するため、どのデータ アナリスト ツールが研究に最適であるかを判断するのは困難な場合があります。 したがって、この記事では、トップのデータ分析ツールの機能と利点に焦点を当てます。
データアナリストは誰ですか？
データ アナリストは、さまざまなツールやテクニックを使用して、さまざまなソースからデータ分析を調査、収集、整理、実行し、組織がビジネス目標を達成できるように支援します。 彼らは、ロジック、統計手法、コンピューター プログラミングを使用して、数値を組織がワークフローとビジネス プロセスを改善するために使用できる情報に変換します。 データ アナリストは、重要なデータとそれほど重要でないデータを区別する責任があり、多くの場合、データの品質を担当し、社内および社外の関係者向けのレポートを作成します。
データアナリストツールとは何ですか?
データ アナリスト ツールは、データ アナリストがデータを調査、収集、クリーニング、実行、視覚化して洞察を引き出し、データに基づいた意思決定を行うことを可能にするソフトウェア アプリケーションまたはプラットフォームです。 また、ユーザーはさまざまな操作や機能にアクセスできるため、データ分析プロセスのさまざまな領域を管理できるようになります。
最高のデータ アナリスト ツール
一流のデータ アナリストのツールとソフトウェアには次のようなものがあります。
＃1。 マイクロソフトエクセル
Microsoft Excel のデータ分析ツール (分析ツールパックとも呼ばれます) は、財務、研究、統計、およびエンジニアリング データ分析のためのさまざまなツールをアナリストに提供するアドインです。 その特徴は次のとおりです。
- アクティベーションの容易さ: 分析ツールパックは、[ファイル] メニューの [オプション] タブに移動し、[アドイン] を選択して、[管理] ドロップダウン リストから [Excel アドイン] を選択することで簡単にアクティブ化できます。
- さまざまな分析オプション: 分析ツールパックを有効にすると、回帰、ヒストグラム、分散分析 (ANOVA)、t 検定などのさまざまなデータ分析ツールが提供されます。
- 表とグラフを出力する: 適切な統計またはエンジニアリング マクロ関数を使用して、結果を計算し、出力テーブルに表示します。 一部のツールでは、出力テーブルに加えてグラフも生成します。
- 単一ワークシート分析: データ分析関数は XNUMX つのワークシート上で動作し、結果は最初のワークシートに表示され、残りのワークシートには書式設定された空の表が表示されます。
＃2。 Tableau
Tableau は、優れた視覚化、速度、対話性、モバイル サポートで知られる人気のあるデータ アナリスト ツールの XNUMX つです。 視覚的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを備えているため、コーディングに関する広範な専門知識がなくても、インタラクティブな視覚エフェクトやダッシュボードを簡単に作成できます。 Tableau の視覚化機能により、ビジネス インテリジェンスにおいて Tableau は人気の選択肢となっています。 その特徴は次のとおりです。
- 直感的でユーザーフレンドリーなインターフェース: Tableau は、技術的な専門知識がなくてもデータを探索および分析できる、ユーザーフレンドリーなビジュアル分析プラットフォームです。
- 強力なデータ探索: Tableau の VizQL テクノロジを使用すると、ドラッグ アンド ドロップ操作による迅速な視覚的なパターンの識別とデータ探索が可能になります。
- データ探索のための柔軟なフロントエンド: Tableau は、あらゆる技術的能力のユーザーに多用途のデータ探索フロントエンドを提供し、高度な分析、高度な計算、R/Python 統合、コホート分析、予測機能を提供して、より良い理解とコラボレーションを実現します。
- R および Python との統合: Tableau は R および Python と統合し、分析機能を強化し、データ洞察のための多重線形回帰を可能にします。
- アクセシビリティとコラボレーション: 外出先でのデータ アクセス、ブラウザー探索、可視性の向上とデータ コラボレーションの向上のための組み込み統合を実現する Tableau Mobile など、組織向けのビジュアル分析を提供します。
#3. ペリスコープデータ
Periscope Data は、一般的なデータ ウェアハウスやデータベースとの統合をサポートするビジネス インテリジェンス プラットフォームです。 これは、技術アナリストが SQL、Python、または R を使用してデータを変換できるようにするデータ分析ツールの XNUMX つであり、技術に詳しくないユーザーでも簡単にダッシュボードを作成して共有できます。 Periscope Data は、HIPAA-HITECH などのセキュリティ認定も提供しています。 Periscope データの機能は次のとおりです。
- 統合データプラットフォーム: Periscope Data は、複数のソースからデータを取り込み、保存、分析、レポートするための統合プラットフォームを提供し、データの単一ソースを確保します。
