Beste tools voor gegevensanalyse: bijgewerkt

Data-analysetools zijn software en programma's die gegevens over een bedrijf, zijn klanten en zijn concurrentie verzamelen en analyseren om processen te verbeteren en inzichten te helpen ontdekken om gegevensgestuurde beslissingen te nemen. Ook helpen de beste data-analysetools bedrijven om inzichten uit klantgegevens te halen en trends en patronen te vinden om betere zakelijke bevindingen te doen. Er zijn dus een groot aantal gratis tools voor gegevensanalyse waar u gebruik van kunt maken, of u nu een eenvoudige of meer geavanceerde gegevensanalyse wilt uitvoeren. Lees verder om meer inzichten te krijgen.

Overzicht

Data-analysetools helpen bedrijven op verschillende manieren, omdat ze gegevens kunnen volgen en analyseren, waardoor ze rapporten kunnen maken. Als u als bedrijfseigenaar inzicht heeft in deze tools, kunt u betere beslissingen nemen over waar u uw middelen kunt inzetten en hoe u een prijs op goederen en diensten kunt plaatsen.

Even belangrijk is dat de beste data-analysetools helpen om trends te identificeren en een beter begrip van het klantenbestand te krijgen. Ook hangt het beste type data-analyse voor een bedrijf af van het ontwikkelingsstadium, maar het biedt doorgaans alleen inzichten om reactieve, niet proactieve, zakelijke beslissingen te nemen.

Soorten hulpprogramma's voor gegevensanalyse

Hieronder staan de verschillende soorten.

#1. Diagnostische analyses

Diagnostische gegevensanalyse is het proces van het onderzoeken van gegevens om de oorzaak en gebeurtenis te begrijpen of waarom iets is gebeurd. Net als beschrijvende analyses gebruikt het historische gegevens om een vraag te beantwoorden. Maar in plaats van zich te concentreren op 'het wat', richt diagnostische analyse zich op de cruciale vraag waarom een voorval of anomalie zich voordeed in uw gegevens. Dit type analyse helpt bedrijven bij het beantwoorden van vragen als:

Waarom daalde de omzet van ons bedrijf in het voorgaande kwartaal?
Waarom zien we een stijging van het klantverloop?
Waarom overtreft een specifieke mand met producten de verkoopcijfers van vorig jaar enorm?

Diagnostische analyses zijn doorgaans toegankelijker en passen bij een breder scala aan gebruiksscenario's dan machine learning/voorspellende analyses. Misschien merkt u zelfs dat het enkele zakelijke problemen oplost die u had gereserveerd voor gebruiksscenario's voor voorspellende analyses.

#2. Prescriptieve gegevensanalyse

Prescriptieve analyse is waar AI en big data worden gecombineerd om resultaten te helpen voorspellen en te bepalen welke acties moeten worden ondernomen. Deze categorie analyses kan verder worden onderverdeeld in optimalisatie en willekeurige tests. Met behulp van vooruitgang in ML kunnen prescriptieve analyses helpen bij het beantwoorden van vragen als "Wat als we dit proberen?" en "Wat is de beste actie?" U kunt de juiste variabelen testen en zelfs nieuwe variabelen voorstellen die een grotere kans bieden op een positief resultaat.

#3. Beschrijvende gegevensanalyse

Beschrijvende analyses vormen de ruggengraat van rapportage omdat het onmogelijk is om Business Intelligence (BI)-tools en -dashboards zonder te hebben. Beschrijvende analyse beantwoordt dus de vraag: "Wat is er gebeurd?". Dit type analyse wordt verreweg het meest gebruikt door klanten en biedt rapportage en analyse gericht op gebeurtenissen uit het verleden. Het helpt bedrijven dingen te begrijpen zoals:

Hoeveel hebben we als bedrijf verkocht?
Wat was onze algehele productiviteit?
Hoeveel klanten zijn in het afgelopen kwartaal gechurnd?

Beschrijvende analyses worden gebruikt om de algehele prestaties op geaggregeerd niveau te begrijpen en zijn verreweg de gemakkelijkste plaats voor een bedrijf om te beginnen, aangezien gegevens meestal direct beschikbaar zijn om rapporten en applicaties te bouwen.

