Предприятия используют программное обеспечение для анализа данных для повышения доходов и эффективности путем анализа бизнес-данных на количественном и качественном уровне для повышения производительности и прибыли. Предприятия могут извлекать данные, классифицировать их, находить тенденции и поведение и анализировать их, чтобы получить представление с помощью инструментов анализа данных. Международные компании собирают и изучают данные о клиентах, бизнес-процессах, рыночной экономике и реальном опыте. Важнейшей функцией современных фирм является анализ данных. Поскольку ни один инструмент анализа данных не может удовлетворить все потребности, выбрать лучший из них может быть сложно. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных решений на рынке сегодня, а затем оценим ключевые критерии выбора между ними, чтобы помочь вам решить, какой инструмент анализа данных лучше всего подходит для вашего бизнеса.
Программное обеспечение для анализа данных
Сегодня доступно несколько инструментов или программного обеспечения для анализа данных, которые помогают решить проблему преобразования или преобразования необработанных данных в полезную информацию и для работы над проектами анализа данных. Эта информация может потребоваться для принятия бизнес-решений с использованием анализа, управляемого данными. Основной обязанностью аналитика данных является получение информации из данных, и для этого они должны использовать многочисленные технологии анализа данных, находящиеся в их распоряжении.
№ 1. Майкрософт Эксель
Самая известная программа для работы с электронными таблицами — Excel. Он также имеет вычислительные и графические функции, которые отлично подходят для анализа данных. Независимо от вашей области знаний или дополнительного программного обеспечения, которое вам может понадобиться, Excel является стандартом в отрасли. Его полезные встроенные функции включают инструменты для создания форм и сводные таблицы (для сортировки или подсчета данных). Он также предоставляет широкий спектр дополнительных функций, упрощающих работу с данными. Excel удобен для простого анализа, но не подходит для анализа больших объемов данных, поскольку имеет ограничение в 1 миллион строк и плохие возможности совместной работы и управления версиями. Для обширного и совместного анализа компаниям следует учитывать более современные инструменты облачной аналитики.
№ 2. ПО для программирования R
Одним из наиболее широко используемых языков для статистического моделирования, визуализации данных и анализа является R. Это язык программирования с открытым исходным кодом. R упрощает работу с данными с помощью таких пакетов, как plyr, dplyr и tidy. С такими инструментами, как ggplot2, решетка, Plotly и другими, он отлично подходит для анализа и визуализации данных. Кроме того, у него есть значительное сообщество разработчиков, которое предлагает поддержку. R можно скачать бесплатно с его главной страницы. R используется такими корпорациями, как ANZ, Google и Firefox, а другие глобальные компании, такие как YouTube, Netflix и Google, используют Python.
Это программное обеспечение также предлагает более 15,000 XNUMX пакетов с открытым исходным кодом и множество графических инструментов, в том числе несколько для загрузки, управления, моделирования и отображения данных. Технические аналитики с навыками программирования могут создать практически любую форму анализа данных в этой среде, но пользователи без этих навыков должны пойти в другое место.
№3. Блокнот Юпитера
Jupyter Notebook — это бесплатное веб-приложение с открытым исходным кодом, которое можно установить через платформу Anaconda или диспетчер пакетов Python, а затем запустить в браузере или на настольных системах. Разработчики могут использовать живой код для создания отчетов с данными и графикой. Система поддерживает около 40 языков программирования. Jupyter Notebook, ранее известный как IPython Notebook, был создан с использованием языка программирования Python и позволяет программистам использовать обширную библиотеку пакетов Python для аналитики и визуализации. Инструмент имеет значительное сообщество разработчиков, которое также использует другие языки. Отследить изменения в документах Jupyter Notebook сложно из-за слабого контроля версий. Это означает, что это не самые лучшие условия для разработки и аналитики, а также не лучшие условия для совместной работы. Но он по-прежнему остается важным инструментом науки о данных и анализа данных для презентаций и образовательных целей.
№4. Python
Python — это универсальный язык программирования, который необходим любому аналитику данных. Он отдает более высокий приоритет удобочитаемости, чем более сложные языки, и из-за его широкого использования в компьютерной индустрии многие программисты уже знакомы с ним. Кроме того, Python невероятно адаптируется благодаря широкому выбору библиотек ресурсов, подходящих для широкого круга разнообразных задач по анализу данных. Основным недостатком Python является его скорость; он использует много памяти и работает медленнее, чем многие другие языки. Но вообще говоря, преимущества Python превышают его недостатки, если вы создаете что-то с нуля.
Лучшее программное обеспечение для анализа данных
Количество инструментов, которые можно использовать для анализа данных, увеличивается по мере роста дисциплины анализа данных. Какие инструменты анализа данных следует изучить, если вы думаете о карьере в этой области? В этом посте мы выделим некоторые из наиболее важных инструментов анализа данных и объясним, почему вы должны их знать.
