Door gegevensanalyse uit te voeren, kunnen bedrijven patronen, trends en verbanden ontdekken die hen helpen betere keuzes te maken en hun bedrijf efficiënter te runnen. Het kan echter een uitdaging zijn om te beslissen welke tools voor gegevensanalyse het beste zijn voor onderzoek, aangezien er meerdere tools en technieken bestaan. Daarom zal dit artikel de kenmerken en voordelen van de beste tools voor gegevensanalyse benadrukken.
Wie is een data-analist?
Een data-analist gebruikt verschillende tools en technieken om data-analyse uit verschillende bronnen te onderzoeken, verzamelen, organiseren en uitvoeren om organisaties te helpen hun zakelijke doelen te bereiken. Ze gebruiken logica, statistische technieken en computerprogrammering om getallen om te zetten in informatie die organisaties kunnen gebruiken om de werkstroom en bedrijfsprocessen te verbeteren. Data-analisten zijn verantwoordelijk voor het onderscheid tussen belangrijke en minder belangrijke data, en zijn vaak verantwoordelijk voor datakwaliteit en het opstellen van rapportages voor interne en externe stakeholders.
Wat is data-analysetools?
Tools voor gegevensanalisten zijn softwaretoepassingen of platforms waarmee gegevensanalisten gegevens kunnen onderzoeken, verzamelen, opschonen, analyseren en visualiseren om inzichten te verkrijgen en gegevensgestuurde beslissingen te nemen. Ze geven gebruikers ook toegang tot verschillende bewerkingen en functies, waardoor ze verschillende gebieden van het gegevensanalyseproces kunnen beheren.
Beste tools voor gegevensanalyse
De tools en software van topdata-analisten omvatten:
#1. Microsoft Excel
Het hulpprogramma voor gegevensanalyse van Microsoft Excel, ook wel bekend als het Analysis ToolPak, is een invoegtoepassing die een analist verschillende hulpmiddelen biedt voor financiële, onderzoeks-, statistische en technische gegevensanalyse. De kenmerken zijn onder meer:
- Gemak van activering: Het Analysis ToolPak kan eenvoudig worden geactiveerd door naar het tabblad Opties van het menu Bestand te gaan, Invoegtoepassingen te selecteren en vervolgens Excel-invoegtoepassingen te kiezen in de vervolgkeuzelijst Beheren.
- Diverse analysemogelijkheden: Eenmaal geactiveerd, biedt het Analysis ToolPak een verscheidenheid aan hulpmiddelen voor gegevensanalyse, zoals onder andere regressie, histogrammen, variantieanalyse (ANOVA) en t-testen.
- Uitvoertabellen en grafieken: Het gebruikt geschikte statistische of technische macrofuncties om de resultaten te berekenen en weer te geven in uitvoertabellen. Sommige tools genereren naast uitvoertabellen ook grafieken.
- Analyse van één werkblad: Functies voor gegevensanalyse werken op één werkblad, waarbij de resultaten op het eerste werkblad verschijnen en lege opgemaakte tabellen op de overige werkbladen.
#2. Tableau
Tableau is een van de populaire data-analistentools die bekend staat om zijn geweldige visualisaties, snelheid, interactiviteit en mobiele ondersteuning. Het heeft een visuele drag-and-drop-interface, waardoor het maken van interactieve visualisaties en dashboards eenvoudig wordt zonder uitgebreide codeerexpertise. De visualisatiemogelijkheden van Tableau maken het een populaire keuze in business intelligence. De kenmerken zijn onder meer:
- Intuïtieve en gebruikersvriendelijke interface: Tableau is een gebruiksvriendelijk visueel analyseplatform voor het verkennen en analyseren van data zonder technische expertise.
- Krachtige gegevensverkenning: De VizQL-technologie van Tableau maakt snelle visuele patroonidentificatie en gegevensverkenning mogelijk met slepen-en-neerzetten-acties.
