ANALİTİK ARAÇLAR: İşletme, Sosyal Medya ve Pazarlama için En İyi 10+ Analitik Araç

Veri analitiği disiplini geliştikçe veri analizi için kullanılan araçların sayısı da artmaktadır. Bu sektörde çalışmayı düşünüyorsanız, bu makalenin her bölümünü okumalısınız. Bu makaledeki en önemli veri analizi araçlarından bazılarını faydalarıyla birlikte tartışacağız. Hem açık kaynaklı araçlar hem de kâr amacı güden yazılımlar için her birinin kullanımlarını, avantajlarını ve dezavantajlarını özetleyen kısa bir açıklama alacaksınız.

Analitik Araç Nedir?

Analitik araçlar, panolar, bir sorgu oluşturucu, önemli öğrenci ve istihdam sonuçlarının özetleri ve P20W veri setini içerebilen bir araştırma kitaplığı dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere araştırma ve değerlendirme amacıyla verilere erişim sağlayan araçları ifade eder.

İşletmeler için Analitik Araçlar

İş analitiği çözümleri, verileri değerlendirmek ve analiz etmek için verileri bir veya daha fazla iş sisteminden toplar ve veri ambarı gibi bir depoda birleştirir. İşletmelerin çoğu, gelişmiş veri madenciliği programları, istatistiksel özelliklere sahip elektronik tablolar ve tahmine dayalı modelleme programları dahil olmak üzere çeşitli analitik araçları kullanır.

Bu iş analitiği araçları birlikte, kuruluşa işin kapsamlı bir resmini sunarak sektöre ilişkin önemli içgörüleri ve kavrayışı ortaya çıkarır ve kuruluşun iş operasyonları, müşteri dönüşümleri ve diğer konular hakkında daha bilinçli kararlar almasını sağlar.

İş Analizi için Araçlar:

1 numara. SWOT Değerlendirmesi

SWOT analizi, bir şirketin başarısı üzerinde etkisi olan hem iç hem de dış unsurlara bakmak için kullanılan bir dizi tekniktir. Şirket herhangi bir yeni planı, özellikle stratejik pazarlama planlarını uygulamaya koymadan önce, bu çalışma tipik olarak ilk aşamalarda gerçekleştirilir. Güçlü yönler, zayıf yönler, fırsatlar ve tehditler, bu çalışmayı bitirmek için incelenmesi gereken katkıda bulunan dört faktördür. Aralarındaki güçlü ve zayıf yönler, bir şirketin içindeki ve kontrolü altındaki tüm faktörleri ifade eder; bu nedenle iç faktörler olarak da bilinirler. Karşılaştırmalı analiz ise dış unsurları analiz etmeye odaklanır. Bu unsurlar daha sonra kurumsal fırsatlara ve tehditlere ayrılır.

2 numara. PEST Değerlendirmesi

Siyasi, Ekonomik, Sosyolojik ve Teknolojik anlamına gelen bu PEST analizi, dış faktörlerin bir işletmenin performansını nasıl etkilediğini incelemeye yönelik bir yaklaşımdır. İşletme sahiplerine, şirketleri üzerinde hem doğrudan hem de dolaylı olarak etkisi olan analiz sürecinde dikkate almaları için çeşitli dış unsurlar verilir.

#3. EN ÇOK Değerlendirme

Bu yaklaşım, işletme sahiplerine doğru modeli izledikleri güvencesini verdiği için dahili analiz yapmak isteyen tüm işletmeler için uygundur. Misyon, Hedefler, Stratejiler ve Taktikler MOST olarak kısaltılır. Şirket nereye gitmek istediğini, misyonunu gerçekleştirmek için hangi hedeflere ulaşması gerektiğini, planının özelliklerini ve bunları nasıl gerçekleştireceğini belirlemelidir.

#4. heptaliz

Bu yaklaşım, değerlendirme sürecinin başlangıcında bir iş girişiminin temel yönlerini analiz eder. Pazar fırsatı, ürün veya çözüm, yürütme stratejisi, finansal motor, insan sermayesi, olası getiri ve güvenlik marjı, bu analizi oluşturan yedi temel faktördür.

