Проведение анализа данных поможет компаниям обнаружить закономерности, тенденции и связи, которые помогут им сделать лучший выбор и более эффективно вести свой бизнес. Однако решить, какие инструменты анализа данных лучше всего подходят для исследований, может быть непросто, поскольку существует множество инструментов и методов. Следовательно, в этой статье будут освещены особенности и преимущества лучших инструментов анализа данных.
Кто такой аналитик данных?
Аналитик данных использует различные инструменты и методы для исследования, сбора, организации и проведения анализа данных из различных источников, чтобы помочь организациям достичь своих бизнес-целей. Они используют логику, статистические методы и компьютерное программирование для преобразования чисел в информацию, которую организации могут использовать для улучшения рабочих процессов и бизнес-процессов. Аналитики данных несут ответственность за различие между важными и менее важными данными, и они часто несут ответственность за качество данных и подготовку отчетов для внутренних и внешних заинтересованных сторон.
Что такое инструменты анализа данных?
Инструменты аналитика данных — это программные приложения или платформы, которые позволяют аналитикам данных исследовать, собирать, очищать, проводить анализ и визуализировать данные, чтобы делать выводы и принимать решения на основе данных. Кроме того, они предоставляют пользователям доступ к различным операциям и функциям, позволяя им управлять различными областями процесса анализа данных.
Лучшие инструменты для анализа данных
Лучшие инструменты и программное обеспечение для аналитиков данных включают:
№ 1. Майкрософт Эксель
Инструмент анализа данных Microsoft Excel, также известный как Analysis ToolPak, представляет собой надстройку, которая предоставляет аналитику различные инструменты для финансового, исследовательского, статистического и инженерного анализа данных. Его особенности включают в себя:
- Простота активации: Пакет инструментов анализа можно легко активировать, перейдя на вкладку «Параметры» меню «Файл», выбрав «Надстройки», а затем выбрав «Надстройки Excel» в раскрывающемся списке «Управление».
- Различные варианты анализа: после активации пакет инструментов анализа предлагает множество инструментов анализа данных, таких как регрессия, гистограммы, дисперсионный анализ (ANOVA) и t-тесты, среди прочих.
- Выходные таблицы и диаграммы: он использует соответствующие статистические или инженерные макрофункции для расчета и отображения результатов в выходных таблицах. Некоторые инструменты также создают диаграммы в дополнение к выходным таблицам.
- Анализ одного рабочего листа: функции анализа данных работают на одном рабочем листе, результаты отображаются на первом рабочем листе, а пустые отформатированные таблицы — на остальных рабочих листах.
№2. Таблица
Tableau — один из популярных инструментов для анализа данных, известный своей отличной визуализацией, скоростью, интерактивностью и мобильной поддержкой. Он имеет визуальный интерфейс перетаскивания, что упрощает создание интерактивных визуализаций и информационных панелей без обширных знаний в области кодирования. Возможности визуализации Tableau делают его популярным выбором для бизнес-аналитики. Его особенности включают в себя:
- Интуитивно понятный и удобный интерфейс: Tableau — это удобная платформа визуальной аналитики для изучения и анализа данных без технических знаний.
- Мощное исследование данных: Технология Tableau VizQL обеспечивает быструю визуальную идентификацию паттернов и исследование данных с помощью действий перетаскивания.
- Гибкий интерфейс для исследования данных: Tableau предлагает универсальный интерфейс исследования данных для пользователей с любыми техническими способностями, предлагая расширенную аналитику, сложные вычисления, интеграцию R/Python, когортный анализ и возможности прогнозирования для лучшего понимания и совместной работы.
- Интеграция с R и Python: Tableau интегрируется с R и Python, расширяя аналитические возможности и обеспечивая множественную линейную регрессию для анализа данных.
- Доступность и сотрудничество: Он предлагает визуальную аналитику для организаций, включая Tableau Mobile для доступа к данным на ходу, исследование браузера и встроенную интеграцию для повышения прозрачности и улучшения совместной работы с данными.
