Лучшие инструменты для анализа данных: обновлено

Содержание Спрятать

Обзор
1. Типы инструментов анализа данных
2. Как выбрать эффективный инструмент для анализа данных
Лучшие инструменты для анализа данных
Бесплатные инструменты для анализа данных
Преимущества инструментов анализа данных
Заключение
Рекомендации
Статьи по теме

Инструменты анализа данных — это программное обеспечение и программы, которые собирают и анализируют данные о бизнесе, его клиентах и конкурентах, чтобы улучшить процессы и помочь раскрыть идеи для принятия решений на основе данных. Кроме того, лучшие инструменты анализа данных помогают компаниям извлекать ценные сведения из данных о клиентах и находить тенденции и закономерности, чтобы делать более точные бизнес-результаты. Таким образом, существует огромное количество бесплатных инструментов анализа данных, которые вы можете использовать, независимо от того, хотите ли вы выполнить базовый или более сложный анализ данных. Читайте дальше, чтобы получить больше информации.

Обзор

Инструменты анализа данных помогают компаниям несколькими способами, поскольку они могут отслеживать и анализировать данные, позволяя им создавать отчеты. Знание этих инструментов как владельца бизнеса помогает вам принимать более правильные решения о том, куда вложить свои ресурсы и как установить цену на товары и услуги.

Не менее важно и то, что лучшие инструменты анализа данных помогают выявлять тенденции и лучше понимать клиентскую базу. Кроме того, лучший тип анализа данных для компании зависит от стадии ее развития, но, как правило, он дает информацию только для принятия реактивных, а не упреждающих бизнес-решений.

Типы инструментов анализа данных

Ниже представлены различные типы.

№1. Диагностическая аналитика

Аналитика диагностических данных — это процесс изучения данных для понимания причины и события или того, почему что-то произошло. Как и описательная аналитика, она использует исторические данные для ответа на вопрос. Но вместо того, чтобы сосредотачиваться на том, «что», диагностическая аналитика решает критический вопрос о том, почему в ваших данных произошло событие или аномалия. Этот тип аналитики помогает компаниям ответить на такие вопросы, как:

Почему продажи нашей компании упали в предыдущем квартале?
Почему мы наблюдаем рост оттока клиентов?
Почему конкретная корзина продуктов значительно превышает показатели продаж предыдущего года?

Диагностическая аналитика, как правило, более доступна и подходит для более широкого спектра вариантов использования, чем машинное обучение/предиктивная аналитика. Возможно, вы даже обнаружите, что он решает некоторые бизнес-задачи, которые вы запланировали для вариантов использования предиктивной аналитики.

№ 2. Предписывающая аналитика данных

Предписывающая аналитика — это сочетание ИИ и больших данных, помогающее прогнозировать результаты и определять, какие действия следует предпринять. Эту категорию аналитики можно разделить на оптимизацию и выборочное тестирование. Используя достижения в области машинного обучения, предписывающая аналитика может помочь ответить на такие вопросы, как «Что, если мы попробуем это?» и «Какое действие лучше?» Вы можете протестировать правильные переменные и даже предложить новые переменные, которые с большей вероятностью дадут положительный результат.

№3. Описательная аналитика данных

Описательная аналитика является основой отчетности, поскольку без нее невозможно иметь инструменты бизнес-аналитики (BI) и информационные панели. Таким образом, описательная аналитика отвечает на вопрос «Что произошло?». Этот тип аналитики на сегодняшний день наиболее часто используется клиентами, предоставляя отчеты и анализ, основанный на прошлых событиях. Это помогает компаниям понять такие вещи, как:

Сколько мы продали как компания?
Какова была наша общая продуктивность?
Сколько клиентов ушло за последний квартал?

Описательная аналитика используется для понимания общей производительности на агрегированном уровне и, безусловно, является самым простым способом для компании начать работу, поскольку данные, как правило, легко доступны для создания отчетов и приложений.