Veri Analitik Araçları

Listemize mutlak ihtiyaçlarla, yani sahip olmanız gereken veri analiz araçlarıyla başlayacağız. Ardından, hem büyük hem de küçük işletmeler tarafından kullanılan daha çok sevilen ürün ve platformlardan bazılarına geçeceğiz.

1 numara. Excel'i kullanın

Özetle excel:

Elektronik tablolar için yazılım, yardımcı program türü.
Kullanılabilirlik: İş.
Raporlama ve veri düzenleme, iki ana kullanımdır.
Artıları: Yaygın olarak kullanılır ve tonlarca faydalı eklentiye sahiptir.
Eksileri: Pahalı, hesaplama hataları ve zayıf büyük veri yönetimi.

En bilinen elektronik tablo programı Excel'dir. Ayrıca, veri analizi için mükemmel olan hesaplama ve grafik özelliklerine sahiptir. Uzmanlık alanınız veya isteyebileceğiniz ek yazılımlar ne olursa olsun, Excel sektörde bir standarttır. Yararlı yerleşik özellikleri, form tasarım araçlarını ve pivot tabloları (verileri sıralamak veya saymak için) içerir. Ayrıca, veri işlemeyi basitleştiren çok çeşitli ek özellikler sağlar. Örneğin, BİRLEŞTİR işleviyle metni, sayıları ve tarihleri tek bir hücrede birleştirebilirsiniz. Excel'in arama özelliği, belirli verileri ayırmayı kolaylaştırır ve SUMIF, esnek ölçütlere dayalı değer toplamları oluşturmanıza olanak tanır.

#2. piton

Kısaca:

Programlama için kullanılan dil.
Açık kaynaklı ve binlerce ücretsiz kitaplık mevcuttur.
Veri kazımadan analize ve raporlamaya kadar her şey onun kullanılarak yapılır.
Artıları: Öğrenmesi basit, çok uyarlanabilir ve yaygın olarak kullanılıyor.
Eksileri: Yoğun bellek; yürütmek için diğer bazı diller kadar hızlı değil

Python, her veri analisti için temel bir araçtır ve geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Okunabilirliğe daha karmaşık dillerden daha yüksek bir öncelik verir ve bilgisayar endüstrisindeki yaygın kullanımı nedeniyle birçok programcı zaten ona aşinadır. Ek olarak Python, çok çeşitli veri analitiği işleri için uygun çok çeşitli kaynak kitaplıkları ile inanılmaz derecede uyarlanabilir. Örneğin, NumPy ve pandas kitaplıkları, genel veri işlemeyi desteklemenin yanı sıra yüksek düzeyde hesaplamaya dayalı iş yüklerini düzene sokmak için mükemmeldir.

#3. Jüpyter Defter

Jupyter Notebook'a Genel Bakış:

Etkileşimli yazma yazılımı bu tür bir araçtır.
Kullanılabilirlik: Açık kaynak.
Yaygın kullanımlar arasında kod paylaşımı, öğreticiler geliştirme ve çalışmaları sergileme yer alır.
Artıları: Görüntülemek için mükemmel; dilden bağımsız.
Eksileri: Çok kendi kendine yeten veya ekip çalışmasına elverişli değil.

Jupyter Notebook adlı açık kaynaklı bir web programı, etkileşimli belgeler oluşturmanıza olanak tanır. Bunlar, anlatı metni, denklemler, canlı programlama ve görselleştirmeleri içerir. Bir Microsoft Word sayfasına benzeyen ancak çok daha etkileşimli ve veri analitiği için uyarlanmış bir şey düşünün! Çalışmayı bir veri analizi aracı olarak görüntülemek için mükemmel bir araçtır: Python ve R dahil 40'tan fazla dil, tarayıcıda çalışan Jupyter Notebook tarafından desteklenir. Ayrıca HTML, fotoğraflar, videolar ve daha fazlasını içeren çeşitli çıktılar sunar ve Apache Spark (aşağıya bakın) gibi büyük veri analiz araçlarıyla bağlantı kurar.