- Flexibele front-end voor gegevensverkenning: Tableau biedt een veelzijdige front-end voor gegevensverkenning voor gebruikers met alle technische vaardigheden, met geavanceerde analyses, geavanceerde berekeningen, R/Python-integratie, cohortanalyse en voorspellende mogelijkheden voor beter begrip en samenwerking.
- Integratie met R en Python: Tableau integreert met R en Python, wat de analytische mogelijkheden verbetert en meerdere lineaire regressie mogelijk maakt voor data-inzichten.
- Toegankelijkheid en samenwerking: Het biedt visuele analyses voor organisaties, waaronder Tableau Mobile voor gegevenstoegang onderweg, browserverkenning en ingebedde integratie voor verbeterde zichtbaarheid en verbeterde gegevenssamenwerking.
#3. Periscoopgegevens
Periscope Data is een business intelligence-platform dat integraties met populaire datawarehouses en databases ondersteunt. Het is een van de tools voor gegevensanalyse waarmee technische analisten gegevens kunnen transformeren met behulp van SQL, Python of R, terwijl minder technische gebruikers eenvoudig dashboards kunnen maken en delen. Periscope Data biedt ook beveiligingscertificeringen, zoals HIPAA-HITECH. Kenmerken van Periscope-gegevens zijn onder meer:
- Uniform dataplatform: Periscope Data biedt een verenigd platform voor het opnemen, opslaan, analyseren en rapporteren van gegevens uit meerdere bronnen, waardoor één enkele gegevensbron wordt gegarandeerd
- Ondersteuning voor SQL, Python en R: Periscope Data integreert SQL, Python en R, waardoor dataprofessionals complexe analyses kunnen uitvoeren, voorspellende modellen kunnen bouwen en interactieve visualisaties kunnen maken in dezelfde ontwikkelomgeving.
- Data visualisatie: Periscope Data biedt een uitgebreide suite voor gegevensvisualisatie met verschillende grafiekopties, waarmee gebruikers aangepaste visualisaties kunnen maken en de voortgang van de afdeling kunnen begrijpen.
- Gegevensbeheer en beveiliging: Periscope Data biedt een uitgebreide Data Governance-module voor gebruikers om toegang te controleren, geïsoleerde omgevingen te creëren en gegevensbeveiliging en -compliance te waarborgen.
- Intuïtieve gebruikersinterface en querybeheer: Periscope Data biedt een intuïtieve interface met ad-hoc querytools, SQL-editor, automatisch aanvullen, opmaak en verkenningsmodus voor efficiënte gegevensanalyse en querybeheer.
#4. Power-BI
Microsoft biedt Power BI aan, een tool voor business intelligence. Hiermee kunnen gebruikers gegevens uit verschillende bronnen importeren en realtime dashboards en rapporten maken. Power BI ondersteunt AI- en Excel-integratie en biedt vooraf gebouwde en aangepaste gegevensconnectoren. Het stelt bedrijven in staat hun gegevens beter te begrijpen door middel van krachtige analyses en visualisaties. Voordelen van het gebruik van Power BI zijn onder andere:
- Realtime dashboards: Met Power BI kunnen gebruikers realtime dashboards maken die onmiddellijk worden bijgewerkt om problemen op te lossen en kansen te vinden.
- Gebruiksvriendelijke interface: Power BI heeft een intuïtieve interface waarmee gebruikers eenvoudig gegevens kunnen visualiseren en analyseren.
- Gegevens integratie: Power BI ondersteunt eenvoudige integratie van gegevens uit verschillende bronnen, waaronder Excel, SQL Server, Azure, Salesforce en meer.
- Samenwerking: Power BI stelt gebruikers in staat hun dashboards en rapporten met anderen te delen, waardoor samenwerking aan data-analyseprojecten eenvoudig wordt
#5. Splunk
Splunk is een populair platform voor het verzamelen en analyseren van big data dat inzichten ontleent aan grote hoeveelheden machinegegevens. Het stelt organisaties in staat om applicaties, IT-activiteiten, compliance en beveiligingsmonitoring efficiënt te beheren. Splunk biedt verschillende tools en functies voor data-analyse, zoals:
- Indexeren en zoeken: Splunk indexeert en correleert gegevens in een container voor zoeken, waarschuwingen, rapporten en visualisaties. Het vindt trends, maakt metingen en diagnosticeert problemen.
