En İyi Veri Analitiği Araçları: Güncellendi

Veri analitiği araçları, süreçleri iyileştirmek ve veriye dayalı kararlar almak için içgörüleri ortaya çıkarmaya yardımcı olmak amacıyla bir işletme, müşterileri ve rekabeti hakkında veri toplayan ve analiz eden yazılım ve programlardır. Ayrıca, en iyi veri analitiği araçları, şirketlerin müşteri verilerinden içgörüler çıkarmasına ve daha iyi iş bulguları yapmak için trendler ve modeller bulmasına yardımcı olur. Bu nedenle, ister temel ister daha gelişmiş veri analizi yapmak isteyin, kullanabileceğiniz çok sayıda ücretsiz veri analizi aracı vardır. Daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.

Genel Bakış

Veri analitiği araçları, verileri izleyip analiz edebildikleri ve raporlar oluşturmalarına izin verdiği için işletmelere çeşitli şekillerde yardımcı olur. Bir işletme sahibi olarak bu araçlar hakkında bilgi sahibi olmak, kaynaklarınızı nereye koyacağınız ve mal ve hizmetlere nasıl fiyat biçeceğiniz konusunda daha iyi kararlar almanıza yardımcı olur.

Aynı derecede önemli olan, en iyi veri analitiği araçları, eğilimlerin belirlenmesine ve müşteri tabanının daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Ayrıca, bir şirket için en iyi veri analitiği türü, geliştirme aşamasına bağlıdır, ancak genellikle yalnızca proaktif değil, reaktif iş kararları almak için içgörü sağlar.

Veri Analitiği Araçları Türleri

Aşağıda çeşitli türler bulunmaktadır.

1 numara. Teşhis Analitiği

Teşhis veri analitiği, nedeni ve olayı veya bir şeyin neden olduğunu anlamak için verileri inceleme sürecidir. Tıpkı tanımlayıcı analitik gibi, bir soruyu yanıtlamak için geçmiş verileri kullanır. Ancak teşhis analitiği, "neye" odaklanmak yerine, verilerinizde neden bir oluşum veya anormallik meydana geldiğine dair kritik soruyu ele alır. Bu tür analitik, şirketlerin aşağıdaki gibi soruları yanıtlamasına yardımcı olur:

Önceki çeyrekte şirket satışlarımız neden düştü?
Müşteri kaybında neden bir artış görüyoruz?
Belirli bir ürün sepeti neden önceki yılın satış rakamlarını büyük ölçüde aşıyor?

Teşhis analitiği, makine öğrenimi/öngörü analitiğine göre daha erişilebilir olma ve daha geniş bir kullanım durumu yelpazesine uyma eğilimindedir. Tahmine dayalı analitik kullanım durumları için ayırdığınız bazı iş sorunlarını çözdüğünü bile görebilirsiniz.

2 numara. Normatif Veri Analitiği

Kuralcı analitik, AI ve büyük verilerin bir araya gelerek sonuçları tahmin etmeye ve hangi eylemlerin gerçekleştirileceğini belirlemeye yardımcı olduğu yerdir. Bu analitik kategorisi ayrıca optimizasyon ve rastgele test olarak ayrılabilir. Makine öğrenimindeki gelişmeleri kullanan normatif analitik, "Bunu denersek ne olur?" gibi soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. ve "En iyi eylem nedir?" Doğru değişkenleri test edebilir ve hatta olumlu bir sonuç üretme şansı daha yüksek olan yeni değişkenler önerebilirsiniz.

#3. Tanımlayıcı Veri Analitiği

Tanımlayıcı analitik, raporlamanın belkemiğidir çünkü onsuz iş zekası (BI) araçlarına ve panolarına sahip olmak imkansızdır. Böylece tanımlayıcı analitik, "Ne oldu?" Sorusunu yanıtlar. Bu tür analizler, müşteriler tarafından açık ara en yaygın kullanılanıdır ve geçmiş olaylara odaklanan raporlama ve analiz sağlar. Şirketlerin aşağıdaki gibi şeyleri anlamasına yardımcı olur:

Firma olarak ne kadara sattık?
Genel üretkenliğimiz neydi?
Son çeyrekte kaç müşteri çalkalandı?