#4. Voorspellende gegevensanalyse

Voorspellende analyse is een vorm van geavanceerde analyse die bepaalt wat er waarschijnlijk gaat gebeuren op basis van historische gegevens met behulp van machine learning. Historische gegevens die het grootste deel van beschrijvende en diagnostische analyses vormen, worden gebruikt als basis voor het bouwen van voorspellende analysemodellen.

Een advertentiecampagne voor mannelijke kleding op Instagram kan bijvoorbeeld voorspellende analyses toepassen om te bepalen hoe nauw de conversieratio verband houdt met het geografische gebied, de inkomensklasse en interesses van een doelgroep om de statistieken voor twee (of meer) doelgroepen te analyseren en mogelijke omzetwaarden voor elke demografie

Hoe u een effectieve tool voor gegevensanalyse kiest

Het kiezen van de juiste data-analysetool kan een uitdaging zijn. Als u moeite heeft om een effectieve tool uit de bovenstaande lijst te selecteren, zullen de antwoorden op deze vragen u helpen bij het vinden van de beste tool voor gegevensanalyse die aan uw behoeften voldoet:

#1. Welk type gegevens moet ik analyseren?

Voordat u een tool voor gegevensanalyse kiest, moet u beslissen welk gegevenstype u wilt analyseren. Zijn het kwantitatieve of kwalitatieve gegevens? Omdat numerieke gegevens die zijn opgeslagen in spreadsheets en databases eenvoudig kunnen worden omgezet in visuele inzichten met behulp van gegevens in Excel en BI-tools zoals Tableau. Maar om kwalitatieve gegevens te begrijpen, zoals antwoorden op enquêtes met een open einde, e-mails en conversaties op sociale media, is vaak AI-software voor gegevensanalyse nodig.

#2. Vaardigheden die nodig zijn om hulpmiddelen te gebruiken

De meeste bedrijven hebben verfijnde data science-teams die SQL-query's en -tools afhandelen. Professionals zijn niet nodig om een tool voor data-analyse te laten werken, maar vullen indien nodig het gat op voor training of huren een persoon met de juiste vaardigheden in om uw teams les te geven. Gebruik in plaats daarvan een tool die gemakkelijk te gebruiken is en geef toegang aan alle teamleden.

#3. Hoeveel gegevens moet ik analyseren?

Als u een paar honderd gegevenspunten per maand ontvangt, kunt u deze gegevens mogelijk verwerken zonder geavanceerde tools die gegevensverzameling en analyseprocessen automatiseren. Als uw gegevens echter in de duizenden lopen, wilt u AI-tools implementeren om te voorkomen dat u tijd verspilt aan handmatige en vervelende taken. Het met de hand analyseren van enorme hoeveelheden tekstgegevens is niet alleen repetitief, maar leidt waarschijnlijk ook tot slechte resultaten.

Waarom? Omdat mensen subjectief zijn. Als u veel handen moet inhuren om uw gegevens te sorteren en te taggen, zal elke menselijke tagger uw gegevenspunten anders labelen. AI-tools worden getraind met behulp van één reeks criteria en zijn vaak aanpasbaar, zodat u ervoor kunt zorgen dat uw gegevens nauwkeurige en bruikbare inzichten opleveren .

#4. Wat is mijn budget

moet ook rekening houden met de kosten van infrastructuur. Moet u investeren in een datawarehouse of cloudgebaseerde dataopslag en datapijplijnen? Nogmaals, je moet nadenken over je huidige teamstructuur en of je het budget hebt om een team van experts in te huren als je kiest voor complexere data-analysetools. Tot slot zullen ook prijs- en time-to-implementatietools voor data-analyse uw beslissing beïnvloeden. Wanneer u hulpprogramma's voor gegevensanalyse vergelijkt, wilt u misschien controleren of u kunt betalen voor wat u gebruikt of dat er een vast maandelijks bedrag is.

#5. Tijd

Tot slot, hoe lang duurt het om data-analysetools te implementeren? Heeft u een oplossing nodig die binnen 4 weken of 4 maanden operationeel is? Als u uw eigen hulpprogramma's voor gegevensanalyse bouwt, moet u rekening houden met de kosten van onproductieve wachttijd. prijs en licentie. Sommige tools voor gegevensanalyse worden aangeboden op abonnements- of licentiebasis. In dit geval moet u mogelijk rekening houden met het aantal benodigde gebruikers of, als u alleen op projectbasis kijkt, met de mogelijke duur van het abonnement.