- SQL、Python、Rのサポート: Periscope Data は SQL、Python、R を統合し、データ プロフェッショナルが同じ開発環境で複雑な分析を実行し、予測モデルを構築し、インタラクティブな視覚化を作成できるようにします。
- Data Visualization: Periscope Data は、さまざまなチャート オプションを備えた包括的なデータ視覚化スイートを提供し、ユーザーがカスタム視覚化を作成して部門の進捗状況を把握できるようにします。
- データガバナンスとセキュリティ: Periscope Data は、ユーザーがアクセスを制御し、隔離された環境を作成し、データのセキュリティとコンプライアンスを確保するための包括的なデータ ガバナンス モジュールを提供します。
- 直感的な UI とクエリ管理: Periscope Data は、アドホック クエリ ツール、SQL エディター、オートコンプリート、書式設定、探索モードを備えた直感的なインターフェイスを提供し、効率的なデータ分析とクエリ管理を実現します。
#4。 パワーBI
Microsoft は、ビジネス インテリジェンス ツールである Power BI を提供しています。 これにより、ユーザーはさまざまなソースからデータをインポートし、リアルタイムのダッシュボードやレポートを作成できます。 Power BI は AI と Excel の統合をサポートし、事前構築されたカスタム データ コネクタを提供します。 これにより、企業は強力な分析と視覚化を通じてデータをより深く理解できるようになります。 Power BI を使用する利点は次のとおりです。
- リアルタイムダッシュボード: Power BI を使用すると、ユーザーは即座に更新されるリアルタイム ダッシュボードを作成して、問題を解決し、機会を見つけることができます。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース: Power BI には、ユーザーがデータを簡単に視覚化して分析できる直感的なインターフェイスがあります。
- データ統合: Power BI は、Excel、SQL Server、Azure、Salesforce など、さまざまなソースからのデータの簡単な統合をサポートしています。
- コラボレーション: Power BI を使用すると、ユーザーはダッシュボードやレポートを他のユーザーと共有できるため、データ分析プロジェクトでのコラボレーションが容易になります。
#5. Splunk
Splunk は、大量のマシンデータから洞察を引き出す、人気のあるビッグデータ収集および分析プラットフォームです。 これにより、組織はアプリケーション、IT 運用、コンプライアンス、セキュリティ監視を効率的に管理できるようになります。 Splunk は、データ分析のための次のようなツールと機能をいくつか提供します。
- 索引付けと検索: Splunk は、検索、アラート、レポート、視覚化のためにコンテナ内のデータにインデックスを作成し、関連付けます。 傾向を見つけ、測定値を作成し、問題を診断します。
- リアルタイムおよび履歴データ分析: Splunk を使用すると、企業は流動的なユーザー インターフェイスから数か月または数年分のデータを分析し、視覚化できます。
- 構造化データとの統合: Splunk は、マシンデータをリレーショナル データベースおよびデータ ウェアハウスと統合することにより、運用インテリジェンスとビジネスの洞察を強化します。
- スケーラビリティ: Splunk は、単一のデータセンターから複数のデータセンターに迅速に拡張できます。
- データモデリング: インデックス付きデータは、ドメインの専門家によって XNUMX つ以上のデータセットに成形され、エンドユーザーが Splunk の検索処理言語を学習することなくビジネス ケースを評価できるようになります。
＃6。 データパイン
Datapine は、SQL やデータベースの知識を必要とせずに、顧客がビジネス インテリジェンス データに迅速かつ簡単にアクセスできるようにするデータ分析ツールです。 データベースを分析するための直感的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを提供します。
DataPine を使用する利点は次のとおりです。
- リアルタイムの意思決定: オンライン データ分析により、企業は過去の傾向を分析し、現在のパフォーマンスを監視し、将来を予測することができます。 これにより、ワークフロー、意思決定、収益が向上します。
- 生産性とデータ品質の向上: 企業データをオンライン データ分析ツールに一元化することで、エラーや不適切な解釈が減少します。 したがって、ビジネス ユーザーは IT サポートなしでデータを抽出、分析、表示できます。
- 予測分析: Datapine は過去および現在のデータを分析して傾向とパターンを検出します。 将来のパフォーマンスを正確に予測し、組織がデータの先を行くことができるようにします。
- データのアクセシビリティとセキュリティ: DataPine はデータへのリモート アクセスを可能にし、インターネット対応デバイス上のセキュリティと安全な接続を確保します。.