- Realtime en historische gegevensanalyse: Met Splunk kunnen bedrijven maanden of jaren aan gegevens analyseren en visualiseren vanuit een vloeiende gebruikersinterface.
- Integratie met gestructureerde data: Splunk verbetert operationele intelligentie en zakelijke inzichten door machinegegevens te integreren met relationele databases en datawarehouses.
- Schaalbaarheid: Splunk kan snel worden opgeschaald van één naar meerdere datacenters.
- Datamodellering: Geïndexeerde gegevens kunnen door domeinexperts in een of meer gegevenssets worden gegoten om eindgebruikers te helpen bij het evalueren van bedrijfscases zonder de zoekverwerkingstaal van Splunk te leren.
#6. Datapine
Datapine is een data-analysetool die klanten snel en gemakkelijk toegang geeft tot hun business intelligence-gegevens zonder dat ze daarvoor SQL- of databasekennis nodig hebben. Het biedt een intuïtieve drag-and-drop-interface voor het analyseren van databases.
De voordelen van het gebruik van DataPine zijn onder andere:
- Realtime besluitvorming: Met online data-analyse kunnen bedrijven trends uit het verleden analyseren, de huidige prestaties volgen en anticiperen op de toekomst. Dit verbetert de workflows, besluitvorming en inkomsten.
- Verbeterde productiviteit en gegevenskwaliteit: Het centraliseren van bedrijfsgegevens in een online data-analysetool reduceert fouten en verkeerde interpretaties. Zakelijke gebruikers kunnen dus gegevens extraheren, analyseren en weergeven zonder IT-ondersteuning.
- Voorspellende analyse: Datapine analyseert historische en actuele gegevens om trends en patronen te detecteren. Het voorspelt nauwkeurig toekomstige prestaties, waardoor organisaties hun gegevens een stap voor blijven.
- Toegankelijkheid en beveiliging van gegevens: DataPine maakt externe toegang tot gegevens mogelijk, waardoor veiligheid en veilige verbindingen op elk apparaat met internettoegang worden gegarandeerd.
#7. RStudio (positief)
RStudio (Posit) is een populaire programmeertaal en geïntegreerde ontwikkelomgeving (IDE) voor data-analyse en statistische berekeningen. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het schrijven, uitvoeren en debuggen van R-code en het bekijken en manipuleren van gegevens. Kenmerken van RStudio zijn onder andere:
- Code-editor: RStudio is een code-editor met tools voor syntaxisaccentuering, voltooiing en foutopsporing, waardoor de efficiëntie en real-time uitvoer worden verbeterd.
- Workspace-browser: De werkruimtebrowser van RStudio houdt de variabelen, functies, lijsten en dataframes van uw omgeving bij. Deze visuele weergave van objecten helpt bij het manipuleren en analyseren van gegevens.
- Deployment: RStudio ondersteunt Shiny, waardoor u web-apps en interactieve dashboards kunt bouwen in R zonder webontwikkeling of -implementatie. Dit maakt het gemakkelijker om uw data-analyseprojecten met anderen te delen.
- Samenwerking en reproduceerbaarheid: Git-integratie maakt samenwerking in RStudio mogelijk. RMarkdown biedt rapporten met tekst, code, afbeeldingen en resultaten. Dit zorgt voor reproduceerbaarheid in uw workflows voor gegevensanalyse.
#8. SAS
SAS is een softwarepakket voor geavanceerde statistische gegevensanalyse, multivariate analyses, business intelligence, gegevensbeheer, visualisatie en voorspellende analyses. De kenmerken zijn onder meer:
- Platformonafhankelijkheid: SAS is platformonafhankelijk, wat betekent dat het op verschillende besturingssystemen zoals Linux en Windows kan draaien. Deze flexibiliteit stelt gebruikers in staat om met SAS te werken op het besturingssysteem van hun voorkeur.
