Bedrijven gebruiken data-analysesoftware om inkomsten en efficiëntie te verhogen door bedrijfsgegevens op kwantitatief en kwalitatief niveau te analyseren om de productiviteit en winst te verhogen. Bedrijven kunnen gegevens extraheren, classificeren, trends en gedragingen vinden en deze analyseren om inzicht te krijgen met behulp van tools voor gegevensanalyse. Internationale bedrijven verzamelen en onderzoeken gegevens over klanten, bedrijfsprocessen, markteconomieën en praktijkervaringen. De essentiële functie van moderne bedrijven is data-analyse. Aangezien geen enkele tool voor gegevensanalyse aan alle behoeften kan voldoen, kan het moeilijk zijn om de beste te selecteren. Laten we eens kijken naar enkele van de meest populaire oplossingen die momenteel op de markt zijn en vervolgens de belangrijkste criteria evalueren om tussen deze oplossingen te kiezen, zodat u kunt beslissen welk hulpprogramma voor gegevensanalyse het beste is voor uw bedrijf.
Software voor gegevensanalyse
Er zijn tegenwoordig verschillende tools of software voor gegevensanalyse beschikbaar om te helpen bij het probleem van het omzetten of transformeren van onbewerkte gegevens in bruikbare informatie en om aan gegevensanalyseprojecten te werken. Voor het nemen van zakelijke beslissingen met behulp van gegevensgestuurde analyse kan deze informatie nodig zijn. De primaire taak van een data-analist is om inzichten uit data te halen, en om dit te doen, moeten ze gebruikmaken van de vele data-analysetechnologieën die tot hun beschikking staan.
#1. Microsoft Excel
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. Excel is goed voor gemakkelijke analyse, maar het is niet goed voor enorme data-analyse omdat het een limiet heeft van ongeveer 1 miljoen rijen en slechte samenwerkings- en versiebeheermogelijkheden heeft. Voor uitgebreide en collaboratieve analyses moeten bedrijven rekening houden met recentere cloudgebaseerde analysetools.
#2. R-programmeersoftware
Een van de meest gebruikte talen voor statistische modellering, datavisualisatie en analyse is R. Het is een programmeertaal die open source is. R maakt het eenvoudig om gegevens te manipuleren met pakketten zoals plyr, dplyr en proper. Met tools zoals ggplot2, rooster, Plotly en andere is het fantastisch voor data-analyse en visualisatie. Bovendien heeft het een omvangrijke ontwikkelingsgemeenschap die ondersteuning biedt. R kan gratis worden gedownload van de hoofdpagina. R wordt gebruikt door bedrijven zoals ANZ, Google en Firefox, en andere internationale bedrijven zoals YouTube, Netflix en Google gebruiken Python.
Deze software biedt ook meer dan 15,000 open-sourcepakketten en een verscheidenheid aan grafische hulpmiddelen, waaronder verschillende voor het laden, manipuleren, modelleren en weergeven van gegevens. Technische analisten met programmeervaardigheden kunnen in deze omgeving praktisch elke vorm van data-analyse creëren, maar gebruikers zonder die vaardigheden moeten ergens anders heen.
#3. Jupyter-notitieboekje
De Jupyter Notebook is een gratis, open-source webapplicatie die kan worden geïnstalleerd via het Anaconda-platform of de pakketbeheerder van Python en vervolgens kan worden uitgevoerd in een browser of op desktopsystemen. Ontwikkelaars kunnen live code gebruiken om rapporten met gegevens en afbeeldingen te genereren. Er worden ongeveer 40 programmeertalen ondersteund door het systeem. Jupyter Notebook, voorheen bekend als IPython Notebook, is gemaakt met behulp van de Python-programmeertaal en stelt programmeurs in staat om de uitgebreide bibliotheek van Python-pakketten te gebruiken voor analyses en visualisaties. De tool heeft een omvangrijke ontwikkelaarscommunity die ook andere talen gebruikt. Het is moeilijk om wijzigingen in Jupyter Notebook-documenten bij te houden vanwege zwak versiebeheer. Dit betekent dat dit niet de beste omgeving is voor ontwikkelings- en analysewerk, en ook niet de beste omgeving voor samenwerking. Maar het blijft een cruciale tool voor datawetenschap en data-analyse voor presentatie- en educatieve doeleinden.