Tanımlayıcı analitik, genel performansı toplu bir düzeyde anlamak için kullanılır ve veriler, raporlar ve uygulamalar oluşturmak için hazır olma eğiliminde olduğundan, bir şirketin başlaması için açık ara en kolay yerdir.

#4. Tahmine Dayalı Veri Analitiği

Tahmine dayalı analitik, makine öğrenimini kullanarak geçmiş verilere dayanarak ne olacağını belirleyen bir gelişmiş analitik biçimidir. Tanımlayıcı ve teşhis analitiğinin büyük bölümünü oluşturan geçmiş veriler, tahmine dayalı analitik modelleri oluşturmak için temel olarak kullanılır.

Örneğin, Instagram'da erkek giyimine yönelik bir reklam kampanyası, dönüşüm oranının hedef kitlenin coğrafi alanı, gelir grubu ve ilgi alanları ile ne kadar yakından ilişkili olduğunu belirlemek için tahmine dayalı analitiği uygulayabilir ve iki (veya daha fazla) hedef kitlenin istatistiklerini analiz edebilir ve olası sonuçlar sağlayabilir. her demografi için gelir değerleri

Etkili Bir Veri Analitiği Aracı Nasıl Seçilir?

Doğru veri analitiği aracını seçmek zor olabilir. Yukarıdaki listeden etkili bir araç seçmekte zorlanıyorsanız, bu soruların yanıtları, ihtiyaçlarınıza en uygun veri analitiği aracını bulmanıza yardımcı olacaktır:

1 numara. Ne Tür Verileri Analiz Etmem Gerekiyor?

Bir veri analiz aracı seçmeden önce, analiz etmek istediğiniz veri tipine karar vermelisiniz. Niceliksel mi yoksa niteliksel veri mi? Çünkü elektronik tablolarda ve veritabanlarında depolanan sayısal verilerin, Excel'deki veriler ve Tableau gibi BI araçları kullanılarak görsel içgörülere dönüştürülmesi kolaydır. Ancak açık uçlu anket yanıtları, e-postalar ve sosyal medya konuşmaları gibi niteliksel verileri anlamlandırmak için genellikle yapay zeka veri analizi yazılımı gerekir.

2 numara. Araçları Kullanmak İçin Gerekli Beceriler

Çoğu şirket, SQL sorgularını ve araçlarını işleyen rafine veri bilimi ekiplerine sahiptir. Bir veri analizi aracının çalışması için profesyonellere ihtiyaç yoktur, ancak gerekirse eğitim için boşluğu doldurun veya ekiplerinize eğitim vermesi için doğru becerilere sahip bir kişiyi işe alın. Bunun yerine, kullanımı kolay bir araç kullanın ve tüm ekip üyelerine erişim verin.

#3. Ne Kadar Veriyi Analiz Etmem Gerekiyor?

Ayda birkaç yüz veri noktası alırsanız, veri toplama ve analiz süreçlerini otomatikleştiren gelişmiş araçlar olmadan bu verileri işleyebilirsiniz. Bununla birlikte, verileriniz binlerce kişiye ulaşıyorsa, manuel ve sıkıcı görevlerde zaman kaybetmekten kaçınmak için yapay zeka araçlarını uygulamak isteyeceksiniz. Örneğin, çok büyük miktarda metin verisini elle analiz etmek yalnızca tekrarlamakla kalmaz, aynı zamanda muhtemelen kötü sonuçlara yol açar.