№1. Альтаир
Это программное обеспечение предоставляет платформу для открытой, гибкой, связной и расширяемой аналитики данных со встроенными инструментами для прогнозной аналитики и преобразования данных. Altair Monarch предлагает подготовку данных на рабочем столе, а Knowledge Hub предлагает групповую подготовку данных и централизованный рынок данных для ускорения совместной работы и управления. Внутри Knowledge Studio доступны прогнозная аналитика и машинное обучение. Возможности компании для визуализации в реальном времени и потоковой обработки размещены в Altair Panopticon.
№2. Гугл Аналитика
С официальным приложением Google Analytics вы можете следить за всеми своими свойствами Analytics и управлять своим бизнесом, находясь в пути. Это приложение позволяет:
1) Изучите важные показатели во встроенных отчетах.
2) Отслеживание данных в режиме реального времени
3) Сравните диапазоны дат и примените сегменты
4) Создавайте настраиваемые отчеты с любыми показателями и параметрами, которые вам нравятся.
Давайте посмотрим на некоторые комментарии пользователей, собранные Google Analytics. Джефф Купер заявил, что, по его мнению, в текущем выпуске Google Analytics есть темная тема! Я уверен, что я не единственный, кто находит это благодарным. Новый пользовательский интерфейс действительно удобен и удивителен. Все программное обеспечение, кажется, работает хорошо во всех отношениях. Похоже, все было тщательно спланировано, прежде чем приступить к делу. Я советую каждой компании использовать это приложение, чтобы они могли быстро и просто отслеживать свой веб-сайт из любого места в любое время. Молодцы команда Analytics за фантастический и полезный продукт!
№3. IBM Cognos
IBM предоставляет широкий спектр возможностей бизнес-аналитики и аналитики в рамках двух отдельных линеек продуктов. Пользователи могут получить доступ к данным для создания информационных панелей и отчетов с помощью платформы Cognos Analytics, интегрированного решения самообслуживания. Автоматическое распознавание образов, поддержка запроса и генерации на естественном языке, а также встроенные расширенные аналитические возможности — все это функции пользовательского интерфейса IBM Watson Analytics с поддержкой машинного обучения. Программное обеспечение BI от IBM можно использовать как локально, так и в качестве размещенного решения через IBM Cloud.
№ 4. Инкорта
Платформа данных Incorta обеспечивает ускоренную совместную работу и ускоряет прием данных. Механизм Direct Data Mapping от Incorta позволяет собирать сложные бизнес-данные в режиме реального времени без необходимости в хранилище данных. Пользователи могут нажать одну кнопку, чтобы перейти от агрегированных KPI верхнего уровня к вспомогательной информации о транзакциях. С помощью Incorta вы можете сверлить где угодно благодаря заданным пользователем траекториям и уровням сверления.
№5. Microsoft Power BI
Одна из лучших платформ бизнес-аналитики, Microsoft Power BI, поддерживает большое количество источников данных. С помощью этого инструмента пользователи могут создавать и публиковать информационные панели, визуализации и отчеты. Пользователи могут создать приложение Power BI, объединив несколько панелей мониторинга и отчетов для упрощения развертывания. Кроме того, пользователи Power BI могут создавать автоматизированные модели машинного обучения, а программное обеспечение подключается к Машинному обучению Azure. Очень активное сообщество пользователей платформы помогает расширять функциональность инструмента и взаимодействовать с Excel и Office 365.
№ 6. Облако аналитики Oracle
Oracle Analytics Cloud — это программное обеспечение, предоставляющее широкий выбор решений для бизнес-аналитики и аналитики, которые можно внедрить локально или в Oracle Cloud. Решение Business Intelligence 12c включает обычные возможности бизнес-аналитики. Oracle Data Visualization предлагает более сложные инструменты и позволяет пользователям перетаскивать характеристики, диаграммы и графики для динамической визуализации данных. Благодаря использованию Story Points программа также позволяет пользователям сохранять изображения аналитических моментов во времени.
Программное обеспечение для анализа данных бесплатно
Примите во внимание возможности моделирования данных инструмента. Некоторые способны самостоятельно моделировать данные или поддерживать семантический слой. Для анализа данных и извлечения ценных сведений из набора данных используется бесплатное программное обеспечение для анализа данных. Эти технологии помогают компаниям разработать процесс принятия решений на основе данных. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI для R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner и Qlikview — вот несколько хорошо известных и популярных инструментов в этом секторе. Эти инструменты поставляются с рядом встроенных возможностей, поддерживающих процесс анализа данных. Наконец, примите во внимание лицензирование и цену. В то время как некоторые услуги бесплатны, за другие взимается плата за лицензию или членство. Пользователи не должны игнорировать множество надежных бесплатных опций, поскольку даже самые дорогие инструменты могут не иметь всех необходимых им функций.