№ 4. Прогнозная аналитика данных

Прогнозная аналитика — это форма расширенной аналитики, которая определяет, что может произойти, на основе исторических данных с использованием машинного обучения. Исторические данные, составляющие основную часть описательной и диагностической аналитики, используются в качестве основы для построения моделей прогнозной аналитики.

Например, в рекламной кампании мужской одежды в Instagram можно применить прогнозную аналитику, чтобы определить, насколько тесно коэффициент конверсии связан с географическим районом целевой аудитории, уровнем дохода и интересами, чтобы проанализировать статистику для двух (или более) целевых аудиторий и предоставить возможные данные. значения дохода для каждой демографической группы

Как выбрать эффективный инструмент для анализа данных

Выбор правильного инструмента анализа данных может быть проблемой. Если вы изо всех сил пытаетесь выбрать эффективный инструмент из приведенного выше списка, ответы на эти вопросы помогут вам найти лучший инструмент для анализа данных, соответствующий вашим потребностям:

№1. Какие типы данных мне нужно анализировать?

Прежде чем выбрать инструмент анализа данных, вы должны решить, какой тип данных вы хотите анализировать. Это количественные или качественные данные? Потому что числовые данные, хранящиеся в электронных таблицах и базах данных, легко преобразовать в визуальную информацию, используя данные в Excel и инструменты бизнес-аналитики, такие как Tableau. Но для понимания качественных данных, таких как открытые ответы на опросы, электронные письма и разговоры в социальных сетях, часто требуется программное обеспечение для анализа данных ИИ.

№ 2. Навыки, необходимые для использования инструментов

В большинстве компаний созданы группы специалистов по обработке и анализу данных, которые обрабатывают SQL-запросы и инструменты. Профессионалы не нужны, чтобы заставить инструмент анализа данных работать, но при необходимости заполните пробел для обучения или наймите человека с нужными навыками для обучения ваших команд. Вместо этого используйте простой в использовании инструмент и предоставьте доступ всем членам команды.

№3. Сколько данных мне нужно для анализа?

Если вы получаете несколько сотен точек данных в месяц, вы, возможно, сможете обрабатывать эти данные без передовых инструментов, которые автоматизируют процессы сбора и анализа данных. Однако, если ваши данные исчисляются тысячами, вам следует внедрить инструменты искусственного интеллекта, чтобы не тратить время на ручные и утомительные задачи. Например, анализ больших объемов текстовых данных вручную не только повторяется, но и может привести к плохим результатам.

Почему? Потому что люди субъективны. Если вам нужно нанять много людей для сортировки и маркировки ваших данных, каждый человек-метчик будет маркировать ваши точки данных по-разному. Инструменты ИИ обучаются с использованием одного набора критериев и часто настраиваются, поэтому вы можете быть уверены, что ваши данные предоставляют точную и полезную информацию. .

№ 4. Какой у меня бюджет

также необходимо учитывать затраты на инфраструктуру. Потребуется ли вам инвестировать в хранилище данных или облачное хранилище данных, а также в конвейеры данных? Опять же, вам нужно будет подумать о вашей текущей структуре команды и о том, есть ли у вас бюджет, чтобы нанять команду экспертов, если вы выберете более сложные инструменты анализа данных. Наконец, цена и время внедрения инструментов анализа данных также повлияют на ваше решение. При сравнении инструментов анализа данных вы можете проверить, можете ли вы платить за то, что используете, или есть ли фиксированная ежемесячная плата.

#5. Время

Наконец, сколько времени требуется для внедрения инструментов анализа данных? Вам нужно решение, которое будет запущено через 4 недели или 4 месяца? Если вы создаете свои собственные инструменты анализа данных, вам необходимо учитывать затраты на непродуктивное время ожидания. Цена и лицензия. Некоторые инструменты анализа данных будут предлагаться по подписке или по лицензии. В этом случае вам, возможно, придется учитывать необходимое количество пользователей или, если вы рассматриваете только проект за проектом, потенциальную продолжительность подписки.

