ANALYTISCHE TOOLS: Top 10+ analytische tools voor bedrijven, sociale media en marketing

Het aantal tools voor data-analyse breidt zich uit naarmate de discipline van data-analyse zich ontwikkelt. Als je erover nadenkt om in deze branche te gaan werken, moet je elk stukje van dit artikel lezen. In dit artikel bespreken we enkele van de belangrijkste hulpprogramma's voor gegevensanalyse, samen met hun voordelen. U ontvangt van elk een korte beschrijving, met een overzicht van het gebruik, de voordelen en de nadelen, zowel voor open-sourcetools als voor software met winstoogmerk.

Wat is een analysetool

Analytische tools verwijzen naar de tools die toegang tot gegevens mogelijk maken voor onderzoeks- en evaluatiedoeleinden, inclusief maar niet beperkt tot dashboards, een querybuilder, samenvattingen van belangrijke resultaten voor studenten en werk, en een onderzoeksbibliotheek, die de P20W-dataset kan bevatten.

Analytische tools voor bedrijven

Om gegevens te evalueren en te analyseren, verzamelen bedrijfsanalyseoplossingen deze uit een of meer bedrijfssystemen en consolideren ze deze in een repository, zoals een datawarehouse. De meeste bedrijven gebruiken verschillende analysetools, waaronder geavanceerde dataminingprogramma's, spreadsheets met statistische functies en voorspellende modelleringsprogramma's.

Samen geven deze tools voor bedrijfsanalyse de organisatie een alomvattend beeld van het bedrijf, onthullen cruciale inzichten en begrip van de branche, en stellen de organisatie in staat beter geïnformeerde beslissingen te nemen over bedrijfsvoering, klantconversies en andere zaken.

Hulpmiddelen voor bedrijfsanalyse:

#1. SWOT-evaluatie

Een SWOT-analyse is een reeks technieken die worden gebruikt om te kijken naar zowel interne als externe elementen die van invloed zijn op het succes van een bedrijf. Voordat het bedrijf nieuwe plannen lanceert, met name strategische marketingplannen, wordt dit onderzoek doorgaans in een vroeg stadium uitgevoerd. Sterke punten, zwakke punten, kansen en bedreigingen zijn de vier bijdragende factoren in dit onderzoek die moeten worden bekeken om het af te ronden. Sterke en zwakke punten onder hen verwijzen naar alle factoren die intern zijn voor en onder controle staan van een bedrijf; om deze reden worden ze ook wel interne factoren genoemd. Vergelijkende analyse richt zich daarentegen op het analyseren van externe elementen. Deze elementen worden vervolgens onderverdeeld in zakelijke kansen en bedreigingen.

#2. PEST-evaluatie

Deze analyse van PEST, wat staat voor Political, Economic, Sociological en Technological, is een benadering om te onderzoeken hoe externe factoren de prestaties van een onderneming beïnvloeden. Ondernemers krijgen tijdens het analyseproces verschillende externe aspecten voorgeschoteld die zowel direct als indirect van invloed zijn op hun bedrijf.

#3. MEESTE evaluatie

Deze aanpak is geschikt voor elk bedrijf dat interne analyses wil uitvoeren, omdat het de eigenaren de zekerheid geeft dat ze het juiste patroon volgen. Missie, doelstellingen, strategieën en tactieken worden afgekort als MEESTE. Het bedrijf moet specificeren waar het naar toe wil, welke doelen het moet bereiken om zijn missie uit te voeren, de details van zijn plan en hoe het deze zal uitvoeren.

#4. heptalyse

Deze benadering analyseert de belangrijkste aspecten van een bedrijfsinitiatief aan het begin van het evaluatieproces. Marktkans, product of oplossing, uitvoeringsstrategie, financiële motor, menselijk kapitaal, toekomstig rendement en veiligheidsmarge zijn de zeven kernfactoren waaruit deze analyse bestaat.

Hulpmiddelen voor gegevensanalyse

We beginnen onze lijst met de absolute benodigdheden: de tools voor gegevensanalyse die u nodig hebt. Daarna gaan we verder met enkele van de meer populaire producten en platforms die door zowel grote als kleine ondernemingen worden gebruikt.