＃7。 RStudio (ポジット)
RStudio (Posit) は、データ分析と統計コンピューティングのための人気のあるプログラミング言語および統合開発環境 (IDE) です。 R コードの作成、実行、デバッグ、およびデータの表示と操作のためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。 RStudio の機能は次のとおりです。
- コードエディタ: RStudio は、構文の強調表示、補完、デバッグ ツールを備えたコード エディターであり、効率とリアルタイム出力を強化します。
- ワークスペースブラウザ: RStudio のワークスペース ブラウザは、環境の変数、関数、リスト、データ フレームを追跡します。 このオブジェクトの視覚的な表示は、データの操作と分析に役立ちます。
- 展開: RStudio は Shiny をサポートしており、Web 開発やデプロイを行わずに R で Web アプリやインタラクティブなダッシュボードを構築できます。 これにより、データ分析プロジェクトを他のユーザーと簡単に共有できるようになります。
- コラボレーションと再現性: Git の統合により、RStudio でのコラボレーションが可能になります。 RMarkdown は、テキスト、コード、グラフィックス、および結果を含むレポートを提供します。 これは、データ分析ワークフローの再現性を確保するのに役立ちます。
＃8。 SAS
SAS は、高度な統計データ分析、多変量分析、ビジネス インテリジェンス、データ管理、視覚化、予測分析のためのソフトウェア スイートです。 その特徴は次のとおりです。
- プラットフォームの独立性: SAS はプラットフォームに依存しないため、Linux や Windows などのさまざまなオペレーティング システムで実行できます。 この柔軟性により、ユーザーは好みのオペレーティング システムで SAS を使用できるようになります。
- データアクセス： SAS を使用すると、生データ ファイルや外部データベースのデータに簡単にアクセスできます。 ほぼすべての形式でデータの読み取りと書き込みができるため、さまざまなデータ ソースを柔軟に操作できます。
- ビジネス・インテリジェンス: SAS はデータ変換、分析、操作に優れており、ビジネス インテリジェンス タスクに対するきめ細かな制御と設定を提供します。
- 高度な分析: SAS は、データ主導の意思決定と洞察のための高度な分析機能を提供します。
＃9。 MySQL Workbench
データ モデリング、SQL 開発、および包括的な管理ツールを提供するデータベース アーキテクト、開発者、DBA 向けのビジュアル ツール。 その機能は、開発者やデータ アナリストが MySQL データベースを操作するのに役立ちます。 その特徴は次のとおりです。
- ビジュアルデータベース設計とデータモデリング: MySQL Workbench は、ビジュアル モデリングと制約を通じてスキーマ設計、データ分析、クエリ作成を簡素化します。
- データの調査と分析: MySQL Workbench は、SQL クエリ、フィルタリング、並べ替えを通じてデータの探索と分析を支援します。
- 他のデータ分析ツールとの統合: MySQL Workbench は他のツールと統合して、データの視覚化、レポート作成、統計分析を強化します。
- ライブ SQL 分析サービス: MySQL Workbench により、リアルタイムのデータ分析と SQL Analysis Services のライブ データからの洞察が可能になります。
#10。 クアルトリクス
業界固有の機能を備えたこのリサーチ ソフトウェアは、11,000 を超える世界のブランドが市場調査に使用しています。 調査データを分析するためのさまざまな機能を提供します。 その特徴は次のとおりです。
- 統計 iQ セクション: Qualtrics Stats iQ は、Qualtrics および外部ソースからのデータを利用した、詳細な分析、傾向の特定、予測モデリングのためのユーザーフレンドリーな統計ツールです。.