#4. Python
Python is een veelzijdige programmeertaal die essentieel is voor elke data-analist. 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 grootste fout van Python is de snelheid; het gebruikt veel geheugen en is langzamer dan veel andere talen. Maar over het algemeen overtreffen de voordelen van Python de nadelen als je dingen vanaf nul maakt.
Beste software voor gegevensanalyse
Het aantal tools dat kan worden gebruikt om gegevens te analyseren, neemt toe naarmate de discipline van gegevensanalyse groeit. Welke data-analysetools moet je bestuderen als je nadenkt over een carrière in het veld? We zullen enkele van de belangrijkste tools voor gegevensanalyse in dit bericht belichten en uitleggen waarom u ze zou moeten kennen.
#1. Altaïr
Deze software biedt een platform voor open, flexibele, samenhangende en uitbreidbare data-analyse met ingebouwde tools voor voorspellende analyse en datatransformatie. Altair Monarch biedt desktopgebaseerde datavoorbereiding en Knowledge Hub biedt groepsgestuurde datapreparatie en een gecentraliseerde datamarkt om samenwerking en governance te versnellen. Binnen Knowledge Studio worden voorspellende analyses en machine learning beschikbaar gesteld. De realtime visualisatie- en streamingverwerkingsmogelijkheden van het bedrijf zijn ondergebracht in Altair Panopticon.
#2. Google Analytics
Met de officiële Google Analytics-app kunt u al uw Analytics-property's in de gaten houden en uw bedrijf beheren terwijl u onderweg bent. Met deze app kun je:
1) Onderzoek belangrijke statistieken in ingebouwde rapporten.
2) Volg gegevens in realtime
3) Vergelijk datumbereiken en pas segmenten toe
4) Maak aangepaste rapporten met de statistieken en dimensies die u maar wilt.
Laten we eens kijken naar enkele opmerkingen van gebruikers die zijn verzameld door Google Analytics. Jeff Cooper verklaarde dat de huidige editie van Google Analytics naar zijn mening een donker thema heeft! Ik weet zeker dat ik niet de enige ben die het waarderend vindt. De nieuwe gebruikersinterface is echt gebruiksvriendelijk en geweldig. De hele software lijkt in alle opzichten goed te werken. Alles lijkt zorgvuldig gepland te zijn voordat het in actie wordt gebracht. Ik raad elk bedrijf aan om deze app te gebruiken, zodat ze hun website snel en eenvoudig overal en altijd kunnen volgen. Goed gedaan Analytics-team voor een fantastisch en nuttig product!
#3. IBM Cognos
IBM biedt een breed scala aan BI- en analytische mogelijkheden in twee afzonderlijke productlijnen. Gebruikers hebben toegang tot gegevens om dashboards en rapporten te bouwen met behulp van het Cognos Analytics-platform, een geïntegreerde selfservice-oplossing. Geautomatiseerde patroonherkenning, ondersteuning voor het opvragen en genereren van natuurlijke taal, en geïntegreerde geavanceerde analysemogelijkheden zijn allemaal kenmerken van de door machine learning ondersteunde gebruikersinterface van IBM Watson Analytics. De BI-software van IBM kan zowel on-premise als als gehoste oplossing via de IBM Cloud worden gebruikt.
#4. Incorta
Dataplatform Incorta biedt versnelde gezamenlijke prestaties en versnelt de opname van gegevens. Met de Direct Data Mapping-engine van Incorta kunnen ingewikkelde bedrijfsgegevens in realtime worden samengevoegd zonder dat er een datawarehouse nodig is. Gebruikers kunnen op één knop klikken om van geaggregeerde KPI's op het hoogste niveau naar ondersteunende transactie-informatie te gaan. Met Incorta kunt u overal boren, dankzij door de gebruiker gedefinieerde boorpaden en niveaus.