- Toegang tot data: SAS biedt gemakkelijke toegang tot onbewerkte gegevensbestanden en gegevens uit externe databases. Het kan gegevens in bijna elk formaat lezen en schrijven, waardoor het flexibel is voor het werken met verschillende gegevensbronnen.
- Business intelligence: SAS blinkt uit in datatransformatie, -analyse en -manipulatie en biedt gedetailleerde controle en voorkeur voor business intelligence-taken.
- Geavanceerde analyses: SAS biedt geavanceerde analysefuncties voor datagestuurde besluitvorming en inzichten.
#9. MySQL-werkbank
Een visuele tool voor database-architecten, ontwikkelaars en DBA's die gegevensmodellering, SQL-ontwikkeling en uitgebreide beheertools biedt. De functies helpen ontwikkelaars en data-analisten om met MySQL-databases te werken. De kenmerken zijn onder meer:
- Visueel databaseontwerp en gegevensmodellering: MySQL Workbench vereenvoudigt het ontwerpen van schema's, gegevensanalyse en het maken van query's door middel van visuele modellering en beperkingen.
- Gegevensverkenning en -analyse: MySQL Workbench helpt bij het verkennen en analyseren van gegevens door middel van SQL-query's, filtering en sortering.
- Integratie met andere tools voor gegevensanalyse: MySQL Workbench kan worden geïntegreerd met andere tools voor verbeterde datavisualisatie, rapportage en statistische analyse.
- Live SQL-analyseservices: MySQL Workbench maakt realtime gegevensanalyse en inzichten uit live SQL Analysis Services-gegevens mogelijk.
#10. Qualtrics
Met branchespecifieke functies gebruiken meer dan 11,000 wereldmerken deze onderzoekssoftware voor marktonderzoek. Het biedt een scala aan functies voor het analyseren van onderzoeksgegevens. De functies omvatten het volgende:
- Stats iQ-sectie: Qualtrics Stats iQ is een gebruiksvriendelijke statistische tool voor diepgaande analyse, trendidentificatie en voorspellende modellering, gebruikmakend van gegevens van Qualtrics en externe bronnen.
- Een cloudgebaseerd platform: Qualtrics is een cloudgebaseerd platform dat gegevensanalyse vanaf elke locatie mogelijk maakt, zodat gebruikers op afstand kunnen werken.
- Integratie met bestaande systemen: Qualtrics integreert met bestaande systemen via API, waardoor analyse wordt gestroomlijnd en extra werk wordt verminderd.
- Eersteklas ondersteuning: Qualtrics biedt deskundige ondersteuning, zodat gebruikers data-analysetaken kunnen schalen en zich met betrouwbare hulp kunnen aanpassen aan groeidoelen.
#11. MES
KNIME is een open-source platform voor gegevensanalyse waarmee gebruikers gegevensworkflows kunnen bouwen met behulp van een visuele interface. Het biedt verschillende tools voor gegevensmanipulatie, -transformatie en -analyse en integratie met andere tools voor datawetenschap. De kenmerken zijn onder meer:
- Schaal uitvoering met eisen: KNIME verbetert de workflowprestaties door middel van in-memory streaming, multithreaded dataverwerking en gedistribueerd computergebruik op Apache Spark.
- Verbeterde UX/UI: KNIME Analytics Platform 5 verbetert de gebruikerservaring en vereenvoudigt visuele workflows voor beginners.
- Gegevensmodellering en visualisatie: KNIME biedt tools voor gegevensinzicht, waaronder modellering en visualisatie, en kan worden geïntegreerd met open-sourceprojecten zoals Keras, TensorFlow, H2O, R en Python voor uniforme gegevensanalyse.
- Behoud kwaliteit en nauwkeurigheid: KNIME garandeert analyses van hoge kwaliteit door transparantie, documentatie en het volgen van gegevensoorsprong, stappen en modelleringsbenaderingen voor eenvoudig onderhoud en correctie.
