データ分析の分野が発展するにつれて、データ分析のためのツールの数が増えています。 この業界で働くことを考えている場合は、この記事をすべて読む必要があります。 この記事では、最も重要なデータ分析ツールのいくつかと、それらの利点について説明します。 オープンソース ツールと営利目的のソフトウェアの両方について、それぞれの使用法、利点、および欠点の概要を簡単に説明します。
分析ツールとは
分析ツールとは、研究および評価目的でデータにアクセスできるようにするツールを指します。これには、ダッシュボード、クエリ ビルダー、重要な学生および雇用の成果の概要、および P20W データ セットを含む可能性がある研究ライブラリが含まれますが、これらに限定されません。
ビジネス向け分析ツール
データを評価および分析するために、ビジネス分析ソリューションは XNUMX つ以上のビジネス システムからデータを収集し、データ ウェアハウスなどのリポジトリに統合します。 大多数の企業は、高度なデータ マイニング プログラム、統計機能を備えたスプレッドシート、予測モデリング プログラムなど、さまざまな分析ツールを採用しています。
これらのビジネス分析ツールを組み合わせることで、組織はビジネスの全体像を把握し、業界の重要な洞察と理解を明らかにし、組織はビジネス オペレーション、顧客のコンバージョン、およびその他の問題について、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。
ビジネス分析ツール:
＃1。 SWOT評価
SWOT 分析は、企業の成功に影響を与える内部要素と外部要素の両方を調べるために使用される一連の手法です。 会社が新しい計画、特に戦略的なマーケティング計画を開始する前に、この調査は通常、初期段階で実施されます。 強み、弱み、機会、脅威は、この調査を完了するために検討する必要がある、この調査の XNUMX つの要因です。 それらの長所と短所は、企業の内部にあり、企業の管理下にある要因を指します。 このため、それらは内部要因としても知られています。 一方、比較分析は、外部要素の分析に焦点を当てています。 これらの要素は、企業の機会と脅威に分けられます。
＃2。 PEST評価
Political、Economic、Sociological、および Technological の略である PEST のこの分析は、外部要因が企業のパフォーマンスにどのように影響するかを調べるためのアプローチです。 事業主には、分析プロセス中に考慮すべきさまざまな外部側面が与えられます。これらの側面は、会社に直接的および間接的に影響を与えます。
＃3。 ほとんどの評価
このアプローチは、所有者が正しいパターンに従っているという保証を与えるため、内部分析を行いたいビジネスに適しています。 Mission、Objective、Strategies、および Tactics を MOST と略します。 会社は、どこに行きたいか、使命を遂行するために達成しなければならない目標、計画の詳細、およびそれらをどのように実行するかを指定する必要があります。
＃4。 ヘプタリシス
このアプローチでは、評価プロセスの最初にビジネス イニシアチブの重要な側面を分析します。 市場機会、製品またはソリューション、実行戦略、財務エンジン、人的資本、見込みリターン、および安全域が、この分析を構成する XNUMX つのコア ファクターです。
データ分析ツール
リストは絶対に必要なもの、つまり必要なデータ分析ツールから始めます。 次に、大企業と中小企業の両方で利用されている、より人気のある製品とプラットフォームのいくつかに移りましょう。
＃1。 エクセルを使う
一言で言えばエクセル：
- 表計算ソフト、ユーティリティタイプ。
- 可用性: ビジネス。
- レポートとデータ ラングリングが主な XNUMX つの用途です。
- 長所: 広く使用されており、便利なプラグインがたくさんあります。
- 短所: 費用が高く、計算エラーがあり、膨大なデータの管理が不十分です。
最もよく知られている表計算プログラムは Excel です。 また、データ分析に優れた計算機能とグラフ機能も備えています。 専門分野や必要な追加ソフトウェアに関係なく、Excel は業界の標準です。 その便利な組み込み機能には、フォーム デザイン ツールとピボット テーブル (データの並べ替えまたは集計用) が含まれます。 また、データ操作を簡素化する幅広い追加機能も提供します。 たとえば、CONCATENATE 関数を使用して、テキスト、数値、および日付を XNUMX つのセルに結合できます。 Excel の検索機能を使用すると、特定のデータを簡単に分離できます。SUMIF を使用すると、柔軟な基準に基づいて値の合計を作成できます。