- クラウドベースのプラットフォーム：クアルトリクスは、どこからでもデータ分析を可能にし、ユーザーがリモートで作業できるようにするクラウドベースのプラットフォームです。
- 既存システムとの統合: クアルトリクスは API を介して既存のシステムと統合し、分析を合理化し、追加の作業を削減します。
- ファーストクラスのサポート: クアルトリクスは専門家によるサポートを提供し、ユーザーが信頼できる支援を受けてデータ分析タスクを拡張し、成長目標に適応できるようにします。
＃11。 KNIME
KNIME は、ユーザーがビジュアル インターフェイスを使用してデータ ワークフローを構築できるようにするオープンソース データ分析プラットフォームです。 さまざまなデータ操作、変換、分析ツールと、他のデータ サイエンス ツールとの統合を提供します。 その特徴は次のとおりです。
- 要求に応じて実行をスケールする: KNIME は、Apache Spark 上のインメモリ ストリーミング、マルチスレッド データ処理、分散コンピューティングを通じてワークフローのパフォーマンスを強化します。
- 改善された UX/UI: KNIME Analytics Platform 5 は、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、初心者向けの視覚的なワークフローを簡素化します。
- データのモデリングと視覚化: KNIME は、モデリングや視覚化を含むデータ洞察ツールを提供し、統合されたデータ分析のために Keras、TensorFlow、H2O、R、Python などのオープンソース プロジェクトと統合します。
- 品質と精度を維持する: KNIME は、透明性、文書化、データの発信元、ステップ、モデリング アプローチの追跡を提供して、メンテナンスと修正を容易にすることで、高品質の分析を保証します。
- 時間節約機能: KNIME は、特徴エンジニアリング、ハイパーパラメーターの最適化、モデルの解釈可能性のための事前構築されたコンポーネントなど、プロトタイピングとテストの時間を節約する機能を提供します。
#12. エルウィン データモデラー (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) は、データ分析と管理のためのさまざまな機能を提供する強力なデータ モデリング ツールです。 その主な機能は次のとおりです。
- データガバナンスとインテリジェンス: Erwin Data Modeler はデータ定義の中央リポジトリであり、可視性、ガバナンス、データ ガバナンスを実現します。 ビジネス用語、ルール、ベスト プラクティスをサポートし、戦略的なデータ使用を推進します。
- データモデリング機能: Erwin Data Modeler は、複雑なビジネスおよび技術データ構造を設計、導入、理解するための包括的なツールであり、IDEF1X および次元モデリング表記をサポートしています。
- メタデータ管理: Erwin Data Modeler は、データ管理とガバナンスのプロセスを自動化し、統合、マスター データ、メタデータ、分析イニシアチブ全体での一貫性、明瞭性、再利用を通じてエンタープライズ データの価値を高めます。
＃13。 オレンジ
統計、人工知能、機械学習技術を使用して、大規模で複雑なデータ セットの隠れた傾向とパターンを特定する、主要なデータ マイニング ソフトウェアです。 その特徴は次のとおりです。
- ビジュアルプログラミング: Orange は、データ分析ワークフロー用のビジュアル プログラミング インターフェイスを提供し、コードを使用せずに簡単な探索と分析を可能にします。
- 豊富なツールボックス: Orange は、入力、フィルタリング、サンプリング、代入、特徴操作、視覚化、教師ありおよび教師なし学習アルゴリズム用のウィジェットを含む、データ分析タスク用の多様なツールボックスを提供します。
- 拡張機能のためのアドオン: Orange は、さまざまなデータ分析用のアドオンを提供しており、ユーザーが特殊な分析を実行し、特定のデータ タイプを操作できるようにします。
- オープンソースとクロスプラットフォーム: Orange は、GPL ライセンスの下でリリースされ、GitHub で入手可能なオープンソース ソフトウェア パッケージで、macOS、Windows、および Linux をサポートしています。
ビッグデータアナリストツール
ビッグ データ アナリスト ツールは、大量のデータを保存、処理、分析して、意味のある洞察やパターンを抽出するために使用されるソフトウェアとテクノロジーです。 オープンソースと商用の両方で、さまざまな機能を備えたさまざまなビッグ データ分析ツールが利用可能です。
人気のあるツールには Atlas などがあります。 Ti、IBM SPSS Modeler、Cloudera Enterprise、および Microsoft Power BI。 これらのツールは、定性的データ分析、予測モデリング、データ視覚化、他の統計言語やプログラミング言語との統合などの機能を提供します。
ビジネスにビッグ データ分析ツールを選択する際に考慮すべき XNUMX つの点は次のとおりです。
- 分析機能: 予測マイニング、デシジョン ツリー、時系列、マーケット バスケット分析など、さまざまなタイプの分析モデルを提供するツールを探してください。
- 統合: ツールがカスタム分析のために他の統計ツールやプログラミング言語と統合できるかどうかを検討してください。
- データのインポートとエクスポート: ツールからのデータのインポートとエクスポート、およびビッグ データ リポジトリへの接続がいかに簡単かを確認してください。
データアナリストはどのようなテクニックを使用しますか?