№3. Данные перископа
Periscope Data — это платформа бизнес-аналитики, которая поддерживает интеграцию с популярными хранилищами данных и базами данных. Это один из инструментов анализа данных, который позволяет техническим аналитикам преобразовывать данные с помощью SQL, Python или R, в то время как менее технические пользователи могут легко создавать информационные панели и делиться ими. Periscope Data также предлагает сертификаты безопасности, такие как HIPAA-HITECH. Особенности Periscope Data включают в себя:
- Единая платформа данных: Periscope Data предлагает унифицированную платформу для приема, хранения, анализа и составления отчетов по данным из нескольких источников, обеспечивая единый источник данных.
- Поддержка SQL, Python и R: Periscope Data интегрирует SQL, Python и R, позволяя специалистам по данным выполнять сложный анализ, создавать прогностические модели и создавать интерактивные визуализации в одной среде разработки.
- Визуализация данных: Periscope Data предоставляет комплексный пакет визуализации данных с различными вариантами построения диаграмм, что позволяет пользователям создавать собственные визуализации и понимать прогресс отдела.
- Управление данными и безопасность: Periscope Data предоставляет пользователям комплексный модуль управления данными для управления доступом, создания изолированных сред и обеспечения безопасности данных и соответствия требованиям.
- Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и управление запросами: Periscope Data предлагает интуитивно понятный интерфейс со специальными инструментами запросов, редактором SQL, автозаполнением, форматированием и режимом исследования для эффективного анализа данных и управления запросами.
№ 4. Power BI
Microsoft предлагает Power BI, инструмент бизнес-аналитики. Это позволяет пользователям импортировать данные из различных источников и создавать информационные панели и отчеты в реальном времени. Power BI поддерживает интеграцию AI и Excel и предлагает готовые и настраиваемые соединители данных. Это позволяет компаниям лучше понимать свои данные с помощью надежной аналитики и визуализации. Преимущества использования Power BI включают в себя:
- Панели мониторинга в реальном времени: Power BI позволяет пользователям создавать информационные панели в режиме реального времени, которые мгновенно обновляются для решения проблем и поиска возможностей.
- Дружественный интерфейс: Power BI имеет интуитивно понятный интерфейс, облегчающий пользователям визуализацию и анализ данных.
- Интеграция данных: Power BI поддерживает простую интеграцию данных из различных источников, включая Excel, SQL Server, Azure, Salesforce и другие.
- Сотрудничество: Power BI позволяет пользователям делиться своими информационными панелями и отчетами с другими, упрощая совместную работу над проектами анализа данных.
#5. Splunk
Splunk — это популярная платформа для сбора и анализа больших данных, которая извлекает информацию из больших объемов машинных данных. Это позволяет организациям эффективно управлять приложениями, ИТ-операциями, соответствием требованиям и мониторингом безопасности. Splunk предлагает несколько инструментов и функций для анализа данных, таких как:
- Индексация и поиск: Splunk индексирует и сопоставляет данные в контейнере для поиска, предупреждений, отчетов и визуализаций. Он находит тенденции, создает измерения и диагностирует проблемы.
- Анализ данных в режиме реального времени и исторических данных: Splunk позволяет предприятиям анализировать и визуализировать данные за месяцы или годы с помощью гибкого пользовательского интерфейса.
- Интеграция со структурированными данными: Splunk расширяет возможности оперативной аналитики и бизнес-аналитики за счет интеграции машинных данных с реляционными базами данных и хранилищами данных.
- Масштабируемость: Splunk можно быстро масштабировать от одного до нескольких центров обработки данных.
- Моделирование данных: Эксперты в предметной области могут преобразовать индексированные данные в один или несколько наборов данных, чтобы помочь конечным пользователям оценить бизнес-кейсы без изучения языка обработки поиска Splunk.
№6. Датапин
Datapine — это инструмент для анализа данных, который предоставляет клиентам быстрый и простой доступ к данным бизнес-аналитики без знания SQL или баз данных. Он предлагает интуитивно понятный интерфейс перетаскивания для анализа баз данных.
Преимущества использования DataPine включают следующее:
- Принятие решений в реальном времени: онлайн-анализ данных позволяет компаниям анализировать прошлые тенденции, отслеживать текущую производительность и прогнозировать будущее. Это улучшает рабочие процессы, принятие решений и доходы.
- Повышение производительности и качества данных: Централизация данных компании в онлайн-инструменте анализа данных снижает количество ошибок и неправильную интерпретацию. Таким образом, бизнес-пользователи могут извлекать, анализировать и отображать данные без ИТ-поддержки.
