企業は、データ分析ソフトウェアを使用して、定量的および定性的なレベルでビジネス データを分析し、生産性と利益を向上させることにより、収益と効率を高めます。 企業は、データを抽出して分類し、傾向と行動を見つけて分析し、データ分析ツールを使用して洞察を得ることができます。 国際的な企業は、顧客、ビジネス プロセス、市場経済、および現実世界の経験に関するデータを収集して調査します。 現代の企業の本質的な機能はデータ分析です。 単一のデータ分析ツールですべてのニーズを満たすことはできないため、最適なものを選択するのは難しい場合があります。 今日の市場で最も人気のあるソリューションのいくつかを見て、それらを決定するための重要な基準を評価して、どのデータ分析ツールがビジネスに最適かを判断するのに役立ててください.
データ分析ソフトウェア
現在、生データを有用な情報に変換または変換する問題を解決し、データ分析プロジェクトに取り組むために利用できるデータ分析ツールまたはソフトウェアがいくつかあります。 データ駆動型分析を使用してビジネス上の意思決定を行うには、この情報が必要になる場合があります。 データ アナリストの主な任務は、データから洞察を導き出すことです。これを行うには、多数のデータ分析テクノロジを自由に使用する必要があります。
＃1。 マイクロソフトエクセル
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。 Excel は簡単な分析には適していますが、1 万行程度の制限があり、コラボレーションやバージョン管理機能が貧弱であるため、膨大なデータ分析には適していません。 広範な共同分析のために、企業はより最近のクラウドベースの分析ツールを考慮する必要があります。
＃2。 R プログラミング ソフトウェア
統計モデリング、データの視覚化、および分析に最も広く使用されている言語の 2 つは R です。R はオープン ソースのプログラミング言語です。 R では、plyr、dplyr、tidy などのパッケージを使用してデータを簡単に操作できます。 ggplotXNUMX、lattice、Plotly などのツールを使用すると、データ分析と視覚化に最適です。 さらに、サポートを提供する大規模な開発コミュニティがあります。 R は、そのメイン ページから無料でダウンロードできます。 R は ANZ、Google、Firefox などの企業で使用されており、YouTube、Netflix、Google などの他のグローバル企業は Python を使用しています。
このソフトウェアは、15,000 を超えるオープンソース パッケージと、データの読み込み、操作、モデリング、および表示用のツールを含むさまざまなグラフィカル ツールも提供します。 プログラミング スキルを持つテクニカル アナリストは、この環境で事実上あらゆる形式のデータ分析を作成できますが、そのようなスキルを持たないユーザーは他の場所に行く必要があります。
＃3。 Jupyter ノートブック
Jupyter Notebook は、Anaconda プラットフォームまたは Python のパッケージ マネージャーを介してインストールし、ブラウザーまたはデスクトップ システムで実行できる無料のオープンソース Web アプリケーションです。 開発者はライブ コードを使用して、データとグラフィックを含むレポートを生成できます。 システムでサポートされているプログラミング言語は約 40 あります。 以前は IPython Notebook として知られていた Jupyter Notebook は、Python プログラミング言語を使用して作成され、プログラマーが分析と視覚化のために Python パッケージの広範なライブラリを活用できるようにします。 このツールには、他の言語も使用する大規模な開発者コミュニティがあります。 バージョン管理が弱いため、Jupyter Notebook ドキュメントの変更を追跡することは困難です。 これは、開発および分析作業に最適な設定ではなく、コラボレーションに最適な設定ではないことを意味します。 しかし、プレゼンテーションや教育目的のための重要なデータ サイエンスおよびデータ分析ツールであり続けています。
＃4。 Python
Python は、あらゆるデータ アナリストにとって不可欠な汎用性の高いプログラミング言語です。 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。 Python の主な欠点は速度です。 多くのメモリを使用し、他の多くの言語よりも低速です。 しかし、一般的に言えば、ゼロから作成する場合、Python の利点は欠点を上回ります。
最高のデータ分析ソフトウェア
データ分析の分野が拡大するにつれて、データ分析に使用できるツールの数が増えています。 この分野でのキャリアを考えている場合、どのデータ分析ツールを勉強する必要がありますか? この投稿では、最も重要なデータ分析ツールのいくつかを強調し、それらを知っておく必要がある理由を説明します。
＃1。 アルタイル
このソフトウェアは、予測分析とデータ変換のための組み込みツールを備えた、オープンで柔軟性があり、まとまりがあり、拡張可能なデータ分析のためのプラットフォームを提供します。 Altair Monarch はデスクトップベースのデータ準備を提供し、Knowledge Hub はグループ主導のデータ準備と集中型データ マーケットを提供して、コラボレーションとガバナンスを加速します。 Knowledge Studio 内では、予測分析と機械学習を利用できます。 同社のリアルタイム ビジュアライゼーションおよびストリーミング処理機能は、Altair Panopticon に組み込まれています。
