Melhores ferramentas de análise de dados: atualizadas

As ferramentas de análise de dados são softwares e programas que coletam e analisam dados sobre uma empresa, seus clientes e seus concorrentes para melhorar os processos e ajudar a descobrir insights para tomar decisões baseadas em dados. Além disso, as melhores ferramentas de análise de dados ajudam as empresas a extrair informações dos dados dos clientes e encontrar tendências e padrões para fazer melhores descobertas de negócios. Portanto, há um grande número de ferramentas gratuitas de análise de dados que você pode usar, quer deseje realizar análises de dados básicas ou mais avançadas. Continue lendo para obter mais informações.

Visão geral

As ferramentas de análise de dados ajudam as empresas de várias maneiras, pois podem rastrear e analisar dados, permitindo que criem relatórios. Ter uma visão dessas ferramentas como proprietário de uma empresa ajuda você a tomar melhores decisões sobre onde colocar seus recursos e como colocar um preço em bens e serviços.

Igualmente importante, as melhores ferramentas de análise de dados ajudam a identificar tendências e um melhor entendimento da base de clientes. Além disso, o melhor tipo de análise de dados para uma empresa depende de seu estágio de desenvolvimento, mas geralmente fornece apenas insights para tomar decisões de negócios reativas, não proativas.

Tipos de ferramentas de análise de dados

Abaixo estão os vários tipos.

#1. Análise de diagnóstico

A análise de dados de diagnóstico é o processo de examinar os dados para entender a causa e o evento ou por que algo aconteceu. Assim como a análise descritiva, ela usa dados históricos para responder a uma pergunta. Mas, em vez de focar em “o quê”, a análise de diagnóstico aborda a questão crítica de por que uma ocorrência ou anomalia ocorreu em seus dados. Esse tipo de análise ajuda as empresas a responder a perguntas como:

Por que as vendas da nossa empresa caíram no trimestre anterior?
Por que estamos vendo um aumento na rotatividade de clientes?
Por que uma cesta específica de produtos excede amplamente os valores de vendas do ano anterior?

A análise de diagnóstico tende a ser mais acessível e se adequar a uma ampla gama de casos de uso do que o aprendizado de máquina/análise preditiva. Você pode até descobrir que ele resolve alguns problemas de negócios que você reservou para casos de uso de análise preditiva.

#2. Análise de dados prescritiva

A análise prescritiva é onde a IA e o big data se combinam para ajudar a prever resultados e identificar quais ações tomar. Essa categoria de análise pode ser dividida em otimização e teste aleatório. Usando avanços em ML, a análise prescritiva pode ajudar a responder a perguntas como “E se tentarmos isso?” e “Qual é a melhor ação?” Você pode testar as variáveis corretas e até sugerir novas variáveis que oferecem maior chance de gerar um resultado positivo.

#3. Análise de dados descritivos

A análise descritiva é a espinha dorsal dos relatórios porque é impossível ter ferramentas e painéis de business intelligence (BI) sem ela. Assim, a análise descritiva responde à pergunta: “O que aconteceu?”. Esse tipo de análise é de longe o mais usado pelos clientes, fornecendo relatórios e análises centradas em eventos passados. Ele ajuda as empresas a entender coisas como:

Quanto vendemos como empresa?
Qual foi a nossa produtividade geral?
Quantos clientes desistiram no último trimestre?

A análise descritiva é usada para entender o desempenho geral em um nível agregado e é de longe o lugar mais fácil para uma empresa começar, pois os dados tendem a estar prontamente disponíveis para criar relatórios e aplicativos.

#4. Análise preditiva de dados

A análise preditiva é uma forma de análise avançada que determina o que provavelmente acontecerá com base em dados históricos usando aprendizado de máquina. Os dados históricos que compreendem a maior parte da análise descritiva e de diagnóstico são usados como base para a construção de modelos de análise preditiva.