- Прогнозная аналитика: Datapine анализирует исторические и текущие данные для выявления тенденций и закономерностей. Он точно прогнозирует будущую производительность, позволяя организациям опережать свои данные.
- Доступность и безопасность данных: DataPine обеспечивает удаленный доступ к данным, обеспечивая безопасность и защищенные соединения на любом устройстве с доступом в Интернет..
№ 7. RStudio (Позиция)
RStudio (Posit) — популярный язык программирования и интегрированная среда разработки (IDE) для анализа данных и статистических вычислений. Он предоставляет удобный интерфейс для написания, выполнения и отладки кода R, а также для просмотра и управления данными. Особенности RStudio включают в себя:
- Редактор кода: RStudio — это редактор кода с подсветкой синтаксиса, автодополнением и инструментами отладки, повышающими эффективность и выводящими данные в режиме реального времени.
- Браузер рабочей области: Браузер рабочего пространства RStudio отслеживает переменные, функции, списки и фреймы данных вашей среды. Это визуальное отображение объектов помогает манипулировать данными и анализировать их.
- развертывание: RStudio поддерживает Shiny, позволяя создавать веб-приложения и интерактивные информационные панели в R без веб-разработки или развертывания. Это упрощает совместное использование ваших проектов по анализу данных с другими.
- Сотрудничество и воспроизводимость: интеграция с Git позволяет сотрудничать в RStudio. RMarkdown предоставляет отчеты с текстом, кодом, графикой и результатами. Это помогает обеспечить воспроизводимость рабочих процессов анализа данных.
№8. САС
SAS — это программный пакет для расширенного статистического анализа данных, многомерного анализа, бизнес-аналитики, управления данными, визуализации и прогнозной аналитики. Его особенности включают в себя:
- Независимость от платформы: SAS не зависит от платформы, что означает, что он может работать в различных операционных системах, таких как Linux и Windows. Такая гибкость позволяет пользователям работать с SAS в предпочитаемой ими операционной системе.
- Доступ к данным: SAS обеспечивает легкий доступ к файлам необработанных данных и данным из внешних баз данных. Он может читать и записывать данные практически в любом формате, что делает его гибким для работы с различными источниками данных.
- Бизнес-аналитика: SAS отлично справляется с преобразованием, анализом и манипулированием данными, предлагая детальный контроль и предпочтение для задач бизнес-аналитики.
- Продвинутая аналитика: SAS предоставляет расширенные аналитические функции для принятия решений и анализа данных на основе данных.
№ 9. Верстак MySQL
Визуальный инструмент для архитекторов баз данных, разработчиков и администраторов баз данных, который обеспечивает моделирование данных, разработку SQL и комплексные инструменты администрирования. Его функции помогают разработчикам и аналитикам данных работать с базами данных MySQL. Его особенности включают в себя:
- Визуальное проектирование баз данных и моделирование данных: MySQL Workbench упрощает разработку схемы, анализ данных и создание запросов за счет визуального моделирования и ограничений.
- Исследование и анализ данных: MySQL Workbench помогает исследовать и анализировать данные с помощью SQL-запросов, фильтрации и сортировки.
- Интеграция с другими инструментами анализа данных: MySQL Workbench интегрируется с другими инструментами для расширенной визуализации данных, создания отчетов и статистического анализа.
- Сервисы анализа SQL в реальном времени: MySQL Workbench позволяет анализировать данные в режиме реального времени и получать информацию из оперативных данных служб SQL Analysis Services.
№10. Qualtrics
Благодаря отраслевым функциям более 11,000 XNUMX мировых брендов используют это исследовательское программное обеспечение для исследования рынка. Он предлагает ряд функций для анализа данных опроса. Его особенности включают следующее:
- Раздел статистики iQ: Qualtrics Stats iQ — это удобный статистический инструмент для углубленного анализа, выявления тенденций и прогнозного моделирования с использованием данных Qualtrics и внешних источников..
- Облачная платформа: Qualtrics — это облачная платформа, которая позволяет анализировать данные из любого места, позволяя пользователям работать удаленно.
- Интеграция с существующими системами: Qualtrics интегрируется с существующими системами через API, упрощая анализ и сокращая дополнительную работу.