Ответив на все вышеперечисленные вопросы, вы лучше поймете, какие инструменты вам подходят.

Лучшие инструменты для анализа данных

Лучшие инструменты анализа данных помогают компаниям улучшать свои продукты и услуги, чтобы повысить удовлетворенность клиентов. По сути, анализ данных — это сбор и систематизация больших объемов данных для извлечения полезной информации, которая помогает сделать ключевые решения для бизнеса. Как правило, Data Analytics исследует данные и генерирует прогнозы для извлечения полезной информации. Давайте взглянем на лучшие инструменты анализа данных ниже,

#1.Точка зрения

В отличие от традиционных инструментов анализа данных, ThoughtSpot работает с пониманием естественного языка. Чтобы визуализировать ваши данные, вам нужно только задать правильный вопрос, используя естественный язык. ThoughtSpot автоматически демонстрирует визуализации и другие уникальные сведения, которые можно использовать для создания отчетов или информационных панелей.

№ 2. Майкрософт Эксель

Самое известное в мире программное обеспечение для работы с электронными таблицами. Более того, он содержит функции расчета и построения графиков, идеально подходящие для анализа данных. Независимо от вашей специализации и независимо от того, какое другое программное обеспечение вам может понадобиться, Excel является основным продуктом в этой области. Его бесценные встроенные функции включают сводные таблицы и инструменты для создания.

№3. Python

Язык программирования с широким спектром применения, Python является обязательным для любого аналитика данных. В отличие от более сложных языков, он ориентирован на удобочитаемость, а его общая популярность в технической сфере означает, что многие программисты уже знакомы с ним. Python также чрезвычайно универсален; он имеет огромный набор библиотек ресурсов, подходящих для различных задач анализа данных.

№ 4. Qlikview

Qlikview рекомендуется как лучший инструмент для визуализации данных. Это быстрее, проще и уникально по своей природе. В QlikView есть сообщество с дискуссионными форумами, блогами и библиотекой. Сообщество помогает решить большинство ваших вопросов. Он показывает взаимосвязь между данными, используя разные цвета. Qlikview помогает пользователям принимать правильные решения с учетом различных подходов к визуализации данных.

№ 5. Р [КРАН]

Он обычно используется для создания программного обеспечения для статистического анализа данных. Синтаксис R сложнее, чем у Python, и кривая обучения круче. Однако он был создан специально для решения сложных задач статистических вычислений и очень популярен для визуализации данных. Немного похоже на Python, R также имеет сеть свободно доступного кода, называемую CRAN (комплексная сеть архивов R), которая предлагает более 10,000 XNUMX пакетов.

Бесплатные инструменты для анализа данных

Бесплатные инструменты анализа данных используются для анализа данных и создания осмысленных выводов из набора данных. Это набор инструментов, которые помогают компаниям создать процесс принятия решений на основе данных.

Бесплатные инструменты анализа данных — это приложения и программное обеспечение, используемые аналитиками данных для разработки и выполнения необходимых аналитических процессов, которые помогают компаниям принимать более обоснованные бизнес-решения, снижая затраты и увеличивая прибыль. Ниже приведены примеры бесплатных инструментов анализа данных.

№ 1. Смотритель

Облачный Looker предоставляет интуитивно понятный интерфейс перетаскивания, который прост в использовании. Он предлагает бесплатные инструменты анализа данных и управления, бизнес-аналитику и расширенные возможности визуализации. Мультиоблачная стратегия инструмента поддерживает использование различных источников данных и методов развертывания. Looker также легко подключается к множеству баз данных, включая Snowflake и Amazon Redshift.