Por exemplo, uma campanha publicitária para roupas masculinas no Instagram pode aplicar análise preditiva para determinar a proximidade da taxa de conversão com a área geográfica, faixa de renda e interesses de um público-alvo para analisar as estatísticas de dois (ou mais) públicos-alvo e fornecer possíveis valores de receita para cada grupo demográfico

Como escolher uma ferramenta eficaz de análise de dados

Escolher a ferramenta de análise de dados certa pode ser um desafio. Se você está lutando para selecionar uma ferramenta eficaz da lista acima, as respostas a estas perguntas o guiarão para encontrar a melhor ferramenta de análise de dados para atender às suas necessidades:

#1. Que tipo de dados preciso analisar?

Antes de escolher uma ferramenta de análise de dados, você deve decidir o tipo de dados que deseja analisar. São dados quantitativos ou qualitativos? Porque os dados numéricos armazenados em planilhas e bancos de dados são fáceis de transformar em insights visuais usando dados no Excel e ferramentas de BI como o Tableau. Mas dar sentido a dados qualitativos, como respostas abertas a pesquisas, e-mails e conversas em mídias sociais, geralmente exige um software de análise de dados de IA.

#2. Habilidades necessárias para usar ferramentas

A maioria das empresas possui equipes refinadas de ciência de dados que lidam com consultas e ferramentas SQL. Profissionais não são necessários para fazer uma ferramenta de análise de dados funcionar, mas, se necessário, preencher a lacuna para treinamento ou contratar uma pessoa com as habilidades certas para ensinar suas equipes. Em vez disso, use uma ferramenta fácil de usar e conceda acesso a todos os membros da equipe.

#3. Quantos dados preciso analisar?

Se você receber algumas centenas de pontos de dados por mês, poderá lidar com esses dados sem ferramentas avançadas que automatizem os processos de coleta e análise de dados. No entanto, se seus dados chegarem aos milhares, você desejará implementar ferramentas de IA para evitar perda de tempo em tarefas manuais e tediosas. Analisar grandes quantidades de dados de texto à mão, por exemplo, não é apenas repetitivo, mas provavelmente levará a resultados ruins.

Por que? Porque o ser humano é subjetivo. Se você precisar contratar muitas mãos para classificar e marcar seus dados, cada tagger humano rotulará seus pontos de dados de maneira diferente.As ferramentas de IA são treinadas usando um conjunto de critérios e geralmente são personalizáveis, para que você possa garantir que seus dados forneçam insights precisos e acionáveis .

#4. Qual é o meu orçamento

também precisam considerar os custos de infraestrutura. Você precisará investir em um data warehouse ou armazenamento de dados baseado em nuvem e pipelines de dados? Novamente, você precisará pensar na estrutura atual de sua equipe e se tiver orçamento para contratar uma equipe de especialistas se optar por ferramentas de análise de dados mais complexas. Por fim, as ferramentas de análise de dados de preço e tempo de implementação também influenciarão sua decisão. Ao comparar as ferramentas de análise de dados, você pode verificar se pode pagar pelo que usa ou se há uma taxa mensal fixa.

#5. Tempo

Finalmente, quanto tempo leva para implementar ferramentas de análise de dados? Você precisa de uma solução que esteja funcionando em 4 semanas ou 4 meses? Se você estiver criando suas próprias ferramentas de análise de dados, precisará levar em consideração os custos do tempo de espera improdutivo. preço e licenciamento. Algumas ferramentas de análise de dados serão oferecidas por assinatura ou licenciamento. Nesse caso, você pode precisar considerar o número de usuários necessários ou, se estiver procurando apenas projeto a projeto, a duração potencial da assinatura.

Depois de responder a todas as perguntas acima, você entenderá melhor quais ferramentas são adequadas para você.