- Tijdbesparende functies: KNIME biedt tijdbesparende functies voor prototyping en testen, inclusief kant-en-klare componenten voor feature-engineering, optimalisatie van hyperparameters en interpreteerbaarheid van modellen.
#12. ERWIN GEGEVENS MODELLER (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) is een krachtige tool voor gegevensmodellering die een scala aan functies biedt voor gegevensanalyse en -beheer. De belangrijkste kenmerken zijn onder meer:
- Gegevensbeheer en intelligentie: Erwin Data Modeler is een centrale opslagplaats voor gegevensdefinities, die zichtbaarheid, governance en data governance mogelijk maakt. Het ondersteunt zakelijke voorwaarden, regels en best practices, waardoor het gebruik van strategische gegevens wordt gestimuleerd.
- Mogelijkheden voor gegevensmodellering: Erwin Data Modeler is een uitgebreide tool voor het ontwerpen, implementeren en begrijpen van complexe zakelijke en technische datastructuren, die IDEF1X en dimensionale modelleringsnotatie ondersteunt.
- Metadatabeheer: Erwin Data Modeler automatiseert gegevensbeheer en bestuursprocessen, waardoor de waarde van bedrijfsgegevens wordt vergroot door consistentie, duidelijkheid en hergebruik van integratie, masterdata, metadata en analyse-initiatieven.
#13. Oranje
Toonaangevende software voor datamining die statistieken, kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken gebruikt om verborgen trends en patronen in grote, complexe datasets te identificeren. De kenmerken zijn onder meer:
- Visuele programmering: Orange biedt een visuele programmeerinterface voor data-analyseworkflows, waardoor eenvoudige verkenning en analyse zonder code mogelijk is.
- Uitgebreide gereedschapskist: Orange biedt een gevarieerde toolbox voor data-analysetaken, waaronder widgets voor input, filtering, sampling, imputatie, featuremanipulatie, visualisatie en al dan niet begeleide leeralgoritmen.
- Add-ons voor uitgebreide functionaliteit: Orange biedt add-ons voor verschillende data-analyses, waardoor gebruikers gespecialiseerde analyses kunnen uitvoeren en met specifieke datatypes kunnen werken.
- Open-source en platformonafhankelijk: Orange is een open-source softwarepakket, uitgegeven onder GPL-licentie, beschikbaar op GitHub en ondersteunt macOS, Windows en Linux.
Hulpmiddelen voor big data-analisten
Tools voor big data-analisten zijn software en technologieën die worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens op te slaan, te verwerken en te analyseren om zinvolle inzichten en patronen te extraheren. Er zijn verschillende big data-analysetools beschikbaar, zowel open-source als commercieel, met verschillende functies en mogelijkheden.
Enkele populaire tools zijn Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise en Microsoft Power BI. Deze tools bieden functionaliteiten zoals kwalitatieve data-analyse, voorspellende modellering, datavisualisatie en integratie met andere statistische en programmeertalen.
Er zijn drie dingen waarmee u rekening moet houden bij het selecteren van big data-analysetools voor uw bedrijf:
- Analytische mogelijkheden: Zoek naar tools die verschillende soorten analysemodellen bieden, zoals voorspellende mining, beslissingsbomen, tijdreeksen en marktmandanalyse.
- Integratie: Overweeg of de tool kan worden geïntegreerd met andere statistische tools en programmeertalen voor aangepaste analyse.
- Gegevens importeren en exporteren: Controleer hoe gemakkelijk het is om gegevens uit de tool te importeren en exporteren en om deze te verbinden met uw big data-repository.
Welke technieken gebruiken data-analisten?