データ アナリストは、さまざまな技術とツールを使用してデータを分析し、有意義な洞察を導き出します。 データ アナリストが分析に使用する手法は次のとおりです。
- 定量分析
- 定性分析
- Data Visualization
- データのクリーニングと前処理
- データ探査
- データモデリング
研究におけるデータ分析用ツール
研究におけるデータ分析に関しては、データの収集、処理、分析、視覚化に役立つツールがいくつかあります。 研究におけるデータ分析によく使われるツールは次のとおりです。
- Excel: Excel は、データ分析、特に研究における小規模なデータセットに広く使用されているツールの XNUMX つです。
- SPSS: SPSS は、社会科学やビジネス研究で広く使用されているデータ分析ソフトウェアです。
- Stata: Stata は、経済学、社会科学、その他の研究分野で一般的に使用されるデータ分析ソフトウェア パッケージです。 Stata は、ビッグ データの使いやすさと処理の容易さで知られています。
- Apache Spark: Apache Spark は、大規模なデータ処理のための統合分析エンジンです。 Spark は、Python や R などの複数の言語で API を提供しており、データ分析研究に利用しやすいツールの XNUMX つとなっています。
データ解析ソフトウェア
データ分析ソフトウェアは、企業がデータを効果的に管理および分析するために不可欠です。 これにより、ユーザーはデータを有意義に整理、説明、提示できます。 さまざまなデータ分析ソフトウェア オプションが利用可能であり、それぞれに機能が備わっています。
最適なデータ分析ソフトウェアを選択するためのヒント
- データ分析ソフトウェアを選択する前に、組織が分析したいデータの種類とデータ統合要件を理解することが重要です。
- データ分析ソフトウェアを誰が使用するかを決定します。 したがって、企業に関連する視覚化に対するツールのサポートを検討してください。
- データ分析ソフトウェアのデータ モデリング機能を評価します。
- データ分析ソフトウェアの価格とライセンス モデルを検討してください。
SQLはデータ分析に使用されますか?
データの確認には構造化照会言語 (SQL) が使用されます。 これは、リレーショナル データベースで動作するように作られた強力な言語です。 また、ユーザーはデータベースからデータを取得し、変更し、調査することもできます。 さらに、データ アナリストや科学者は、データのフィルタリング、集計、変換などのタスクを実行するプログラミング言語として SQL を頻繁に使用します。
XNUMX 種類の分析とは何ですか?
分析には、記述的、診断的、予測的、規範的な XNUMX 種類があります。
- 記述的分析: 記述的分析では、データ集約とマイニング技術を使用して履歴データを要約し、傾向とパターンを明らかにします。 また、多くの場合、チャートやグラフなどの視覚的表現で表示され、さらなる分析のための洞察が得られます。
- 診断分析： 診断分析では、データ探索、視覚化、統計分析を使用して過去のイベントを分析し、根本原因、関係性、相関関係を明らかにします。
- 予測分析: 予測分析は、需要予測、顧客セグメンテーション、不正検出、リスク評価などのさまざまな目的で統計モデリング、機械学習、データ マイニングを利用して、履歴データを使用して将来の結果を予測します。
- 処方分析: 規範的分析は、最適化やシミュレーションなどの高度な技術を使用してアクションの推奨事項を提供します。 また、シナリオとその主要業績評価指標に対する潜在的な影響にも焦点を当てています。
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参考文献