#1. Excel gebruiken

Excel in het kort:

Software voor spreadsheets, type hulpprogramma.
Beschikbaarheid: Zakelijk.
Rapportage en dataruzie zijn de twee belangrijkste toepassingen.
Voors: het wordt veel gebruikt en heeft een heleboel handige plug-ins.
Nadelen: duur, rekenfouten en slecht enorm gegevensbeheer.

Het meest bekende spreadsheetprogramma is Excel. Het heeft ook reken- en grafische functies die uitstekend geschikt zijn voor gegevensanalyse. Ongeacht uw expertisegebied of aanvullende software die u misschien wilt, Excel is een standaard in de branche. De handige ingebouwde functies omvatten hulpmiddelen voor het ontwerpen van formulieren en draaitabellen (voor het sorteren of tellen van gegevens). Het biedt ook een breed scala aan extra functies die gegevensmanipulatie vereenvoudigen. U kunt bijvoorbeeld tekst, getallen en datums samenvoegen tot één cel met de CONCATENATE-functie. De zoekfunctie van Excel maakt het eenvoudig om bepaalde gegevens te isoleren, en SUMIF stelt u in staat waardetotalen op te bouwen op basis van flexibele criteria.

#2. Python

In een notendop:

De taal die wordt gebruikt voor het programmeren.
Open-source en duizenden gratis bibliotheken zijn beschikbaar.
Alles, van het schrapen van gegevens tot analyse en rapportage, wordt ermee gedaan.
Voordelen: eenvoudig te leren, zeer aanpasbaar en veel gebruikt.
Nadelen: geheugenintensief; niet zo snel als sommige andere talen om uit te voeren

Python is een essentiële tool voor elke data-analist en heeft een breed scala aan toepassingen. Het geeft een hogere prioriteit aan leesbaarheid dan meer geavanceerde talen, en vanwege het wijdverbreide gebruik in de computerindustrie zijn veel programmeurs er al mee vertrouwd. Bovendien is Python ongelooflijk aanpasbaar, met een uitgebreide selectie van bronbibliotheken die geschikt zijn voor een breed scala aan uiteenlopende data-analysetaken. De NumPy- en panda-bibliotheken zijn bijvoorbeeld uitstekend geschikt voor het ondersteunen van algemene gegevensverwerking en het stroomlijnen van zeer computationele werklasten.

#3. Jupyter-notitieboekje

Overzicht van Jupyter Notebook:

Interactieve auteurssoftware is dit type tool.
Beschikbaarheid: Open-source.
Veelvoorkomende toepassingen zijn het delen van code, het ontwikkelen van tutorials en het presenteren van werk.
Voors: uitstekend voor weergave; onafhankelijk van taal.
Nadelen: niet erg op zichzelf staand of bevorderlijk voor teamwerk.

Met een open-source webprogramma genaamd Jupyter Notebook kunt u interactieve documenten maken. Deze bevatten verhalende tekst, vergelijkingen, live programmering en visualisaties. Denk aan iets dat lijkt op een Microsoft Word-pagina, maar veel interactiever is en op maat gemaakt voor data-analyse! Het is een uitstekende tool om werk weer te geven als tool voor gegevensanalyse: meer dan 40 talen, waaronder Python en R, worden ondersteund door Jupyter Notebook, dat in de browser draait. Het biedt ook een verscheidenheid aan uitvoer, waaronder HTML, foto's, video's en meer, en maakt verbinding met grote gegevensanalysetools zoals Apache Spark (zie hieronder).

#4. Apache vonk

Een korte samenvatting van Apache Spark

Raamwerk voor gegevensverwerking, type tool.
Beschikbaarheid: Open-source.
Big data-verwerking en machine learning zijn de twee belangrijkste toepassingen.
Voordelen: snel, dynamisch en eenvoudig te gebruiken.
Nadelen: strikte gebruikersinterface en ontbreken van een mechanisme voor bestandsbeheer.