- Первоклассная поддержка: Qualtrics предоставляет экспертную поддержку, гарантируя, что пользователи могут масштабировать задачи анализа данных и адаптироваться к целям роста с надежной помощью.
№11. НОЖ
KNIME — это платформа аналитики данных с открытым исходным кодом, которая позволяет пользователям создавать рабочие процессы данных с помощью визуального интерфейса. Он предлагает различные инструменты обработки, преобразования и анализа данных, а также интеграцию с другими инструментами обработки данных. Его особенности включают в себя:
- Масштабируйте выполнение с требованиями: KNIME повышает производительность рабочего процесса за счет потоковой передачи в памяти, многопоточной обработки данных и распределенных вычислений в Apache Spark.
- Улучшенный UX/UI: KNIME Analytics Platform 5 расширяет возможности пользователей и упрощает визуальные рабочие процессы для начинающих.
- Моделирование и визуализация данных: KNIME предлагает инструменты анализа данных, включая моделирование и визуализацию, и интегрируется с проектами с открытым исходным кодом, такими как Keras, TensorFlow, H2O, R и Python, для унифицированного анализа данных.
- Сохраняйте качество и точность: KNIME гарантирует высококачественную аналитику, обеспечивая прозрачность, документирование и отслеживание происхождения данных, шагов и подходов к моделированию для простоты обслуживания и исправления.
- Функции экономии времени: KNIME предлагает экономящие время функции для прототипирования и тестирования, включая предварительно созданные компоненты для разработки функций, оптимизации гиперпараметров и интерпретируемости модели.
№ 12. ERWIN DATA MODELER (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) — это мощный инструмент моделирования данных, предлагающий ряд функций для анализа данных и управления ими. Его ключевые особенности включают в себя:
- Управление данными и интеллект: Erwin Data Modeler — это центральный репозиторий определений данных, обеспечивающий прозрачность, управление и управление данными. Он поддерживает бизнес-термины, правила и лучшие практики, стимулируя стратегическое использование данных.
- Возможности моделирования данных: Erwin Data Modeler — это комплексный инструмент для проектирования, развертывания и понимания сложных бизнес-структур и структур технических данных, поддерживающий IDEF1X и нотацию многомерного моделирования.
- Управление метаданными: Erwin Data Modeler автоматизирует процессы управления данными и управления, повышая ценность корпоративных данных за счет согласованности, ясности и повторного использования в инициативах по интеграции, основным данным, метаданным и аналитике.
№ 13. Апельсин
Ведущее программное обеспечение для интеллектуального анализа данных, которое использует статистику, искусственный интеллект и методы машинного обучения для выявления скрытых тенденций и закономерностей в больших и сложных наборах данных. Его особенности включают в себя:
- Визуальное программирование: Orange предоставляет визуальный программный интерфейс для рабочих процессов анализа данных, позволяющий легко исследовать и анализировать данные без написания кода.
- Обширный набор инструментов: Orange предоставляет разнообразный набор инструментов для задач анализа данных, включая виджеты для ввода, фильтрации, выборки, импутации, манипулирования признаками, визуализации и алгоритмов обучения с учителем и без учителя.
- Дополнения для расширенного функционала: Orange предлагает надстройки для различных видов анализа данных, позволяющие пользователям выполнять специализированный анализ и работать с определенными типами данных.
- Открытый исходный код и кроссплатформенность: Orange — это программный пакет с открытым исходным кодом, выпущенный под лицензией GPL, доступный на GitHub и поддерживающий macOS, Windows и Linux.
Инструменты аналитика больших данных
Инструменты анализа больших данных — это программное обеспечение и технологии, используемые для хранения, обработки и анализа больших объемов данных с целью извлечения значимых идей и закономерностей. Доступны различные инструменты анализа больших данных, как с открытым исходным кодом, так и коммерческие, с различными функциями и возможностями.
Некоторые популярные инструменты включают Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise и Microsoft Power BI. Эти инструменты предлагают такие функции, как качественный анализ данных, прогнозное моделирование, визуализация данных и интеграция с другими статистическими языками и языками программирования.
Три вещи, которые вы должны учитывать при выборе инструментов анализа больших данных для своего бизнеса:
- Аналитические возможности: Ищите инструменты, предлагающие различные типы моделей аналитики, такие как прогнозный анализ, деревья решений, временные ряды и анализ потребительской корзины.