＃2。 Python
要するに：
- プログラミングに使用される言語。
- オープンソースおよび数千の無料ライブラリが利用可能です。
- データのスクレイピングから分析、レポート作成まで、すべてこれを使用して行われます。
- 長所: 簡単に習得でき、非常に適応性が高く、広く使用されています。
- 短所: メモリを大量に消費します。 他の言語ほど速く実行できない
Python は、すべてのデータ アナリストにとって不可欠なツールであり、幅広い用途があります。 より洗練された言語よりも可読性を優先し、コンピューター業界で広く使用されているため、多くのプログラマーが既に慣れ親しんでいます。 さらに、Python は非常に適応性が高く、幅広い多様なデータ分析ジョブに適した膨大な数のリソース ライブラリを備えています。 たとえば、NumPy ライブラリと pandas ライブラリは、一般的なデータ処理をサポートするだけでなく、計算量の多いワークロードを合理化するのにも優れています。
＃3。 Jupyter ノートブック
Jupyter ノートブックの概要:
- 対話型オーサリング ソフトウェアは、このタイプのツールです。
- 可用性: オープンソース。
- 一般的な用途には、コードの共有、チュートリアルの開発、作品の紹介などがあります。
- 長所: 表示に優れています。 言語に依存しない。
- 短所: 自己完結型ではなく、チームワークを助長しません。
Jupyter Notebook と呼ばれるオープンソースの Web プログラムを使用すると、インタラクティブなドキュメントを作成できます。 これらには、説明文、方程式、ライブ プログラミング、視覚化が組み込まれています。 Microsoft Word ページに似ているが、はるかにインタラクティブで、データ分析用に調整されているものを考えてみてください! これは、データ分析ツールとして作業を表示するための優れたツールです。ブラウザーで実行される Jupyter Notebook では、Python や R を含む 40 を超える言語がサポートされています。 また、HTML、写真、ビデオなどを含むさまざまな出力を提供し、Apache Spark などの大規模なデータ分析ツールに接続します (以下を参照)。
#4。 アパッチスパーク
Apache Spark の概要
- データ処理のフレームワーク、ツールの種類。
- 可用性: オープンソース。
- ビッグデータ処理と機械学習が XNUMX つの主な用途です。
- 長所: すばやく、動的で、使いやすい。
- 短所: 厳密なユーザー インターフェイスとファイル管理メカニズムの欠如。
ソフトウェア アーキテクチャ Apache Spark を使用することで、データ サイエンティストとアナリストは膨大な量のデータをすばやく分析できます。 最初は 2012 年に作成され、慈善団体の Apache Software Foundation に寄付されました。 Spark は、構造化されていない大規模なデータ セットを調べるために作成された分散分析フレームワークです。 似たようなフレームワークは他にもありますが (Apache Hadoop など)、Spark は信じられないほど高速です。 ローカル メモリではなく RAM を使用するため、Hadoop よりも約 100 倍高速です。 そのため、大量のデータを必要とする機械学習モデルの作成に頻繁に使用されます。
＃5。 Microsoft Power BI
Power BI の概要:
- ビジネス分析ツールのスイート。
- 購入可能なソフトウェア (無料版あり)。
- 予測分析とデータの視覚化に最も頻繁に使用されます。
- 長所: 優れたデータ接続、一貫した更新、効果的な視覚化。
- 短所: 制限されたデータ (無料版)、厳密な数式、およびぎこちないユーザー インターフェイス。
Power BI は、寿命が 2010 年未満のデータ分析ソリューションの市場では比較的新しいものです。 最初は Excel プラグインとして開発されましたが、XNUMX 年代初頭に企業データ分析ツールのスタンドアロン スイートとして更新されました。 Power BI ユーザーは、学習曲線が短いため、インタラクティブなビジュアル レポートとダッシュボードを簡単に作成できます。 その強力なデータ統合は、その重要なセールス ポイントです。 Google や Facebook アナリティクスなどのクラウド ソースや、テキスト ファイル、SQL サーバー、Excel (Microsoft 製品に期待されるもの) とうまく連携します。