Met behulp van de software-architectuur Apache Spark kunnen datascientists en -analisten snel enorme datavolumes analyseren. Het werd oorspronkelijk gemaakt in 2012 en vervolgens gedoneerd aan de liefdadigheidsinstelling Apache Software Foundation. Spark is een gedistribueerd analyseframework dat is gemaakt om ongestructureerde grootschalige datasets te onderzoeken. Hoewel er andere vergelijkbare frameworks zijn (zoals Apache Hadoop), is Spark ongelooflijk snel. Het is ongeveer 100 keer sneller dan Hadoop omdat het RAM gebruikt in plaats van lokaal geheugen. Het wordt daarom vaak gebruikt bij het maken van machine learning-modellen die veel gegevens vereisen.

#5. Microsoft PowerBI

Power BI in het kort:

Een pakket tools voor bedrijfsanalyse.
Software die beschikbaar is voor aankoop (met een gratis versie).
Meest gebruikt voor voorspellende analyses en datavisualisatie.
Voordelen: Uitstekende dataconnectiviteit, consistente updates en effectieve visualisaties.
Nadelen: beperkte gegevens (in de gratis versie), strikte formules en een onhandige gebruikersinterface.

Power BI is een relatieve nieuwkomer op de markt voor data-analyseoplossingen met een levensduur van minder dan tien jaar. Het werd voor het eerst ontwikkeld als een Excel-plug-in, maar werd later begin 2010 geüpdatet als een op zichzelf staande suite van tools voor bedrijfsgegevensanalyse. Met een korte leercurve kunnen Power BI-gebruikers eenvoudig interactieve visuele rapporten en dashboards bouwen. De sterke data-integratie is het belangrijkste verkoopargument; het werkt goed met cloudbronnen zoals Google en Facebook-analyses, maar ook met tekstbestanden, SQL-servers en Excel (zoals je mag verwachten van een Microsoft-product).

#8. Tableau

Snel overzicht van Tableau:

Zo'n tool: eentje voor datavisualisatie.
Beschikbaarheid: Commercieel.
Het maken van gegevensdashboards en werkbladen is waar het meestal voor wordt gebruikt.
Voordelen: snelheid, interactie en ondersteuning voor mobiele apparaten.
Nadelen: Gebrek aan voorverwerking van gegevens en slecht versiebeheer.

Een van de beste commerciële data-analysetools is Tableau, waarmee je interactieve visualisaties en dashboards kunt bouwen zonder dat je een grondige kennis van programmeren nodig hebt. De suite is ongelooflijk gebruiksvriendelijk en kan enorme hoeveelheden gegevens beter verwerken dan veel andere BI-tools. De visuele interface voor slepen en neerzetten is nog een ander kenmerk dat het onderscheidt van veel andere tools voor gegevensanalyse. Echter,

#9. MES

In een notendop:

Platform voor gegevensintegratie, type tool.
Beschikbaarheid: Open-source.
Datamining en machine learning zijn de twee belangrijkste toepassingen.
Voordelen: Open-source platform is uitstekend geschikt voor programmering die wordt aangestuurd door beelden.
Nadelen: niet schaalbaar en voor verschillende functies is technische kennis vereist.

KNIME (Konstanz Information Miner), een open-source, cloudgebaseerd data-integratieplatform, is de laatste op onze lijst. Software-ingenieurs van de Konstanz-universiteit in Duitsland hebben het in 2004 gemaakt. Hoewel KNIME in eerste instantie is ontwikkeld voor de farmaceutische sector, heeft het vermogen om gegevens uit verschillende bronnen in één systeem te verzamelen ertoe geleid dat het op andere gebieden wordt gebruikt. Deze bestaan uit machine learning, business intelligence en consumentenanalyse.

De reden dat Sprout Social als eerste op onze lijst staat, is vanwege de vraag naar cross-channel social media-analyse.

Sprout heeft u gedekt, of u nu snel resultaten van meerdere netwerken tegelijk wilt vergelijken of diep wilt graven in uw prestaties op een enkel netwerk.