#5. Microsoft PowerBI
Een van de beste business intelligence-platforms, Microsoft Power BI, ondersteunt een groot aantal gegevensbronnen. Gebruikers kunnen met deze tool dashboards, visualisaties en rapporten maken en delen. Gebruikers kunnen een Power BI-app maken door verschillende dashboards en rapporten te combineren voor eenvoudige implementatie. Gebruikers van Power BI kunnen ook geautomatiseerde machine learning-modellen maken en de software maakt verbinding met Azure Machine Learning. De zeer actieve gebruikersgemeenschap van het platform helpt om de functionaliteit van de tool uit te breiden en te communiceren met Excel en Office 365.
#6. Oracle Analytics-cloud
Oracle Analytics Cloud is software die een brede selectie aan BI- en analyseoplossingen biedt die lokaal of in de Oracle Cloud kunnen worden geïmplementeerd. De Business Intelligence 12c-oplossing van het bedrijf omvat conventionele BI-mogelijkheden. Oracle Data Visualization biedt meer geavanceerde tools en stelt gebruikers in staat kenmerken, diagrammen en grafieken te slepen en te plakken om gegevens dynamisch te visualiseren. Door het gebruik van verhaalpunten stelt het programma gebruikers ook in staat om foto's van analytische momenten in de tijd op te slaan.
Software voor gegevensanalyse gratis
Houd rekening met de mogelijkheden voor gegevensmodellering van een tool. Sommige zijn in staat zichzelf data te modelleren of een semantische laag te ondersteunen. Om gegevens te analyseren en waardevolle inzichten uit de dataset te halen, wordt gratis software voor gegevensanalyse gebruikt. Deze technologieën helpen bedrijven bij het ontwikkelen van een datagestuurd besluitvormingsproces. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner en Qlikview zijn enkele bekende en geliefde tools in de sector. Deze tools worden geleverd met een aantal ingebouwde mogelijkheden die het gegevensanalyseproces ondersteunen. Houd ten slotte rekening met licenties en prijs. Hoewel sommige services gratis zijn, hebben andere licentie- of lidmaatschapskosten. Gebruikers mogen de vele robuuste gratis beschikbare opties niet negeren, aangezien zelfs de duurste tools mogelijk niet alle functies hebben die ze nodig hebben.
#1. Zoho-analyse
U kunt nieuwe perspectieven op uw bedrijfsgegevens krijgen met behulp van selfservice business intelligence en analysesoftware zoals Zoho Analytics. Zonder hulp van IT kunt u snel en effectief effectieve ad-hocrapporten maken en delen. Zelfs als er een firewall aanwezig is, kunnen databases en applicaties gegevens importeren. Zoho DataPrep, dat gegevens verbindt, modelleert, opschoont, transformeert en verrijkt voor analyse, is een onderdeel van Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta is een open-source tool voor gegevensmanipulatie die het eenvoudig maakt om gegevens voor te bereiden op gegevensanalyse. Bovendien helpt Trifacta bij de transformatie van onbewerkte gegevens in schone, georganiseerde indelingen voor verkenning, analyse en verkenning. Gebruikers kunnen gegevens verkennen en analyseren met behulp van machine learning-technieken. De alternatieve naam van Trifacta, "Data Wrangler", maakt duidelijk dat de belangrijkste toepassing het opschonen van gegevens is. Het heeft erkenning gekregen van AWS voor de implementatie van machine learning. In tegenstelling tot Excel maakt deze software het gemakkelijker om met enorme datasets te werken. Trifacta heeft ook uitstekende ideeën voor tekstbewerking.
#3. Oranje
De oranje toolkit kan voor alles worden gebruikt, van eenvoudige datavisualisatie tot ingewikkelde machine learning-technieken, op voorwaarde dat het open source is. Bovendien kan de Python-bibliotheek ermee worden gebruikt. Het functioneert als een canvas waarop de gebruiker widgets kan plaatsen om een workflow op te bouwen. Het widgetcanvas wordt gebruikt voor alle gegevensfunctionaliteiten. Gebruikers kunnen experimenteren met de talrijke visualisatiemethoden van de tool. De Orange-tool, die ook wordt gebruikt in de machine learning-methode, heeft een grote verscheidenheid aan add-ons. Met deze technologie is ook datamining mogelijk.