Melhores ferramentas de análise de dados

As melhores ferramentas analíticas de dados ajudam as empresas a melhorar seus produtos e serviços para aumentar a satisfação do cliente. Em essência, a análise de dados está reunindo e organizando grandes quantidades de dados para extrair informações úteis que auxiliam nas principais escolhas de negócios. Em geral, Data Analytics examina dados e gera previsões para extrair informações úteis. Vamos dar uma olhada nas melhores ferramentas de análise de dados abaixo,

#1.Pensamento

Ao contrário das ferramentas tradicionais de análise de dados, o ThoughtSpot trabalha com a compreensão da linguagem natural. Para visualizar seus dados, você só precisa fazer a pergunta certa usando linguagem natural. O ThoughtSpot mostra automaticamente visualizações e outros insights exclusivos, que você pode usar para criar relatórios ou painéis.

#2. Microsoft Excel

O software de planilhas mais conhecido do mundo. Além do mais, apresenta cálculos e funções gráficas que são ideais para análise de dados. Seja qual for a sua especialidade e qualquer outro software de que você possa precisar, o Excel é um item básico no campo. Seus inestimáveis recursos integrados incluem tabelas dinâmicas e ferramentas de criação.

# 3. Pitão

Uma linguagem de programação com uma ampla gama de usos, o Python é obrigatório para qualquer analista de dados. Ao contrário de linguagens mais complexas, ela se concentra na legibilidade e sua popularidade geral no campo da tecnologia significa que muitos programadores já estão familiarizados com ela. Python também é extremamente versátil; tem uma grande variedade de bibliotecas de recursos adequadas para uma variedade de tarefas de análise de dados diferentes

#4. QlikviewGenericName

O Qlikview é recomendado como a melhor ferramenta para visualização de dados. É mais rápido, fácil e único por natureza. Há uma comunidade no QlikView que possui fóruns de discussão, blogs e uma biblioteca. A comunidade ajuda a resolver a maioria das suas dúvidas. Ele mostra a relação entre os dados usando cores diferentes. O Qlikview ajuda os usuários a tomar as decisões corretas a partir de suas diferentes abordagens de visualização de dados.

#5. R [CRAN]

É comumente usado para criar software estatístico/de análise de dados. A sintaxe do R é mais complexa que a do Python e a curva de aprendizado é mais íngreme. No entanto, foi construído especificamente para lidar com tarefas pesadas de computação estatística e é muito popular para visualização de dados. Um pouco como o Python, o R também possui uma rede de código disponível gratuitamente, chamada CRAN (Comprehensive R Archive Network), que oferece mais de 10,000 pacotes.

Ferramentas gratuitas de análise de dados

Ferramentas gratuitas de análise de dados são usadas para analisar dados e criar insights significativos a partir do conjunto de dados. Trata-se de um conjunto de ferramentas que ajudam as empresas a criar um processo de tomada de decisão baseado em dados.

Ferramentas gratuitas de análise de dados são aplicativos e softwares usados por analistas de dados para desenvolver e executar os processos analíticos necessários que ajudam as empresas a tomar decisões de negócios melhores e mais informadas, reduzindo custos e aumentando os lucros. Abaixo estão exemplos de ferramentas gratuitas de análise de dados

#1. Observador

O Looker baseado em nuvem fornece uma interface intuitiva de arrastar e soltar que é fácil de usar. Ele oferece ferramentas e gerenciamento gratuitos de análise de dados, inteligência de negócios e recursos avançados de visualização. A estratégia multinuvem da ferramenta oferece suporte ao uso de várias fontes de dados e métodos de implantação. O Looker também se conecta facilmente a uma variedade de bancos de dados, incluindo Snowflake e Amazon Redshift.

#2. Laranja

é uma ferramenta de mineração de dados e aprendizado de máquina de código aberto que existe há mais de 20 anos como um projeto da Universidade de Ljubljana. O kit de ferramentas laranja pode ser usado como visualização de dados simples para algoritmos de aprendizado de máquina complicados, desde que seja de código aberto. Também pode ser usado com a biblioteca Python. É como uma tela onde o usuário coloca os widgets e o fluxo de trabalho é criado. Todas as funcionalidades de dados são feitas na tela dos widgets. Os usuários podem explorar várias técnicas de visualização disponíveis na ferramenta.