Sprout bevat op sjablonen gebaseerde en aanpasbare rapportageopties, waardoor u niet alleen cruciale sociale gegevens kunt verzamelen, maar ook kunt begrijpen wat ze vertegenwoordigen en deze aan anderen kunt communiceren, terwijl irrelevante statistieken worden uitgesloten en ruis wordt verminderd.

# 2. HubSpot

Met de analytische tools van HubSpot kunt u de prestaties van sociale media koppelen aan meer verkopen en meer omzet. U kunt over alle kanalen rapporteren over het succes van uw sociale strategie, of u nu content rechtstreeks via HubSpot produceert, via andere platforms of terwijl u onderweg bent. Om het succes van een campagne te meten, kunt u ook de prestaties van verschillende socialemediaplatforms vergelijken.

#3. BuzzSumo

BuzzSumo is een fantastisch hulpmiddel om de sociale interactie van een bepaald stuk informatie te onderzoeken, ondanks dat het geen social media-platform is in de traditionele zin.

Deze tool kan u laten zien hoeveel keer uw meest recente blogartikel is gedeeld op Facebook, Twitter en Pinterest. Om te beoordelen hoe uw contentmarketingstrategieën zich verhouden tot de concurrentie, kunt u ook de prestaties volgen van content die concurreert om relevante branchezoekwoorden.

#4. curatele

Bedrijven die hun Instagram-verkopen willen verhogen, kunnen platforms zoals Curalate gebruiken als een hybride etalage en analysetool. U bent waarschijnlijk een "Like2Buy"-link in het wild tegengekomen, of deze nu gebrandmerkt was of niet. Kijk naar de Instagram-bio van Curalate om te zien hoe grote bedrijven zoals Bose het gebruiken voor sociale verkoop.

#5. Figuur

Een realtime prestatieanalyse van de sector- en campagnespecifieke hashtags op Twitter en Instagram wordt aangeboden door tools als Keyhole. Door dit te doen, kunnen bedrijven tijdens drukke periodes adverteren en ontdekken welke hashtags het populairst zijn bij hun volgers.

#6. SHIELD-app.

LinkedIn krijgt steeds meer aandacht van B2B-marketeers omdat het de bron is van 80% van hun sociale leads. Ondertussen zouden organisaties, gezien de groeiende vraag naar belangenbehartiging door werknemers, naast hun bedrijfspagina ook het profiel van elke verkoper op LinkedIn moeten volgen.

De kloof wordt gedicht door opkomende oplossingen voor analyse van sociale media, zoals SHIELD. SHIELD evalueert bijvoorbeeld de effectiviteit van het profiel en de berichten van elke werknemer. Werknemers kunnen hun berichten aanpassen voordat ze deze delen om hun bereik te vergroten door inhoudsstatistieken te gebruiken, zoals gemiddelde vind-ik-leuks, opmerkingen en hashtags.

Marketinganalysetools

We moeten de domeinen begrijpen waarin deze tools nuttig kunnen zijn als we de betekenis van analytische marketingtools willen begrijpen. Marketinganalyses zijn er in verschillende vormen.

#1. Improviseren

Improvado is een marketinganalyseplatform op bedrijfsniveau dat verdere studie van uw marketing-, verkoop- en omzetgegevens stroomlijnt door het verzamelen en transformeren van gegevens te automatiseren. Het platform faciliteert de hele pijplijn van marketingdata.

#2. Whatagraaf

Met behulp van de marketingrapportagetool Whatagraph kunt u nuttige rapporten samenstellen uit verschillende gegevensbronnen. De twee belangrijkste demografische gegevens van Whatagraph zijn als volgt. De eerste categorie bestaat uit marketingbedrijven die voor elke klant meerdere accounts beheren. Ze kunnen deze gegevensbronnen koppelen aan Whatagraph om het rapport te produceren. Het rapport kan worden geautomatiseerd om automatisch nieuwe gegevens te verzenden met vooraf bepaalde intervallen nadat het is opgesteld. Op basis hiervan kunnen bureaus de wekelijkse uren die aan de ontwikkeling van rapporten voor elke klant worden besteed, verminderen.