#4. Tableau
Tableau is een platform voor datavisualisatie en -analyse waarmee gebruikers rapporten kunnen maken en deze kunnen distribueren in een browser of ingebed in een applicatie, maar ook op desktop- en mobiele platforms. Het kan zowel on-site als in de cloud functioneren. De basis van het Tableau-platform is de primaire querytaal, VizQL. Drag-and-drop-dashboard- en visualisatie-elementen worden hierdoor omgezet in effectieve back-end-query's, wat de behoefte aan snelheidsverbeteringen voor eindgebruikers vermindert. Geavanceerde SQL-query's worden niet ondersteund door Tableau.
Softwarebedrijf voor gegevensanalyse
Data-analyse is het proces van het converteren of wijzigen van de momenteel beschikbare gegevens om een beter begrip te krijgen van dat specifieke proces of onderdeel. Het personeel kan de informatie en data-analyse gebruiken om de informatie in een specifieke context te zien en verstandigere zakelijke beslissingen te nemen om betere producten en diensten te leveren. Volgens enquêtes en brancheonderzoek gebruikte meer dan 53% van de bedrijven big data-analyse in 2017, en dat aantal zal in de loop van de tijd naar verwachting met 11% stijgen. In de afgelopen jaren is het gebruik van geavanceerde analytische technieken voor taak- en bedrijfsautomatisering toegenomen. Het is geen verrassing dat informatie-analyse is geëvolueerd tot een essentieel hulpmiddel voor tal van ondernemingen over de hele wereld.
#1. Innowise Groep
De Innowise Group is een leider in het ontwikkelen van geavanceerde softwareoplossingen en heeft meer dan vijftien jaar expertise in de branche. Hun softwareontwikkelaars werken ijverig vanuit hun kantoren in de bloeiende metropool Warschau om baanbrekende oplossingen te ontwikkelen die het succes van ondernemingen ondersteunen. Klanten kunnen hun data beheren op een manier die hun potentieel maximaliseert met behulp van hun data-analyse en managementexpertise. Om de behoeften van elke klant te bepalen en te beoordelen, zodat ze kunnen beslissen hoe ze deze het beste kunnen gebruiken, werken ze nauw met hen samen op individuele basis.
Specificaties zijn onder meer:
- Gegevens beheren
- Opslag van gegevens
- Gegevens manipuleren
- Gegevens in kaart brengen
- Verbeterde analyses
- Data advisering en consultancy
#2. Indium-software
Data-analyse en data-engineeringoplossingen zijn kerncompetenties van Indium Software, leverancier van technologische oplossingen. Het behoort volgens Clutch tot de top 15 van big data-adviesbureaus vanwege zijn meer dan 20 jaar aanwezigheid op de markt. Indium biedt betrouwbare, geavanceerde data-oplossingen met XNUMX uur per dag projectbeheer. Het biedt bedrijven een breed scala aan gegevensanalyseservices om hen te helpen het meeste uit hun externe, historische of realtime gegevens te halen.
Onder hun meest bekende diensten zijn:
- Analytics voor tekst, afbeeldingen en video
- Algoritmen voor AI en ML
- IoT-analyse
- Analyse voor verkoop en marketing
- BI en datavisualisatie
#3. InData Labs
Het bedrijf InData Labs is een bekende leverancier van AI & Big Data oplossingen. InData Labs creëert AI-aangedreven oplossingen om de huidige big data zakelijke zorgen aan te pakken, klanten te helpen waarde te halen uit real-time data en deze te gebruiken om succesvolle digitale transformatie te stimuleren. Voor bedrijven van elke omvang en in verschillende sectoren, waaronder logistiek, gezondheidszorg, sport en welzijn, e-commerce, productie, marketing, gaming en entertainment, ontwikkelt InData Labs geavanceerde software.