#3. domo

fornece mais de 1,000 integrações incorporadas chamadas conectores que permitem aos usuários transferir dados de e para sistemas externos locais e na nuvem. O Domo também suporta a criação de aplicativos personalizados que se integram à plataforma, o que permite aos desenvolvedores estender o sistema com acesso imediato aos conectores e ferramentas de visualização. O Domo vem como uma plataforma única que inclui um data warehouse e software ETL, portanto, as empresas que já possuem seu próprio data warehouse e pipeline de dados configurados podem querer procurar em outro lugar.

#4. Metabase

Esta é uma ferramenta gratuita de análise e inteligência de negócios de código aberto. O Metabase permite que os usuários “façam perguntas” sobre os dados, o que é uma forma de usuários não técnicos usarem uma interface de apontar e clicar para construção de consultas. Isso funciona bem para filtragem e agregações simples; usuários mais técnicos podem ir direto para o SQL bruto para análises mais complexas. O Metabase também tem a capacidade de enviar resultados analíticos para sistemas externos como o Slack.

#5. Quadro

Uma ferramenta de análise gratuita para visualização de dados, desde dados simples até dados complexos. É meio interativo e podemos sugerir rótulos, ferramentas, o tamanho da coluna e quase tudo que podemos personalizar. A interface de arrastar e soltar é muito útil neste software e os cálculos também podem ser feitos no Tableau. Qualquer pessoa que não tenha nenhuma ideia de análise pode ver e entender os dados da plataforma Tableau.

Benefícios das ferramentas de análise de dados

Ao instigar as ferramentas de análise de dados, as organizações podem agilizar a tomada de decisões, conquistar novos clientes, aprimorar a experiência do cliente e se preparar para o futuro. Alguns dos benefícios das ferramentas de análise de dados são:

#1. Agilizar a Tomada de Decisões

Como as ferramentas de análise de dados podem capacitar todos os profissionais com análise de autoatendimento, as organizações podem agilizar a tomada de decisões com a alfabetização de dados. Os usuários podem fazer diferentes perguntas e descobrir insights que podem revolucionar as operações de negócios e o desempenho de vendas.

#2. ganhar clientes

Ao analisar dados de domínios públicos, incluindo mídias sociais, as organizações podem identificar as mudanças nas necessidades dos usuários. Isso permitirá que as empresas fiquem a par dos requisitos em mudança, adicionando novos produtos/serviços para continuar adquirindo novos usos.

#3. Melhore a experiência do cliente

As ferramentas de análise de dados ajudam a avaliar as deficiências na entrega de produtos/serviços e permitem que você encontre o que os usuários não gostam. Com as ferramentas de análise de dados, você pode realizar análises avançadas, como análise sentimental, para descobrir como os clientes se sentem em relação aos seus produtos, permitindo que você atenda melhor aos usuários.

# 4. Torne-se à prova de futuro

Com insights, as organizações tomam decisões informadas para obter melhores resultados no futuro. Durante anos, as empresas confiaram na intuição dos tomadores de decisão, mas com a análise de dados, elas podem eliminar suposições imprecisas e trabalhar com clareza.

Conclusão

A análise de dados pode ser feita facilmente com um pouco de prática. Todas as ferramentas não ajudarão igualmente. É bom selecionar uma ferramenta e se tornar um mestre nessa ferramenta. Compreender os dados é essencial para saber onde realmente estamos em termos de análise de dados. A programação não é realmente importante na visualização e análise de dados. Mas algumas ferramentas te aproximam da programação.

Referências

Educar
.stitchdata.
.forbes.
Fundição de carreira