№1. Зохо Аналитика
Вы можете по-новому взглянуть на свои бизнес-данные с помощью программного обеспечения самообслуживания для бизнес-аналитики и аналитики, такого как Zoho Analytics. Не требуя помощи от ИТ, вы можете быстро и эффективно создавать и публиковать эффективные специальные отчеты. Даже при наличии брандмауэра базы данных и приложения могут импортировать данные. Zoho DataPrep, который соединяет, моделирует, очищает, преобразовывает и обогащает данные для аналитики, является компонентом Zoho Analytics.
№ 2. Трифакта
Trifacta — это инструмент для обработки данных с открытым исходным кодом, который упрощает подготовку данных для анализа данных. Кроме того, Trifacta помогает преобразовывать необработанные данные в чистые, организованные форматы для исследования, анализа и исследования. Пользователи могут исследовать и анализировать данные с использованием методов машинного обучения. Альтернативное название Trifacta, «Data Wrangler», делает очевидным, что его основное применение — очистка данных. Он получил признание AWS за внедрение машинного обучения. В отличие от Excel, это программное обеспечение упрощает работу с огромными наборами данных. Кроме того, у Trifacta есть отличные идеи для редактирования текста.
№ 3. Апельсин
Оранжевый набор инструментов можно использовать для всего, от простой визуализации данных до сложных методов машинного обучения, при условии, что он имеет открытый исходный код. Кроме того, с ним можно использовать библиотеку Python. Он функционирует как холст, на котором пользователь может размещать виджеты для создания рабочего процесса. Холст виджета используется для всех функций данных. Пользователи могут экспериментировать с многочисленными методами визуализации этого инструмента. Инструмент Orange, который также используется в методе машинного обучения, имеет множество дополнений. С помощью этой технологии также возможен интеллектуальный анализ данных.
№4. Таблица
Tableau — это платформа для визуализации и аналитики данных, которая позволяет пользователям создавать отчеты и распространять их в браузере или встроенном в приложение, а также на настольных и мобильных платформах. Он может работать как локально, так и в облаке. Основой платформы Tableau является ее основной язык запросов VizQL. Благодаря этому перетаскиваемые панели инструментов и элементы визуализации преобразуются в эффективные внутренние запросы, что снижает потребность в повышении скорости работы конечного пользователя. Расширенные запросы SQL не поддерживаются Tableau.
Компания по разработке программного обеспечения для анализа данных
Аналитика данных — это процесс преобразования или изменения доступных в настоящее время данных, чтобы лучше понять этот конкретный процесс или компонент. Сотрудники могут использовать информацию и аналитику данных, чтобы просматривать информацию в конкретном контексте и принимать более разумные бизнес-решения для предоставления более качественных продуктов и услуг. Согласно опросам и отраслевым исследованиям, более 53% предприятий использовали аналитику больших данных в 2017 году, и ожидается, что со временем это число вырастет на 11%. В последние годы увеличилось использование сложных аналитических методов для автоматизации задач и бизнеса. Неудивительно, что информационная аналитика превратилась в жизненно важный инструмент для многих предприятий по всему миру.
№1. Инновайз Групп
Innowise Group является лидером в разработке передовых программных решений и имеет более чем пятнадцатилетний опыт работы в отрасли. Их разработчики программного обеспечения усердно работают в своих офисах в процветающем мегаполисе Варшаве, разрабатывая новаторские решения, которые способствуют успеху предприятий. Клиенты могут управлять своими данными таким образом, чтобы максимизировать их потенциал с помощью их анализа данных и опыта управления. Чтобы определить и оценить потребности каждого клиента, чтобы они могли решить, как лучше всего их использовать, они тесно сотрудничают с ними на индивидуальной основе.
Технические характеристики включают:
- Управление данными
- Хранение данных
- Манипулирование данными
- Отображение данных
- Расширенная аналитика
- Консультации и консультации по данным
№ 2. Индийское программное обеспечение
Аналитика данных и решения для обработки данных являются основными компетенциями поставщика технологических решений Indium Software. По версии Clutch, она входит в число 15 ведущих консалтинговых фирм по работе с большими данными благодаря более чем 20-летнему присутствию на рынке. Indium предлагает надежные, передовые решения для обработки данных с круглосуточным управлением проектами. Он предоставляет предприятиям широкий спектр услуг по анализу данных, чтобы помочь им получить максимальную отдачу от своих внешних, исторических данных или данных в реальном времени.