#4. WetenschapSoft
ScienceSoft, een leider op het gebied van data-analyse en datawetenschap sinds 1989, werkt samen met bedrijven in meer dan 30 sectoren om enorme hoeveelheden heterogene data om te zetten in een cruciale factor in de besluitvorming van ondernemingen. De ontwerpers en uitvoerders van ScienceSoft's grootschalige oplossingen voor financiën, toeleveringsketen, activa, klanten, verkoop, producten, marketing en HR-analyse hebben samen 7 tot 20 jaar ervaring. Klanten van ScienceSoft die hun op maat gemaakte oplossingen voor data-analyse gebruiken, zien een omzetwinst van 20%, een verlaging van de bedrijfskosten met 80% en een 100 keer snellere verwerking en rapportage van gegevens. Klanten van ScienceSoft waarderen de toewijding van de leverancier aan het creëren van duurzame en toekomstbestendige architectuur, het schetsen van effectieve datastromen en het kiezen van de juiste tech-stacks.
Welke software wordt het meest gebruikt voor data-analyse?
Python en R zijn programmeertalen. De twee meest populaire programmeertalen die worden gebruikt in de data-analyse-industrie zijn R en Python. Python is een geïnterpreteerde taal op hoog niveau met eenvoudige syntaxis en dynamische semantiek, terwijl R een open-sourceprogramma is dat wordt gebruikt voor analyse en statistiek.
Is Excel een software voor gegevensanalyse?
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 software voor gegevensanalyse?
De gegevensanalyse die door SPSS wordt aangeboden, omvat beschrijvende en bivariate statistieken, numerieke uitkomstprognoses en voorspellingen voor het classificeren van individuen. Bovendien biedt de software functionaliteit voor gegevensvertaling, grafieken en direct marketing. De hoofdweergave van de software-interface presenteert open gegevens op een manier die lijkt op een spreadsheet.
Welke tools heb ik nodig om data-analist te worden?
Spreadsheets, querytalen zoals XML en SQL, programmeertalen en frameworks zoals Hadoop, Python en R, en visualisatietools zoals PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly en Bokeh zijn enkele van de fundamentele tools en vaardigheden die nodig zijn voor data-analyse .
Hoe kies ik een software voor gegevensanalyse?
Houd rekening met de mogelijkheden voor gegevensmodellering van een tool. Sommige zijn in staat zichzelf data te modelleren of een semantische laag te ondersteunen. U moet SQL of een programma zoals dbt gebruiken om uw gegevens vóór analyse te modelleren als u er een wilt gebruiken die dat niet doet. Houd ten slotte rekening met licenties en prijs. Hoewel sommige services gratis zijn, hebben andere licentie- of lidmaatschapskosten. Gebruikers moeten de vele capabele gratis beschikbare opties niet negeren, omdat de duurste tools niet altijd degenen zijn met de beste functies.
Welke app te gebruiken voor gegevensanalyse?
Enkele van de Analytics-apps gesorteerd op meest populair
Google Analytics. Een freemium web- en mobiele analysetool die veel wordt gebruikt, is Google Analytics.
Hotjar. Gegevens over verkeer kunnen worden geanalyseerd met behulp van conventionele webanalysetools. Andere zijn SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory en Gender-API.com.en meer tools zijn slechts enkele voorbeelden
Heeft u codering nodig voor gegevensanalyse?
Codeervaardigheden zijn normaal gesproken niet nodig voor functies in data-analyse, maar sommige data-analisten moeten het wel dagelijks doen.
Conclusie
Gegevens zijn een cruciaal hulpmiddel en het kiezen van de beste dienstverlener kan erg moeilijk zijn. U moet rekening houden met de behoeften van uw bedrijf en de soorten gegevens die moeten worden beoordeeld voor het gebruik
Gerelateerde artikelen
- BUSINESS INTELLIGENCE TOOLS: betekenis, beste tools en gids
- BESTE WEBSITE OM TE LEREN CODEREN VOOR BEGINNERS IN 2023
- PYTHON-LOGO: Wie heeft het Python-logo ontworpen en de betekenis ervan
- People Analytics: gedetailleerde gids
Referenties