Als je alle bovenstaande vragen hebt beantwoord, weet je beter welke tools voor jou geschikt zijn.

Beste tools voor gegevensanalyse

De beste data Analysetools ondersteunen bedrijven bij het verbeteren van hun producten en diensten om de klanttevredenheid te vergroten. In wezen is data-analyse het verzamelen en ordenen van grote hoeveelheden data om nuttige informatie te extraheren die helpt bij het maken van belangrijke zakelijke keuzes. Over het algemeen onderzoekt Data Analytics gegevens en genereert het voorspellingen om nuttige informatie te extraheren. Laten we eens kijken naar de beste tools voor gegevensanalyse hieronder,

#1.Gedachtenplek

In tegenstelling tot traditionele tools voor gegevensanalyse, werkt ThoughtSpot aan het begrijpen van natuurlijke taal. Om uw data te visualiseren, hoeft u alleen maar de juiste vraag te stellen in natuurlijke taal. ThoughtSpot toont automatisch visualisaties en andere unieke inzichten, die u kunt gebruiken om rapporten of dashboards te maken.

#2. Microsoft Excel

's Werelds bekendste spreadsheetsoftware. Bovendien beschikt het over berekeningen en grafische functies die ideaal zijn voor gegevensanalyse. Wat uw specialisme ook is, en welke andere software u ook nodig heeft, Excel is een nietje in het veld. De onschatbare ingebouwde functies omvatten draaitabellen en creatietools.

#3. Python

Een programmeertaal met een breed scala aan toepassingen, Python is een must-have voor elke data-analist. In tegenstelling tot meer complexe talen, richt het zich op leesbaarheid, en zijn algemene populariteit in de technische sector betekent dat veel programmeurs er al bekend mee zijn. Python is ook extreem veelzijdig; het heeft een enorm scala aan bronbibliotheken die geschikt zijn voor een verscheidenheid aan verschillende data-analysetaken

#4. Qlikview

Qlikview wordt aanbevolen als de beste tool voor datavisualisatie. Het is sneller, gemakkelijker en uniek van aard. Er is een community in QlikView met discussieforums, blogs en een bibliotheek. Community helpt bij het oplossen van de meeste van uw vragen. Het toont de relatie tussen gegevens met behulp van verschillende kleuren. Qlikview helpt gebruikers om de juiste beslissingen te nemen vanuit hun verschillende benaderingen van datavisualisatie.

#5. R [KRAAN]

Het wordt vaak gebruikt om software voor statistiek/gegevensanalyse te maken. De syntaxis van R is complexer dan die van Python en de leercurve is steiler. Het is echter speciaal gebouwd om zware statistische computertaken aan te kunnen en is erg populair voor datavisualisatie. Een beetje zoals Python, heeft R ook een netwerk van vrij beschikbare code, genaamd CRAN (het Comprehensive R Archive Network), dat meer dan 10,000 pakketten biedt.

Gratis hulpprogramma's voor gegevensanalyse

Gratis data-analysetools worden gebruikt om data te analyseren en zinvolle inzichten uit de dataset te creëren. Dit is een set tools die bedrijven helpt bij het creëren van een datagestuurd besluitvormingsproces.

Gratis data-analysetools zijn applicaties en software die door data-analisten worden gebruikt om de noodzakelijke analytische processen te ontwikkelen en uit te voeren die bedrijven helpen betere, beter geïnformeerde zakelijke beslissingen te nemen en tegelijkertijd de kosten te verlagen en de winst te vergroten. Hieronder staan voorbeelden van gratis tools voor gegevensanalyse

#1. Kijker

Op de cloud gebaseerde Looker biedt een intuïtieve interface voor slepen en neerzetten die gemakkelijk te gebruiken is. Het biedt gratis data-analysetools en -beheer, business intelligence en geavanceerde visualisatiemogelijkheden. De multi-cloudstrategie van de tool ondersteunt het gebruik van verschillende gegevensbronnen en implementatiemethoden. Looker maakt ook eenvoudig verbinding met een reeks databases, waaronder Snowflake en Amazon Redshift.