№ 2. Апельсин

— это инструмент интеллектуального анализа данных и машинного обучения с открытым исходным кодом, который существует более 20 лет как проект Люблянского университета. Orange Toolkit можно использовать как для простой визуализации данных, так и для сложных алгоритмов машинного обучения при условии, что он имеет открытый исходный код. Его также можно использовать с библиотекой Python. Это похоже на холст, на котором пользователь размещает виджеты и создается рабочий процесс. Все функции данных выполняются на холсте виджетов. Пользователи могут изучить различные методы визуализации, доступные в инструменте.

№3. Домо

предоставляет более 1,000 встроенных интеграций, называемых соединителями, которые позволяют пользователям передавать данные в локальные и облачные внешние системы и из них. Domo также поддерживает создание пользовательских приложений, которые интегрируются с платформой, что позволяет разработчикам расширять систему с немедленным доступом к соединителям и инструментам визуализации. Domo представляет собой единую платформу, которая включает в себя хранилище данных и программное обеспечение ETL, поэтому предприятия, у которых уже есть собственное хранилище данных и настроенный конвейер данных, могут захотеть поискать в другом месте.

№ 4. Метабаза

Это бесплатный инструмент аналитики и бизнес-аналитики с открытым исходным кодом. Метабаза позволяет пользователям «задавать вопросы» о данных, что является способом для нетехнических пользователей использовать интерфейс «укажи и щелкни» для построения запросов. Это хорошо работает для простой фильтрации и агрегирования; более технически подкованные пользователи могут сразу перейти к необработанному SQL для более сложного анализа. Metabase также имеет возможность отправлять результаты аналитики во внешние системы, такие как Slack.

№5. Таблица

Бесплатный аналитический инструмент для визуализации данных от простых данных до сложных данных. Это своего рода интерактив, и мы можем предложить метки, инструменты, размер столбца и почти все, что мы можем настроить. Интерфейс перетаскивания действительно полезен в этом программном обеспечении, и вычисления также можно выполнять в Tableau. Любой, кто не имеет никакого представления об аналитике, может увидеть и понять данные с платформы Tableau.

Преимущества инструментов анализа данных

Внедряя инструменты анализа данных, организации могут ускорить процесс принятия решений, привлечь новых клиентов, повысить качество обслуживания клиентов и подготовиться к будущему. Некоторые из преимуществ инструментов анализа данных:

№1. Ускорить принятие решений

Поскольку инструменты анализа данных могут предоставить каждому профессионалу возможность самостоятельной аналитики, организации могут ускорить принятие решений благодаря грамотности в отношении данных. Пользователи могут задавать различные вопросы и получать информацию, которая может коренным образом изменить бизнес-операции и эффективность продаж.

№ 2. Получить клиентов

Анализируя данные из общедоступных источников, включая социальные сети, организации могут выявлять меняющиеся потребности пользователей. Это позволит компаниям идти в ногу с изменяющимися требованиями, добавляя новые продукты/услуги, чтобы постоянно получать новые возможности.

№3. Улучшить качество обслуживания клиентов

Инструменты анализа данных помогают вам оценить недостатки в предоставлении продуктов/услуг и позволяют найти то, что не нравится пользователям. С помощью инструментов анализа данных вы можете выполнять расширенный анализ, например, сентиментальный анализ, чтобы узнать, как клиенты относятся к вашим продуктам, что позволит вам лучше обслуживать пользователей.

# 4. Станьте перспективным

Обладая информацией, организации принимают обоснованные решения для получения лучших результатов в будущем. В течение многих лет компании полагались на интуицию лиц, принимающих решения, но благодаря анализу данных они могут устранить неточные предположения и работать четко.

Заключение

Анализ данных можно легко сделать, если немного попрактиковаться. Все инструменты не помогут одинаково. Хорошо выбрать один инструмент и стать мастером в этом инструменте. Понимание данных необходимо, чтобы знать, где мы на самом деле находимся с точки зрения анализа данных. Программирование не очень важно для визуализации и анализа данных. Но некоторые инструменты приближают вас к программированию.