#4 apaçi kıvılcımı

Apache Spark'ın kısa bir özeti

Veri işleme çerçevesi, araç türü.
Kullanılabilirlik: Açık kaynak.
Büyük veri işleme ve makine öğrenimi iki ana kullanım alanıdır.
Artıları: Hızlı, dinamik ve kullanımı basit.
Eksileri: Sıkı bir kullanıcı arayüzü ve bir dosya yönetim mekanizmasının olmaması.

Yazılım mimarisi Apache Spark'ın kullanımıyla, veri bilimcileri ve analistleri devasa veri hacimlerini hızla analiz edebilir. İlk olarak 2012'de oluşturuldu ve ardından hayırsever Apache Software Foundation'a bağışlandı. Spark, yapılandırılmamış büyük ölçekli veri kümelerini incelemek için oluşturulmuş dağıtılmış bir analitik çerçevesidir. Benzer olan başka çerçeveler olsa da (Apache Hadoop gibi), Spark inanılmaz derecede hızlıdır. Yerel bellek yerine RAM kullandığı için Hadoop'tan yaklaşık 100 kat daha hızlıdır. Bu nedenle, çok fazla veri gerektiren makine öğrenimi modellerinin oluşturulmasında sıklıkla kullanılır.

5 numara. Microsoft Power BI

Özetle Power BI:

Bir dizi iş analitiği aracı.
Satın alınabilen yazılım (ücretsiz sürümüyle birlikte).
En sık Tahmine dayalı analitik ve veri görselleştirme için kullanılır.
Artıları: Mükemmel veri bağlantısı, tutarlı güncellemeler ve etkili görselleştirmeler.
Eksileri: Sınırlı veri (ücretsiz sürümde), katı formüller ve kullanışsız bir kullanıcı arayüzü.

Power BI, ömrü on yıldan az olan veri analitiği çözümleri pazarında göreceli olarak yenidir. İlk olarak bir Excel eklentisi olarak geliştirildi, ancak daha sonra 2010'ların başında bağımsız bir kurumsal veri analiz araçları paketi olarak güncellendi. Kısa bir öğrenme eğrisi ile Power BI kullanıcıları kolayca etkileşimli görsel raporlar ve panolar oluşturabilir. Güçlü veri entegrasyonu, en önemli satış noktasıdır; Google ve Facebook analitiği gibi bulut kaynaklarının yanı sıra metin dosyaları, SQL sunucuları ve Excel (bir Microsoft ürününden bekleyebileceğiniz gibi) ile iyi çalışır.

#8. tablo

Tableau'ya hızlı genel bakış:

Bu türden bir araç: veri görselleştirme için bir araç.
Bulunabilirlik: Ticari.
Veri panoları ve çalışma sayfaları oluşturmak, çoğunlukla bunun için kullanılır.
Artıları: Mobil cihazlar için hız, etkileşim ve destek.
Eksileri: Veri ön işleme eksikliği ve zayıf sürüm kontrolü.

En iyi ticari veri analizi araçlarından biri, derin bir programlama anlayışına sahip olmanıza gerek kalmadan etkileşimli görselleştirmeler ve panolar oluşturmanıza olanak tanıyan Tableau'dur. Paket inanılmaz derecede kullanıcı dostudur ve büyük hacimli verileri diğer birçok BI aracından daha iyi işler. Görsel sürükle ve bırak arayüzü, onu diğer birçok veri analiz aracından ayıran bir başka özelliktir. Fakat,

#9. BIÇAK

Kısaca:

Veri entegrasyon platformu, araç türü.
Kullanılabilirlik: Açık kaynak.
Veri madenciliği ve makine öğrenimi iki ana kullanım alanıdır.
Artıları: Açık kaynaklı platform, görsellerle yürütülen programlama için mükemmeldir.
Eksileri: Ölçeklendirilemez ve çeşitli işlevler teknik bilgi gerektirir.