＃8。 Tableau
Tableau の概要:
- この種のツール: データ視覚化用のツール。
- 入手可能性: コマーシャル。
- データ ダッシュボードとワークシートの作成が主に使用されます。
- 長所: 素早さ、インタラクション、モバイル デバイスのサポート。
- 短所: データの前処理が不十分で、バージョン管理が不十分です。
最高の商用データ分析ツールの XNUMX つは Tableau です。Tableau を使用すると、プログラミングを深く理解しなくても、インタラクティブな視覚化とダッシュボードを構築できます。 このスイートは信じられないほどユーザーフレンドリーで、他の多くの BI ツールよりも大量のデータを適切に処理できます。 その視覚的なドラッグ アンド ドロップ インターフェイスは、他の多くのデータ分析ツールとは一線を画すもう XNUMX つの機能です。 しかし、
＃9。 KNIME
要するに：
- データ統合プラットフォーム、ツールの種類。
- 可用性: オープンソース。
- データマイニングと機械学習は、XNUMX つの主な用途です。
- 長所: オープンソース プラットフォームは、ビジュアルによって駆動されるプログラミングに最適です。
- 短所: スケーラブルではなく、いくつかの機能には技術的なノウハウが必要です。
オープンソースのクラウドベースのデータ統合プラットフォームである KNIME (Konstanz Information Miner) は、リストの最後です。 ドイツのコンスタンツ大学のソフトウェア エンジニアが 2004 年に作成しました。KNIME は当初、製薬部門向けに開発されましたが、複数のソースからのデータを XNUMX つのシステムにコンパイルできるため、他の分野での使用につながっています。 これらは、機械学習、ビジネス インテリジェンス、および消費者分析で構成されます。
Sprout Social が私たちのリストで XNUMX 位にランクされた理由は、クロスチャネルのソーシャル メディア分析に対する需要があるからです。
Sprout は、一度に多数のネットワークで結果を迅速に比較したい場合も、単一のネットワークでのパフォーマンスを深く掘り下げたい場合もカバーします。
Sprout には、テンプレート化されたカスタマイズ可能なレポート オプションが含まれており、重要なソーシャル データを収集するだけでなく、それらが何を表しているかを理解し、無関係な指標を除外してノイズを減らしながら、それらが何を表しているかを他の人に伝えるためのさまざまな方法を提供します。
＃2。 HubSpot
HubSpot が提供する分析ツールを使用すると、ソーシャル メディアのパフォーマンスを売り上げやビジネスの増加に結び付けることができます。 HubSpot を介して直接コンテンツを制作するか、他のプラットフォームを介して制作するか、または移動中にコンテンツを制作するかに関係なく、すべてのチャネルにわたるソーシャル戦略の成功について報告できます。 キャンペーンの成功を評価するために、いくつかのソーシャル メディア プラットフォームのパフォーマンスを比較することもできます。
＃3。 BuzzSumo
BuzzSumo は、従来の意味でのソーシャル メディア プラットフォームではありませんが、特定の情報の社会的相互作用を調べるための優れたツールです。
このツールは、Facebook、Twitter、および Pinterest で受け取った最新のブログ記事の共有数を表示できます。 コンテンツ マーケティング戦略を競合他社と比較して評価するために、関連する業界キーワードで競合しているコンテンツのパフォーマンスを追跡することもできます。
＃4。 キュレート
Instagram の売り上げを伸ばすことを目指す企業は、Curalate のようなプラットフォームをハイブリッド ストアフロントおよび分析ツールとして使用できます。 ブランド化されているかどうかに関係なく、「Like2Buy」リンクを実際に目にしたことがあるでしょう。 Curalate の Instagram バイオを見て、Bose のような大企業がソーシャル セールスにどのように使用しているかを確認してください。
＃5。 形
Twitter と Instagram のセクターおよびキャンペーン固有のハッシュタグのリアルタイムのパフォーマンス分析は、Keyhole などのツールによって提供されます。 これにより、企業は繁忙期に広告を出し、どのハッシュタグがフォロワーに最も人気があるかを知ることができます.