Neden? Çünkü insan subjektiftir. Verilerinizi sıralamak ve etiketlemek için çok sayıda işçi çalıştırmanız gerekirse, her insan etiketleyici veri noktalarınızı farklı şekilde etiketleyecektir. Yapay zeka araçları bir dizi kriter kullanılarak eğitilir ve genellikle özelleştirilebilir, böylece verilerinizin doğru ve eyleme geçirilebilir içgörüler sağladığından emin olabilirsiniz. .

#4. bütçem ne kadar

Ayrıca altyapı maliyetlerini de göz önünde bulundurmak gerekir. Bir veri ambarına veya bulut tabanlı veri depolamaya ve veri boru hatlarına yatırım yapmanız gerekecek mi? Yine, mevcut ekip yapınızı ve daha karmaşık veri analizi araçlarını tercih ederseniz uzmanlardan oluşan bir ekip kiralamak için bütçeniz olup olmadığını düşünmeniz gerekir. Son olarak, fiyat ve uygulama süresi veri analizi araçları da kararınızı etkileyecektir. Veri analizi araçlarını karşılaştırırken, kullandığınız kadarını ödeyip ödeyemeyeceğinizi veya sabit bir aylık ücret olup olmadığını kontrol etmek isteyebilirsiniz.

#5. Zaman

Son olarak, veri analizi araçlarını uygulamak ne kadar sürer? 4 haftada veya 4 ayda kullanıma hazır bir çözüme mi ihtiyacınız var? Kendi veri analizi araçlarınızı oluşturuyorsanız, verimsiz bekleme süresinin maliyetlerini hesaba katmanız gerekir. fiyat ve lisanslama. Bazı veri analizi araçları abonelik veya lisans temelinde sunulacaktır. Bu durumda, gereken kullanıcı sayısını veya yalnızca projeden projeye bakıyorsanız aboneliğin potansiyel süresini göz önünde bulundurmanız gerekebilir.

Yukarıdaki tüm soruları yanıtladıktan sonra, hangi araçların sizin için doğru olduğunu daha iyi anlayacaksınız.

En İyi Veri Analitiği Araçları

En iyi veri Analitiği araçları, işletmeleri müşteri memnuniyetini artırmak için ürün ve hizmetlerini iyileştirmede destekler. Özünde, veri analizi, önemli iş seçimleri yapmaya yardımcı olan faydalı bilgileri çıkarmak için büyük miktarda veri toplamak ve düzenlemektir. Genel olarak Veri Analitiği, verileri inceler ve yararlı bilgiler elde etmek için tahminler üretir. Aşağıdaki en iyi veri analizi araçlarına bir göz atalım,

1. Düşünce Noktası

Geleneksel Veri Analitiği Araçlarından farklı olarak, ThoughtSpot doğal dil anlayışı üzerinde çalışır. Verilerinizi görselleştirmek için tek yapmanız gereken doğal dili kullanarak doğru soruyu sormak. ThoughtSpot, raporlar veya panolar oluşturmak için kullanabileceğiniz görselleştirmeleri ve diğer benzersiz içgörüleri otomatik olarak gösterir.

# 2. Microsoft Excel

Dünyanın en iyi bilinen elektronik tablo yazılımı. Dahası, veri analizi için ideal olan hesaplamalar ve grafik oluşturma işlevlerine sahiptir. Uzmanlığınız ne olursa olsun ve başka hangi yazılıma ihtiyacınız olursa olsun, Excel bu alanda temel bir malzemedir. Paha biçilmez yerleşik özellikleri arasında pivot tablolar ve oluşturma araçları bulunur.