Среди их наиболее известных услуг:
- Аналитика для текста, изображений и видео
- Алгоритмы для AI и ML
- IoT аналитика
- Аналитика для продаж и маркетинга
- BI и визуализация данных
№3. InData Labs
Компания InData Labs — известный поставщик решений AI & Big Data. InData Labs создает решения на основе ИИ для решения текущих бизнес-задач больших данных, помогая клиентам извлекать выгоду из данных в реальном времени и использовать их для успешной цифровой трансформации. Для компаний всех размеров и в различных секторах, включая логистику, здравоохранение, спорт и здоровье, электронную коммерцию, производство, маркетинг, игры и развлечения, InData Labs разрабатывает передовое программное обеспечение.
№ 4. НаукаСофт
ScienceSoft, лидер в области аналитики данных и науки о данных с 1989 года, работает с предприятиями более чем в 30 отраслях, чтобы превратить огромные объемы разнородных данных в решающий фактор при принятии корпоративных решений. Разработчики и разработчики крупномасштабных решений ScienceSoft для финансов, цепочки поставок, активов, клиентов, продаж, продуктов, маркетинга и HR-аналитики имеют общий опыт от 7 до 20 лет. Клиенты ScienceSoft, использующие ее индивидуальные решения для анализа данных, получают увеличение дохода на 20 %, снижение эксплуатационных расходов на 80 %, а также ускорение обработки данных и составления отчетов в 100 раз. Клиенты ScienceSoft ценят приверженность поставщика созданию надежной и ориентированной на будущее архитектуры, определению эффективных потоков данных и выбору правильных технологических стеков.
Какое программное обеспечение чаще всего используется для анализа данных?
Python и R — это языки программирования. Двумя наиболее популярными языками программирования, используемыми в индустрии анализа данных, являются R и Python. Python — это интерпретируемый язык высокого уровня с простым синтаксисом и динамической семантикой, тогда как R — это программа с открытым исходным кодом, используемая для аналитики и статистики.
Является ли Excel программным обеспечением для анализа данных?
Одной из наиболее часто используемых программ для анализа данных является Microsoft Excel. Они, без сомнения, являются наиболее востребованными аналитическими инструментами, поскольку включают встроенные сводные таблицы. Вы можете просто импортировать, просматривать, очищать, анализировать и визуализировать свои данные с помощью этого универсального инструмента управления данными.
Является ли SPSS программным обеспечением для анализа данных?
Анализ данных, предлагаемый SPSS, включает описательную и двумерную статистику, численные прогнозы результатов и прогнозы для классификации людей. Кроме того, программное обеспечение предлагает функции для перевода данных, построения диаграмм и прямого маркетинга. Основной вид программного интерфейса представляет открытые данные в виде электронной таблицы.
Какие инструменты мне нужны, чтобы стать аналитиком данных?
Электронные таблицы, языки запросов, такие как XML и SQL, языки программирования и платформы, такие как Hadoop, Python и R, а также инструменты визуализации, такие как PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly и Bokeh, — вот некоторые из основных инструментов и возможностей, необходимых для анализа данных. .
Как выбрать программное обеспечение для анализа данных?
Примите во внимание возможности моделирования данных инструмента. Некоторые способны самостоятельно моделировать данные или поддерживать семантический слой. Вы должны использовать SQL или такую программу, как dbt, для моделирования ваших данных перед анализом, если вы хотите использовать ту, которая этого не делает. Наконец, примите во внимание лицензирование и цену. В то время как некоторые услуги бесплатны, за другие взимается плата за лицензию или членство. Пользователи не должны игнорировать множество доступных бесплатных опций, потому что самые дорогие инструменты не всегда обладают лучшими функциями.
Какое приложение использовать для анализа данных?
Некоторые приложения Analytics, отсортированные по наиболее популярным
Google Analytics. Широко используемый бесплатный инструмент веб-аналитики и мобильной аналитики — Google Analytics.
Хотяр. Данные о трафике можно анализировать с помощью обычных инструментов веб-аналитики. Другие включают SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory и Gender-API.com. И другие инструменты — это всего лишь несколько примеров.
Вам нужно кодирование для анализа данных?
Навыки кодирования обычно не требуются для должностей в области анализа данных, но некоторым аналитикам данных приходится заниматься этим ежедневно.
Заключение
Данные — это важнейший инструмент, и выбрать лучшего поставщика услуг может быть очень сложно. Вы должны помнить о потребностях вашей компании и типах данных, которые необходимо оценивать для использования.
Статьи по теме
- ИНСТРУМЕНТЫ БИЗНЕС-АНАЛИЗА: значение, лучшие инструменты и руководство
- ЛУЧШИЙ ВЕБ-САЙТ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ В 2023 ГОДУ
- ЛОГОТИП PYTHON: кто разработал логотип Python и его значение
- Кадровая аналитика: подробное руководство
Рекомендации