Data-analisten gebruiken verschillende technieken en hulpmiddelen om gegevens te analyseren en zinvolle inzichten af te leiden. Technieken die data-analisten gebruiken voor analyse zijn onder andere:
- Kwantitatieve analyse
- Kwalitatieve analyse
- Data visualisatie
- Gegevens opschonen en voorbewerken
- Gegevensverkenning
- Datamodellering
Hulpmiddelen voor gegevensanalyse in onderzoek
Met betrekking tot data-analyse in onderzoek kunnen verschillende tools u helpen bij het verzamelen, verwerken, analyseren en visualiseren van data. De populaire tools voor data-analyse in onderzoek zijn:
- Excel: Excel is een van de meest gebruikte tools voor data-analyse, vooral voor kleinere datasets in onderzoek.
- SPSS: SPSS is software voor gegevensanalyse die veel wordt gebruikt in sociale wetenschappen en bedrijfsonderzoek.
- Stata: Stata is een softwarepakket voor gegevensanalyse dat veel wordt gebruikt in economie, sociale wetenschappen en andere onderzoeksgebieden. Stata staat bekend om het gebruiksgemak en de omgang met big data.
- Apache Spark: Apache Spark is een uniforme analyse-engine voor grootschalige gegevensverwerking. Spark biedt API's in meerdere talen, waaronder Python en R, waardoor het een van de toegankelijke tools is voor data-analyseonderzoek.
Gegevensanalysesoftware
Software voor gegevensanalyse is cruciaal voor bedrijven om hun gegevens effectief te beheren en te analyseren. Het stelt gebruikers in staat om gegevens zinvol te ordenen, uit te leggen en te presenteren. Er zijn verschillende software-opties voor gegevensanalyse beschikbaar, elk met functies en mogelijkheden.
Tips voor het kiezen van de beste software voor gegevensanalyse
- Voordat u software voor gegevensanalyse kiest, is het belangrijk om te begrijpen welke soorten gegevens uw organisatie wil analyseren en wat uw vereisten voor gegevensintegratie zijn.
- Bepaal wie de data-analysesoftware gaat gebruiken. Overweeg daarom de ondersteuning van de tool voor visualisaties die relevant zijn voor uw onderneming.
- Evalueer de gegevensmodelleringsmogelijkheden van de gegevensanalysesoftware.
- Denk aan het prijs- en licentiemodel van de data-analysesoftware.
Wordt SQL gebruikt voor gegevensanalyse?
Structured Query Language (SQL) wordt gebruikt om naar gegevens te kijken. Het is een krachtige taal die is gemaakt om te werken met relationele databases. Het stelt gebruikers ook in staat gegevens uit databases te halen, te wijzigen en te onderzoeken. Bovendien gebruiken data-analisten en wetenschappers vaak SQL als programmeertaal om taken uit te voeren zoals het filteren, aggregeren en transformeren van data.
Wat zijn de vier soorten analyses?
De vier soorten analyses zijn beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.
- Beschrijvende analyses: Beschrijvende analyse vat historische gegevens samen met behulp van data-aggregatie en mining-technieken om trends en patronen te ontdekken. Het wordt ook vaak gepresenteerd in visuele weergaven zoals grafieken en grafieken, en biedt inzichten voor verdere analyse.
- Diagnostische analyse: Diagnostische analyse analyseert gebeurtenissen uit het verleden met behulp van gegevensverkenning, visualisatie en statistische analyse om hoofdoorzaken, relaties en ook correlaties bloot te leggen.
- Voorspellende analyse: Voorspellende analyses voorspellen toekomstige resultaten met behulp van historische gegevens, gebruikmakend van statistische modellering, machine learning en datamining voor verschillende doeleinden, zoals vraagprognoses, klantsegmentatie, fraudedetectie en risicobeoordeling.
- Prescriptieve analyses: Prescriptieve analyse biedt aanbevelingen voor acties met behulp van geavanceerde technieken zoals optimalisatie en simulatie. Het richt zich ook op scenario's en hun potentiële impact op de belangrijkste prestatie-indicatoren.
Gerelateerde artikelen
- Wat kan SQL bereiken voor bedrijven?
- GEGEVENSMODELLERING: definitie, typen en technieken
- TOP 20+ DATA-ANALYSE-SOFTWARE in 2023
Referenties