#3. piton

Çok çeşitli kullanımlara sahip bir programlama dili olan Python, herhangi bir veri analistinin sahip olması gereken bir dildir. Daha karmaşık dillerin aksine, okunabilirliğe odaklanır ve teknoloji alanındaki genel popülaritesi, birçok programcının zaten ona aşina olduğu anlamına gelir. Python ayrıca son derece çok yönlüdür; çeşitli farklı veri analitiği görevlerine uygun çok çeşitli kaynak kitaplıklarına sahiptir

#4. Qlikview

Veri görselleştirme için en iyi araç olarak Qlikview önerilir. Daha hızlı, kolay ve doğası gereği benzersizdir. QlikView'de tartışma forumları, bloglar ve kitaplık içeren bir topluluk vardır. Topluluk, sorgularınızın çoğunu çözmenize yardımcı olur. Farklı renkler kullanarak veriler arasındaki ilişkiyi gösterir. Qlikview, kullanıcıların veri görselleştirmeye yönelik farklı yaklaşımlarından doğru kararlar almalarına yardımcı olur.

# 5. R [CRAN]

Genellikle istatistiksel/veri analiz yazılımı oluşturmak için kullanılır. R'nin sözdizimi Python'dan daha karmaşıktır ve öğrenme eğrisi daha diktir. Ancak, özellikle ağır istatistiksel bilgi işlem görevleriyle başa çıkmak için inşa edilmiştir ve veri görselleştirme için çok popülerdir. Biraz Python'a benzeyen R, ayrıca 10,000'den fazla paket sunan CRAN (Comprehensive R Archive Network) adı verilen ücretsiz olarak kullanılabilen bir kod ağına sahiptir.

Ücretsiz Veri Analitiği Araçları

Ücretsiz veri analitiği araçları, verileri analiz etmek ve veri kümesinden anlamlı içgörüler oluşturmak için kullanılır. Bunlar, işletmelerin veri odaklı bir karar verme süreci oluşturmasına yardımcı olan bir dizi araçtır.

Ücretsiz veri analitiği araçları, veri analistleri tarafından, şirketlerin maliyetleri düşürürken ve karları artırırken daha iyi, daha bilinçli iş kararları almalarına yardımcı olan gerekli analitik süreçleri geliştirmek ve gerçekleştirmek için kullanılan uygulamalar ve yazılımlardır. Aşağıda ücretsiz veri analitiği araçlarına örnekler verilmiştir.

#1. bakan

Bulut tabanlı Looker, kullanımı kolay, sezgisel bir sürükle ve bırak arabirimi sağlar. Ücretsiz veri analitiği araçları ve yönetimi, iş zekası ve gelişmiş görselleştirme yetenekleri sunar. Aracın çoklu bulut stratejisi, çeşitli veri kaynaklarının ve dağıtım yöntemlerinin kullanımını destekler. Looker ayrıca Snowflake ve Amazon Redshift dahil olmak üzere bir dizi veri tabanına kolayca bağlanır.

#2. Turuncu

Ljubljana Üniversitesi'nin bir projesi olarak 20 yılı aşkın süredir var olan açık kaynaklı bir veri madenciliği ve makine öğrenimi aracıdır. turuncu araç seti, açık kaynak olması koşuluyla karmaşık makine öğrenimi algoritmalarında basit veri görselleştirmesi olarak kullanılabilir. Python kütüphanesi ile de kullanılabilir. Kullanıcının widget'ları yerleştirdiği ve iş akışının oluşturulduğu bir tuval gibidir. Tüm veri işlevleri, widget tuvalinde yapılır. Kullanıcılar, araçta bulunan çeşitli görselleştirme tekniklerini keşfedebilir.

#3. ev

kullanıcıların şirket içi ve bulut harici sistemlere ve bu sistemler arasında veri aktarımı yapmasına izin veren bağlayıcılar adı verilen 1,000'den fazla yerleşik entegrasyon sağlar. Domo ayrıca, platformla bütünleşen özel uygulamalar oluşturmayı da destekler; bu, geliştiricilerin, bağlayıcılara ve görselleştirme araçlarına anında erişimle sistemi genişletmelerine olanak tanır. Domo, bir veri ambarı ve ETL yazılımı içeren tek bir platform olarak gelir, bu nedenle halihazırda kendi veri ambarı ve veri hattı kurulumu olan işletmeler başka bir yere bakmak isteyebilir.