#3. domo

Domo is een analysetool met een focus op datavisualisatie en business intelligence.

Het Domo-platform is ideaal voor leidinggevenden op C-niveau die in dienst zijn van grote bedrijven die een niet-marketingspecifieke BI-tool willen gebruiken die dashboards op directieniveau door het hele bedrijf kan produceren. Data van marketinginitiatieven zijn niet de belangrijkste focus van Domo. Dit geeft aan dat hoewel het programma een aanzienlijke capaciteit heeft voor directiedashboards en bedrijfsbrede bedrijfsinformatie, het waarschijnlijk niet de ideale optie is voor het verzamelen en visualiseren van marketinggegevens. Het platform is te duur om alleen door de marketingafdeling te gebruiken, omdat connectoren niet zo diep reiken en marketingintegraties minder uitgebreid zijn.

#4.Trechter.io

Funnel.io is een marketinganalyseplatform dat marketingrapportage en -analyse stroomlijnt door het verzamelen, transformeren en laden van gegevens te automatiseren. Meer dan 500 apps en platforms, waaronder CRM's, e-commerce, e-mailmarketingplatforms en andere, zijn geïntegreerd met het programma. Gebruikers kunnen geautomatiseerde gegevenscategorisering uitvoeren, de frequentie van import en export wijzigen en onbewerkte gegevens wijzigen met Funnel.io.

Wat zijn de 5 categorieën van analytische hulpmiddelen?

Prescriptief,
Voorspellend,
diagnostisch,
Beschrijvend,
en Cognitief

Is Excel een analysetool?

Een van de meest gebruikte programma's voor data-analyse is Microsoft Excel. Ze zijn zonder twijfel de meest gewilde analytische tool die beschikbaar is, omdat ze ingebouwde draaitabellen bevatten. U kunt uw gegevens eenvoudig importeren, doorzoeken, opschonen, analyseren en visualiseren met deze alles-in-één tool voor gegevensbeheer.

Is SPSS een tool voor gegevensanalyse?

Gegevensanalyse voor beschrijvende en bivariate statistieken, numerieke uitkomstprognoses en voorspellingen voor groepsidentificatie worden allemaal geleverd door SPSS. Bovendien biedt de software functies voor grafieken, direct marketing en gegevenstransformatie.

Wat is de meest gebruikte analytische tool?

De meest populaire tool voor het werken met spreadsheets en het maken van analyses is Microsoft Excel.

Wat is een analysetool en -methode?

Analytische hulpmiddelen verwijzen naar de hulpmiddelen die toegang tot gegevens mogelijk maken voor onderzoeks- en evaluatiedoeleinden, inclusief maar niet beperkt tot dashboards, een querybuilder, samenvattingen van belangrijke resultaten voor studenten en werk, en een onderzoeksbibliotheek, die de P20W-gegevensset kan bevatten.

Wat zijn 3 veelgebruikte analytische technieken?

Analyse van regressie.
Monte Carlo-modellering.
Factor evaluatie

Hoe kies ik een analysetool?

Zakelijke doelen. Uw analyseplatform moet voldoen aan zowel uw huidige als toekomstige zakelijke vereisten, net als elke andere IT-investering.
pricing,
Gebruikersinterface en visualisatie,
Geavanceerde analyse en prijzen.
Integratie, Mobiliteit,
Flexibiliteit en schaalbaarheid,.
Meerdere gegevensbronnen.

Conclusie

Er zijn bedreigingen voor de gegevensbeveiliging voor alle bedrijven. Door relevante gegevens te analyseren en te visualiseren, kunnen organisaties data-analyse gebruiken om de hoofdoorzaken van eerdere datalekken te achterhalen. De IT-divisie kan bijvoorbeeld data-analyseprogramma's gebruiken om auditlogboeken te analyseren, analyseren en visualiseren om het pad en het punt van oorsprong van een aanval te bepalen. IT kan deze informatie gebruiken om kwetsbaarheden op te sporen en te patchen.