Açık kaynaklı, bulut tabanlı bir veri entegrasyon platformu olan KNIME (Konstanz Information Miner) listemizin sonuncusudur. Almanya'daki Konstanz Üniversitesi'nden yazılım mühendisleri tarafından 2004 yılında oluşturuldu. KNIME başlangıçta ilaç sektörü için geliştirilmiş olsa da, birkaç kaynaktan gelen verileri tek bir sistemde derleyebilme yeteneği, başka alanlarda da kullanılmasına yol açtı. Bunlar, makine öğrenimi, iş zekası ve tüketici analizinden oluşur.

Sprout Social'ın listemizde ilk sırada yer almasının nedeni, kanallar arası sosyal medya analitiğine olan taleptir.

Sprout, çok sayıda ağdaki sonuçları aynı anda hızlı bir şekilde karşılaştırmak veya tek bir ağda performansınızı derinlemesine incelemek isteyip istemediğiniz konusunda size yardımcı olur.

Sprout şablonlu ve özelleştirilebilir raporlama seçenekleri içerir ve size yalnızca önemli sosyal verileri toplamakla kalmayıp aynı zamanda bunların neyi temsil ettiğini anlamanız ve bunları başkalarına iletirken alakasız ölçümleri hariç tutmanız ve gürültüyü azaltmanız için çeşitli yollar sunar.

# 2. HubSpot

HubSpot tarafından sağlanan analitik araçlar, sosyal medya performansını artan satışlar ve iş ile ilişkilendirmenizi sağlar. İster doğrudan HubSpot üzerinden, ister diğer platformlar aracılığıyla veya hareket halindeyken içerik üretin, sosyal stratejinizin başarısını tüm kanallarda raporlayabilirsiniz. Bir kampanyanın başarısını ölçmek için çeşitli sosyal medya platformlarının performansını da karşılaştırabilirsiniz.

# 3. BuzzSumo

BuzzSumo, geleneksel anlamda bir sosyal medya platformu olmamasına rağmen, herhangi bir bilgi parçasının sosyal etkileşimini incelemek için harika bir araçtır.

Bu araç size en son blog makalenizin Facebook, Twitter ve Pinterest'te aldığı paylaşım sayısını gösterebilir. İçerik pazarlama stratejilerinizin rekabetle karşılaştırıldığında nasıl olduğunu değerlendirmek için, ilgili sektör anahtar kelimeleri için rekabet eden içeriğin performansını da izleyebilirsiniz.

#4. küratörlük

Instagram satışlarını artırmayı hedefleyen şirketler, Curalate gibi platformları hibrit bir vitrin ve analiz aracı olarak kullanabilirler. Markalı olsun ya da olmasın, muhtemelen vahşi doğada bir “Like2Buy” bağlantısına rastlamışsınızdır. Bose gibi büyük işletmelerin bunu sosyal satışlar için nasıl kullandığını görmek için Curalate'in Instagram biyografisine bakın.

# 5. Figür

Twitter ve Instagram'da sektöre ve kampanyaya özel hashtag'lerin gerçek zamanlı performans analizi, Keyhole gibi araçlarla sunulmaktadır. Firmalar bunu yaparak yoğun dönemlerde reklam verebilir ve takipçileri nezdinde en çok hangi hashtag'lerin popüler olduğunu öğrenebilirler.

#6. SHIELD Uygulaması

LinkedIn, sosyal potansiyel müşterilerinin %2'inin kaynağı olduğu için B80B pazarlamacılarından artan miktarda ilgi görüyor. Bu arada, çalışan savunuculuğuna yönelik artan talep göz önüne alındığında, kuruluşların şirket sayfalarına ek olarak her satış görevlisinin LinkedIn'deki profilini de izlemesi gerekir.

Boşluk, SHIELD gibi gelişmekte olan sosyal medya analitiği çözümleri tarafından kapatılıyor. Örneğin, SHIELD her çalışanın profilinin ve gönderilerinin etkinliğini değerlendirir. Çalışanlar, ortalama beğeniler, yorumlar ve hashtag'ler gibi içerik ölçümlerini kullanarak erişimlerini artırmak için paylaşmadan önce gönderilerinde ince ayar yapabilir.