＃2。 グーグルアナリティクス
公式の Google アナリティクス アプリを使用すると、外出中でもすべてのアナリティクス プロパティを監視し、ビジネスを管理できます。 このアプリでは次のことができます。
1) 組み込みレポートで重要な指標を調べます。
2) リアルタイムでデータを追跡
3) 日付範囲を比較してセグメントを適用する
4) 任意の指標とディメンションでカスタム レポートを作成します。
Google アナリティクスが収集したユーザー コメントをいくつか見てみましょう。 ジェフ・クーパーは、彼の意見では、現在の版の Google Analytics には暗いテーマがあると述べました! ありがたいと思うのは私だけではないと思います。 新しい UI は本当にユーザーフレンドリーで素晴らしいです。 ソフトウェア全体は、あらゆる点でうまく動作しているようです。 実行に移す前に、すべてが慎重に計画されているように見えます。 すべての企業がこのアプリを利用して、いつでもどこからでもすばやく簡単に Web サイトを監視できるようにすることをお勧めします。 素晴らしい便利な製品を提供してくれた分析チームはよくやった!
＃3。 IBM コグノス
IBM は、さまざまな BI および分析機能を XNUMX つの別個の製品ラインで提供しています。 ユーザーはデータにアクセスして、統合されたセルフサービス ソリューションである Cognos Analytics プラットフォームを使用してダッシュボードやレポートを作成できます。 自動パターン認識、自然言語による照会と生成のサポート、組み込まれた高度な分析機能はすべて、IBM Watson Analytics の機械学習対応ユーザー・インターフェースの機能です。 IBM の BI ソフトウェアは、オンプレミスと IBM クラウドを介したホスト型ソリューションの両方で使用できます。
＃4。 インコルタ
データ プラットフォームの Incorta は、共同のパフォーマンスを加速し、データの取り込みを高速化します。 Incorta のダイレクト データ マッピング エンジンを使用すると、データ ウェアハウスを必要とせずに、複雑なビジネス データをリアルタイムで集約できます。 ユーザーは XNUMX つのボタンをクリックして、最上位の集計された KPI からサポートするトランザクション情報まで掘り下げることができます。 ユーザー定義のドリル パスと層のおかげで、Incorta ではどこでもドリルできます。
＃5。 Microsoft Power BI
最高のビジネス インテリジェンス プラットフォームの 365 つである Microsoft Power BI は、多数のデータ ソースをサポートしています。 ユーザーは、このツールを使用して、ダッシュボード、視覚化、およびレポートを作成および共有できます。 ユーザーは、複数のダッシュボードとレポートを組み合わせて Power BI アプリを作成し、展開を容易にすることができます。 また、Power BI のユーザーは、自動化された機械学習モデルを作成することができ、ソフトウェアは Azure Machine Learning に接続します。 プラットフォームの非常に活発なユーザー コミュニティは、ツールの機能を拡張し、Excel および Office XNUMX とやり取りするのに役立ちます。
＃6。 Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloudは、オンプレミスまたはOracle Cloudに実装できる幅広いBIおよび分析ソリューションを提供するソフトウェアです。 同社の Business Intelligence 12c ソリューションには、従来の BI 機能が含まれています。 Oracle Data Visualization は、より高度なツールを提供し、ユーザーが特性、チャート、およびグラフをドラッグ アンド ペーストして、データを動的に視覚化できるようにします。 このプログラムでは、ストーリー ポイントを使用することで、ユーザーが分析的な瞬間の写真を保存することもできます。
無料のデータ分析ソフトウェア
ツールのデータ モデリング機能を考慮してください。 一部は、それ自体でデータをモデリングしたり、セマンティック レイヤーをサポートしたりできます。 データを分析し、データ セットから貴重な洞察を引き出すために、無料のデータ分析ソフトウェアが採用されています。 これらのテクノロジーは、企業がデータ駆動型の意思決定プロセスを開発するのに役立ちます。 Microsoft Excel、Tableau Public、KNIME、Rattle GUI for R、Talend、H2O、Trifacta、Orange、RapidMiner、および Qlikview は、この分野でよく知られており、好まれているツールです。 これらのツールには、データ分析プロセスをサポートする多数の機能が組み込まれています。 最後に、ライセンスと価格を考慮してください。 一部のサービスは無料ですが、他のサービスにはライセンスまたはメンバーシップの費用がかかります。 最も高価なツールでさえ、必要なすべての機能を備えていない可能性があるため、ユーザーは利用可能な多くの堅牢な無料オプションを無視すべきではありません.