- интеграцию: подумайте, может ли этот инструмент интегрироваться с другими статистическими инструментами и языками программирования для пользовательского анализа.
- Импорт и экспорт данных: проверьте, насколько легко импортировать и экспортировать данные из инструмента, а также подключать их к вашему репозиторию больших данных.
Какие методы используют аналитики данных?
Аналитики данных используют различные методы и инструменты для анализа данных и получения значимой информации. Методы, которые аналитики данных используют для анализа, включают:
- Количественный анализ
- Качественный анализ
- Визуализация данных
- Очистка данных и предварительная обработка
- Data Exploration
- Моделирование данных
Инструменты для анализа данных в исследованиях
Что касается анализа данных в исследованиях, несколько инструментов могут помочь вам собирать, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Популярными инструментами для анализа данных в исследованиях являются:
- Excel: Excel — один из широко используемых инструментов для анализа данных, особенно для небольших наборов данных в исследованиях.
- SPSS: SPSS — это программное обеспечение для анализа данных, широко используемое в социальных науках и бизнес-исследованиях.
- Stata: Stata — это программный пакет для анализа данных, обычно используемый в экономике, социальных науках и других областях исследований. Stata известна простотой использования и обработки больших данных.
- Apache Spark: Apache Spark — это унифицированный аналитический механизм для крупномасштабной обработки данных. Spark предоставляет API на нескольких языках, включая Python и R, что делает его одним из доступных инструментов для исследований в области анализа данных.
Программное обеспечение для анализа данных
Программное обеспечение для анализа данных имеет решающее значение для компаний, чтобы эффективно управлять своими данными и анализировать их. Это позволяет пользователям упорядочивать, объяснять и представлять данные осмысленно. Доступны различные варианты программного обеспечения для анализа данных, каждый со своими функциями и возможностями.
Советы по выбору лучшего программного обеспечения для анализа данных
- Прежде чем выбрать программное обеспечение для анализа данных, важно понять, какие типы данных ваша организация хочет анализировать, и ваши требования к интеграции данных.
- Определите, кто будет использовать программное обеспечение для анализа данных. Следовательно, рассмотрите возможность поддержки инструментами визуализаций, имеющих отношение к вашему предприятию.
- Оцените возможности моделирования данных программного обеспечения для анализа данных.
- Рассмотрим цену и модель лицензирования программного обеспечения для анализа данных.
Используется ли SQL для анализа данных?
Язык структурированных запросов (SQL) используется для просмотра данных. Это мощный язык, созданный для работы с реляционными базами данных. Он также позволяет пользователям получать данные из баз данных, изменять их и проверять. Кроме того, аналитики данных и ученые часто используют SQL в качестве языка программирования для выполнения таких задач, как фильтрация, агрегирование и преобразование данных.
Каковы четыре типа аналитики?
Существует четыре типа аналитики: описательная, диагностическая, предсказательная и предписывающая.
- Описательная аналитика: описательная аналитика обобщает исторические данные, используя методы агрегации данных и интеллектуального анализа для выявления тенденций и закономерностей. Он также часто представлен в виде визуальных представлений, таких как диаграммы и графики, что дает информацию для дальнейшего анализа.
- Диагностическая аналитика: Диагностическая аналитика анализирует прошлые события, используя исследование данных, визуализацию и статистический анализ для выявления основных причин, взаимосвязей и корреляций.
- Прогнозная аналитика: Предиктивная аналитика прогнозирует будущие результаты, используя исторические данные, используя статистическое моделирование, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных для различных целей, таких как прогнозирование спроса, сегментация клиентов, обнаружение мошенничества и оценка рисков.
- Предписательная аналитика: предписывающая аналитика предлагает рекомендации по действиям с использованием передовых методов, таких как оптимизация и моделирование. Кроме того, основное внимание уделяется сценариям и их потенциальному влиянию на ключевые показатели эффективности.
Статьи по теме
- Что SQL может сделать для бизнеса?
- МОДЕЛИРОВАНИЕ ДАННЫХ: определение, типы и методы
- 20+ ЛУЧШИХ ПРОГРАММ ДЛЯ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ в 2023 г.
Рекомендации