#2. Oranje

is een open-source tool voor datamining en machine learning die al meer dan 20 jaar bestaat als een project van de Universiteit van Ljubljana. orange toolkit kan worden gebruikt als eenvoudige datavisualisatie voor gecompliceerde machine learning-algoritmen, op voorwaarde dat het open source is. Het kan ook worden gebruikt met de Python-bibliotheek. Het is als een canvas waarop de gebruiker de widgets plaatst en de workflow wordt gemaakt. Alle gegevensfunctionaliteiten worden uitgevoerd in het canvas van widgets. Gebruikers kunnen verschillende visualisatietechnieken verkennen die beschikbaar zijn in de tool.

#3. domo

biedt meer dan 1,000 ingebouwde integraties, connectors genaamd, waarmee gebruikers gegevens kunnen overdragen van en naar externe systemen op locatie en in de cloud. Domo ondersteunt ook het bouwen van apps op maat die integreren met het platform, waardoor ontwikkelaars het systeem kunnen uitbreiden met directe toegang tot de connectoren en visualisatietools. Domo wordt geleverd als een enkel platform met een datawarehouse en ETL-software, dus bedrijven die al hun eigen datawarehouse en datapijplijn hebben opgezet, willen misschien ergens anders zoeken.

#4. Metabase

Dit is een gratis, open-source analyse- en business intelligence-tool. Metabase stelt gebruikers in staat om "vragen te stellen" over gegevens, wat een manier is voor niet-technische gebruikers om een aanwijs-en-klik-interface te gebruiken voor het samenstellen van query's. Dit werkt goed voor eenvoudige filtering en aggregaties; meer technische gebruikers kunnen rechtstreeks naar onbewerkte SQL gaan voor complexere analyses. Metabase heeft ook de mogelijkheid om analytische resultaten naar externe systemen zoals Slack te pushen.

#5. Tableau

Een gratis analysetool voor gegevensvisualisatie van eenvoudige gegevens tot complexe gegevens. Het is een soort interactief en we kunnen labels, tools, de grootte van de kolom en bijna alles wat we kunnen aanpassen voorstellen. De drag-and-drop-interface is erg handig in deze software en berekeningen kunnen ook in Tableau worden gedaan. Iedereen die geen idee heeft van analytics kan data van het Tableau-platform zien en begrijpen.

Voordelen van hulpprogramma's voor gegevensanalyse

Door data-analysetools in te zetten, kunnen organisaties de besluitvorming versnellen, nieuwe klanten werven, de klantervaring verbeteren en toekomstbestendig worden. Enkele voordelen van tools voor gegevensanalyse zijn:

#1. Beslissingen versnellen

Aangezien data-analysetools elke professional kunnen voorzien van selfservice-analyse, kunnen organisaties de besluitvorming versnellen met datageletterdheid. Gebruikers kunnen verschillende vragen stellen en inzichten opdoen die een revolutie teweeg kunnen brengen in de bedrijfsvoering en verkoopprestaties.

#2. Win klanten

Door gegevens uit publieke domeinen, waaronder sociale media, te analyseren, kunnen organisaties veranderende behoeften van gebruikers identificeren. Hierdoor kunnen bedrijven op de hoogte blijven van de veranderende vereisten door nieuwe producten/diensten toe te voegen om nieuwe toepassingen te blijven verwerven.

#3. Verbeter de klantervaring

Data-analysetools helpen u bij het beoordelen van tekortkomingen in de levering van producten/diensten en stellen u in staat te ontdekken wat gebruikers niet leuk vinden. Met Data Analytics Tools kunt u geavanceerde analyses uitvoeren, zoals sentimentele analyses, om te ontdekken hoe klanten over uw producten denken, zodat u gebruikers beter van dienst kunt zijn.

#4. Word toekomstbestendig

Met inzichten nemen organisaties weloverwogen beslissingen om in de toekomst betere resultaten te behalen. Jarenlang vertrouwden bedrijven op de intuïtie van besluitvormers, maar met data-analyse kunnen ze onnauwkeurige aannames elimineren en met duidelijkheid werken.

Conclusie

Gegevensanalyse kan eenvoudig worden gedaan met een beetje oefening. Alle tools zullen niet in gelijke mate helpen. Het is goed om één tool te selecteren en een meester te worden in die tool. Het begrijpen van data is essentieel om te weten waar we werkelijk staan op het gebied van data-analyse. Programmeren is niet echt belangrijk bij het visualiseren en analyseren van data. Maar sommige tools brengen je dichter bij programmeren.

Referenties

Onderwijs
.steekgegevens.
.forbes.
Carrièregieterij