#4. metatabanı

Bu, ücretsiz, açık kaynaklı bir analiz ve iş zekası aracıdır. Metataban, kullanıcıların veriler hakkında "soru sormasına" olanak tanır; bu, teknik olmayan kullanıcıların sorgu oluşturmak için işaretle ve tıkla arabirimini kullanmasının bir yoludur. Bu, basit filtreleme ve toplamalar için iyi çalışır; daha teknik kullanıcılar, daha karmaşık analizler için doğrudan ham SQL'e gidebilir. Metabase ayrıca analiz sonuçlarını Slack gibi harici sistemlere aktarma yeteneğine de sahiptir.

#5. tablo

Basit verilerden karmaşık verilere kadar veri görselleştirme için ücretsiz bir analiz aracı. Bir tür etkileşimlidir ve etiketler, araçlar, sütun boyutu ve özelleştirebileceğimiz hemen hemen her şeyi önerebiliriz. Sürükle ve bırak arayüzü bu yazılımda gerçekten yararlıdır ve Tableau'da da hesaplamalar yapılabilir. Analitik hakkında herhangi bir fikri olmayan herkes, Tableau platformundaki verileri görebilir ve anlayabilir.

Veri Analitiği Araçlarının Faydaları

Kuruluşlar, veri analitiği araçlarını teşvik ederek karar vermeyi hızlandırabilir, yeni müşteriler kazanabilir, müşteri deneyimini geliştirebilir ve geleceğe hazır hale gelebilir. Veri analitiği araçlarının faydalarından bazıları şunlardır:

1 numara. Karar Vermeyi Hızlandırın

Veri analitiği araçları, self servis analitiğiyle her profesyoneli güçlendirebildiğinden, kuruluşlar veri okuryazarlığıyla karar vermeyi hızlandırabilir. Kullanıcılar farklı sorular sorabilir ve iş operasyonlarında ve satış performanslarında devrim yaratabilecek içgörüleri ortaya çıkarabilir.

2 numara. Müşteri Kazanın

Kuruluşlar, sosyal medya da dahil olmak üzere kamuya açık alanlardan gelen verileri analiz ederek kullanıcıların değişen ihtiyaçlarını belirleyebilir. Bu, şirketlerin yeni kullanım alanları edinmeye devam etmek için yeni ürünler/hizmetler ekleyerek değişen gereksinimlere ayak uydurmalarını sağlayacaktır.

#3. Müşteri Deneyimini Geliştirin

Veri analitiği araçları, ürün/hizmet sunumundaki eksiklikleri değerlendirmenize yardımcı olur ve kullanıcıların neyi beğenmediğini bulmanızı sağlar. Veri Analitiği Araçları ile duygusal analiz gibi gelişmiş analizler yaparak müşterilerin ürünleriniz hakkında ne düşündüğünü keşfedebilir ve kullanıcılara daha iyi hizmet sunabilirsiniz.

# 4. Geleceğe Hazır Olun

Öngörülerle, kuruluşlar gelecekte daha iyi sonuçlar elde etmek için bilinçli kararlar verir. Şirketler yıllarca karar vericilerin sezgilerine güvendi, ancak veri analizi ile yanlış varsayımları ortadan kaldırabilir ve net bir şekilde çalışabilirler.

Sonuç

Veri analitiği, biraz pratikle kolayca yapılabilir. Tüm araçlar eşit derecede yardımcı olmayacaktır. Bir araç seçip o araçta ustalaşmak güzel. Veri analitiği açısından gerçekte nerede olduğumuzu bilmek için verileri anlamak çok önemlidir. Verileri görselleştirme ve analiz etmede programlama gerçekten önemli değildir. Ancak bazı araçlar sizi programlamaya yaklaştırır.

Referanslar

educba
.dikiş verileri.
.forbes.
kariyer dökümhanesi