＃1。 Zoho Analytics
Zoho Analytics のようなセルフサービスのビジネス インテリジェンスおよび分析ソフトウェアを利用して、ビジネス データに関する新たな視点を得ることができます。 IT 部門の支援を必要とせずに、効果的なアドホック レポートを迅速かつ効果的に作成して共有できます。 ファイアウォールが設置されている場合でも、データベースとアプリケーションはデータをインポートできます。 Zoho DataPrep は、分析用にデータを接続、モデル化、クレンジング、変換、強化するもので、Zoho Analytics のコンポーネントです。
＃2。 トリファクタ
Trifacta は、データ分析用のデータの準備を簡単にするオープンソースのデータ操作ツールです。 さらに、Trifacta は、未加工データを探索、分析、探索用のクリーンで整理された形式に変換するのに役立ちます。 ユーザーは、機械学習技術を使用してデータを探索および分析できます。 Trifacta の別名「Data Wrangler」から、その主なアプリケーションがデータ クリーニングであることは明らかです。 AWS から機械学習の実装が認められています。 Excel とは異なり、このソフトウェアを使用すると、膨大なデータセットを簡単に操作できます。 また、Trifacta には優れたテキスト編集のアイデアもあります。
＃3。 オレンジ
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手法まで、あらゆるものに使用できます。 さらに、Python ライブラリを使用できます。 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構築できるキャンバスとして機能します。 ウィジェット キャンバスは、すべてのデータ機能に使用されます。 ユーザーは、ツールの多数の視覚化方法を試すことができます。 機械学習手法にも活用されているOrangeツールには、多種多様なアドオンが用意されています。 この技術により、データマイニングも可能になります。
＃4。 Tableau
Tableau は、データの視覚化と分析のためのプラットフォームであり、ユーザーがレポートを作成して、ブラウザー内またはアプリケーションに埋め込んで配布したり、デスクトップおよびモバイル プラットフォーム間で配布したりできるようにします。 オンサイトとクラウドの両方で機能します。 Tableau プラットフォームの基盤は、その主要なクエリ言語である VizQL です。 これにより、ドラッグ アンド ドロップのダッシュボードと視覚化要素が効果的なバックエンド クエリに変換され、エンド ユーザーの速度向上の要件が軽減されます。 高度な SQL クエリは Tableau ではサポートされていません。
データ分析ソフトウェア会社
データ分析は、特定のプロセスまたはコンポーネントをよりよく理解するために、現在利用可能なデータを変換または変更するプロセスです。 従業員は、情報とデータ分析を使用して、特定のコンテキストで情報を確認し、より賢明なビジネス上の意思決定を行って、より良い製品とサービスを提供できます。 調査と業界調査によると、53 年には企業の 2017% 以上がビッグデータ分析を使用しており、その数は今後 11% 増加すると予想されています。 近年、タスクとビジネスの自動化のために高度な分析技術の使用が増加しています。 情報分析が、世界中の多くの企業にとって不可欠なツールに進化したことは驚くに値しません。
＃1。 イノワイズグループ
Innowise Group は、最先端のソフトウェア ソリューションの開発におけるリーダーであり、業界で XNUMX 年以上の専門知識を持っています。 同社のソフトウェア開発者は、繁栄するワルシャワの大都市にあるオフィスから熱心に働き、企業の成功をサポートする画期的なソリューションを開発しています。 お客様は、データ分析と管理の専門知識を活用して、潜在能力を最大限に引き出す方法でデータを管理できます。 各クライアントのニーズを判断して評価し、最適な使用方法を決定できるようにするために、彼らは個別にクライアントと緊密に連携します。
仕様は次のとおりです。
- データの管理
- データの保存
- データの操作
- データマッピング
- 強化された分析
- データの助言とコンサルティング
＃2。 インジウム ソフトウェア
データ分析とデータ エンジニアリング ソリューションは、テクノロジ ソリューション プロバイダーである Indium Software のコア コンピテンシーです。 15 年以上の市場での存在感から、Clutch によると、ビッグデータ コンサルティング会社のトップ 20 に入っています。 Indium は、XNUMX 時間体制のプロジェクト管理により、信頼性の高い最先端のデータ ソリューションを提供します。 企業に幅広いデータ分析サービスを提供し、外部データ、履歴データ、またはリアルタイム データを最大限に活用できるようにします。
最もよく知られているサービスは次のとおりです。
- テキスト、画像、動画の分析