＃6。 シールドアプリ。
LinkedIn は、ソーシャル リードの 2% のソースであるため、B80B マーケターからますます注目を集めています。 一方、従業員の擁護に対する需要が高まっていることを考えると、組織は、会社のページに加えて、LinkedIn で各営業担当者のプロフィールも監視する必要があります。
このギャップは、SHIELD などの新しいソーシャル メディア分析ソリューションによって埋められています。 たとえば、SHIELD は各従業員のプロファイルと投稿の有効性を評価します。 従業員は、平均のいいね、コメント、ハッシュタグなどのコンテンツ指標を使用して、共有する前に投稿を微調整してリーチを増やすことができます。
マーケティング分析ツール
マーケティング分析ツールの重要性を理解するには、これらのツールが役立つドメインを理解する必要があります。 マーケティング分析にはさまざまな形式があります。
＃1。 インプロバド
Impprovado は、データの収集と変換を自動化することにより、マーケティング、販売、および収益データのさらなる調査を合理化するエンタープライズ グレードのマーケティング分析プラットフォームです。 このプラットフォームは、マーケティング データのパイプライン全体を促進します。
＃2。 ワタグラフ
マーケティング レポート ツールの Whatagraph を使用すると、さまざまなデータ ソースから有用なレポートを作成できます。 Whatagraph の XNUMX つの主なユーザー層は次のとおりです。 最初のカテゴリは、クライアントごとに多数のアカウントを管理するマーケティング会社で構成されています。 これらのデータ ソースを Whatagraph に接続して、レポートを作成できます。 レポートは、作成後に新しいデータを所定の間隔で自動的に送信するように自動化できます。 これに基づいて、代理店は各顧客のレポート作成に費やす毎週の時間を削減できます。
＃3。 Domo
Domo は、データの視覚化とビジネス インテリジェンスに重点を置いた分析ツールです。
Domo プラットフォームは、会社全体でエグゼクティブ レベルのダッシュボードを作成できる、マーケティングに特化していない BI ツールを使用したいと考えている、大企業に雇用されている C レベルのエグゼクティブに最適です。 マーケティング イニシアチブからのデータは、Domo の主な焦点ではありません。 これは、このプログラムが経営陣のダッシュボードと全社的なビジネス情報に対してかなりの容量を持っている一方で、マーケティング データの収集と視覚化にはおそらく理想的なオプションではないことを示しています。 このプラットフォームは、コネクタがそれほど深く拡張されず、マーケティング統合がそれほど広範ではないため、マーケティング部門だけで使用するには高すぎます。
#4.ファネル.io
Funnel.io は、データの収集、変換、読み込みを自動化することで、マーケティングのレポートと分析を合理化するマーケティング分析プラットフォームです。 CRM、e コマース、メール マーケティング プラットフォームなど、500 を超えるアプリとプラットフォームがこのプログラムに統合されています。 ユーザーは、Funnel.io を使用して、自動データ分類を行い、インポートとエクスポートの頻度を変更し、生データを変更できます。
分析ツールの 5 つのカテゴリとは?
- 規範的、
- 予測、
- 診断、
- 説明的、
- と認知
Excel は分析ツールですか?
データ分析に最もよく使用されるプログラムの XNUMX つは、Microsoft Excel です。 組み込みのピボット テーブルが含まれているため、間違いなく最も人気のある分析ツールです。 このオールインワンのデータ管理ツールを使用して、データを簡単にインポート、参照、クリーニング、分析、および視覚化できます。
SPSS はデータ分析ツールですか?
記述統計と二変量統計のデータ分析、結果の数値予測、およびグループ識別の予測は、すべて SPSS によって提供されます。 さらに、このソフトウェアは、グラフ作成、ダイレクト マーケティング、およびデータ変換機能を提供します。
最も一般的に使用されている分析ツールは何ですか?
スプレッドシートを操作して分析を作成するための最も一般的なツールは、Microsoft Excel です。
分析ツールと方法とは?
分析ツールとは、調査および評価目的でデータにアクセスできるようにするツールを指します。これには、ダッシュボード、クエリ ビルダー、重要な学生および雇用の結果の概要、および P20W データ セットを含む可能性がある調査ライブラリが含まれますが、これらに限定されません。
3 つの一般的な分析手法とは?
- 回帰の分析。
- モンテカルロ モデリング。
- 因子評価
分析ツールを選択するにはどうすればよいですか?
- ビジネス目標。 分析プラットフォームは、他の IT 投資と同様に、現在および将来のビジネス要件の両方に対応する必要があります。
- 価格
- ユーザー インターフェイスと視覚化、
- 高度な分析と価格。
- 統合、モビリティ、
- アジリティとスケーラビリティ。
- 複数のデータ ソース。
まとめ
データ セキュリティに対する脅威は、すべての企業に存在します。 関連データを分析して視覚化することにより、組織はデータ分析を使用して、以前のデータ侵害の根本原因を特定できます。 たとえば、IT 部門は、データ分析プログラムを使用して、監査ログを分析、分析、および視覚化して、攻撃のパスと発信元を特定することができます。 IT 部門は、この情報を使用して脆弱性を見つけ、パッチを適用できます。
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