- AI と ML のアルゴリズム
- IoTアナリティクス
- 販売とマーケティングのための分析
- BI とデータの視覚化
＃3。 InData ラボ
InData Labs 社は、AI およびビッグデータ ソリューションの有名なサプライヤーです。 InData Labs は、現在のビッグデータ ビジネスの懸念に対処するための AI を活用したソリューションを作成し、クライアントがリアルタイム データから価値を引き出し、それを利用してデジタル トランスフォーメーションを成功させるのを支援します。 InData Labs は、ロジスティクス、ヘルスケア、スポーツとウェルネス、e コマース、製造、マーケティング、ゲーム、エンターテイメントなど、あらゆる規模のさまざまな分野の企業のために、最先端のソフトウェアを開発しています。
＃4。 サイエンスソフト
1989 年以来、データ分析とデータ サイエンスのリーダーである ScienceSoft は、30 を超える業界の企業と協力して、膨大な量の異種データを企業の意思決定における重要な要素に変換しています。 財務、サプライ チェーン、資産、顧客、販売、製品、マーケティング、および人事分析のための ScienceSoft の大規模ソリューションの設計者および実装者は、合わせて 7 ～ 20 年の経験があります。 カスタマイズされたデータ分析ソリューションを使用する ScienceSoft の顧客は、収益が 20% 増加し、運用コストが 80% 削減され、データ処理とレポート作成が 100 倍速くなりました。 ScienceSoft の顧客は、耐久性があり将来性のあるアーキテクチャを作成し、効果的なデータ フローを概説し、適切な技術スタックを選択するというベンダーの献身を高く評価しています。
データ分析に最も使用されているソフトウェアは?
Python と R はプログラミング言語です。 データ分析業界で使用されている XNUMX つの最も人気のあるプログラミング言語は、R と Python です。 Python は単純な構文と動的セマンティクスを備えた高レベルのインタープリター型言語ですが、R は分析と統計に使用されるオープンソース プログラムです。
Excel はデータ分析ソフトウェアですか?
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 はデータ分析ソフトウェアですか?
SPSS が提供するデータ分析には、記述統計と二変量統計、数値結果予測、および個人分類の予測が含まれます。 さらに、このソフトウェアは、データ変換、チャート作成、およびダイレクト マーケティングの機能を提供します。 ソフトウェア インターフェイスのメイン ビューには、スプレッドシートに似た方法でオープン データが表示されます。
データ アナリストになるにはどのようなツールが必要ですか?
スプレッドシート、XML や SQL などのクエリ言語、Hadoop、Python、R などのプログラミング言語とフレームワーク、PowerBI、Tableau、Matplotlib、Plotly、Bokeh などの視覚化ツールは、データ分析に必要な基本的なツールと機能の一部です。 .
データ分析ソフトウェアを選択するにはどうすればよいですか?
ツールのデータ モデリング機能を考慮してください。 一部は、それ自体でデータをモデリングしたり、セマンティック レイヤーをサポートしたりできます。 使用しないものを利用したい場合は、分析の前に SQL または dbt のようなプログラムを使用してデータをモデル化する必要があります。 最後に、ライセンスと価格を考慮してください。 一部のサービスは無料ですが、他のサービスにはライセンスまたはメンバーシップの費用がかかります。 最も高価なツールが常に最高の機能を備えているとは限らないため、ユーザーは利用可能な多くの有能な無料オプションを無視すべきではありません.
データ分析に使用するアプリは?
最も人気のある順に並べ替えられた Analytics アプリの一部
Google Analytics. 広く使用されているフリーミアムの Web およびモバイル分析ツールは、Google Analytics です。
Hotjar。 トラフィックに関するデータは、従来の Web 分析ツールを使用して分析できます。 その他には、SEMrush、Pendo、Zoho Analytics、SegMetrics、FullStory、Gender-API.com などがあります。その他のツールはほんの一例です。
データ分析用のコーディングが必要ですか?
通常、データ分析のポジションにコーディング スキルは必要ありませんが、一部のデータ アナリストは日常的にコーディング スキルを必要とします。
まとめ
データは重要なツールであり、最適なサービス プロバイダーを選択することは非常に困難な場合があります。 会社のニーズと、使用のために評価する必要があるデータの種類に注意する必要があります。
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参考文献