Pazarlama Analitik Araçları

Pazarlama analitik araçlarının önemini kavrayacaksak, bu araçların hangi alanlarda yararlı olabileceğini anlamalıyız. Pazarlama analitiği çeşitli biçimlerde gelir.

#1. doğaçlama

Improvado, veri toplamayı ve dönüştürmeyi otomatikleştirerek pazarlama, satış ve gelir verilerinizin daha fazla incelenmesini kolaylaştıran kurumsal düzeyde bir pazarlama analitiği platformudur. Platform, pazarlama verilerinin tüm boru hattını kolaylaştırır.

2 numara. Whatagraph

Pazarlama raporlama aracı Whatagraph'ın yardımıyla, çeşitli veri kaynaklarından faydalı raporlar derleyebilirsiniz. Whatagraph'ın iki ana kullanıcı demografisi aşağıdaki gibidir. İlk kategori, her müşteri için çok sayıda hesabı yöneten pazarlama şirketlerinden oluşur. Raporu oluşturmak için bu veri kaynaklarını Whatagraph ile bağlayabilirler. Rapor, hazırlandıktan sonra önceden belirlenmiş aralıklarla yeni verileri otomatik olarak göndermek için otomatikleştirilebilir. Bu temelde ajanslar, her müşteri için rapor geliştirmeye harcanan haftalık saatleri azaltabilir.

#3. ev

Domo, veri görselleştirme ve iş zekasına odaklanan bir analiz aracıdır.

Domo platformu, şirket genelinde yönetici düzeyinde panolar oluşturabilen, pazarlamaya özgü olmayan bir BI aracı kullanmak isteyen büyük şirketler tarafından istihdam edilen C düzeyindeki yöneticiler için idealdir. Pazarlama girişimlerinden elde edilen veriler, Domo'nun ana odak noktası değildir. Bu, programın yönetici panoları ve şirket çapında iş bilgileri için oldukça büyük bir kapasiteye sahip olmasına rağmen, pazarlama verilerinin toplanması ve görselleştirilmesi için muhtemelen ideal bir seçenek olmadığını gösterir. Platform, yalnızca pazarlama departmanı tarafından kullanım için çok pahalıdır çünkü bağlayıcılar derinleşmez ve pazarlama entegrasyonları daha az kapsamlıdır.

#4.Funnel.io

Funnel.io, veri toplamayı, dönüştürmeyi ve yüklemeyi otomatikleştirerek pazarlama raporlamasını ve analizini kolaylaştıran bir pazarlama analitiği platformudur. CRM'ler, e-Ticaret, e-posta pazarlama platformları ve diğerleri dahil olmak üzere 500'den fazla uygulama ve platform programa entegre edilmiştir. Kullanıcılar, Funnel.io kullanarak otomatik veri sınıflandırması yapabilir, içe ve dışa aktarma sıklığını değiştirebilir ve ham verileri değiştirebilir.

Analitik Araçların 5 kategorisi nelerdir?

kuralcı,
tahmin edici,
Tanı,
Tanımlayıcı,
ve Bilişsel

Excel Analitik Bir Araç mı?

Veri analizi için en çok kullanılan programlardan biri Microsoft Excel'dir. Yerleşik pivot tabloları içerdiklerinden, şüphesiz mevcut en çok aranan analitik araçlardır. Bu hepsi bir arada veri yönetimi aracını kullanarak verilerinizi içe aktarabilir, tarayabilir, temizleyebilir, analiz edebilir ve görselleştirebilirsiniz.

SPSS Bir Veri Analiz Aracı mı?

Tanımlayıcı ve iki değişkenli istatistikler için veri analizi, sayısal sonuç tahminleri ve grup tanımlama tahminlerinin tümü SPSS tarafından sağlanır. Ek olarak, yazılım grafik oluşturma, doğrudan pazarlama ve veri dönüştürme işlevleri sunar.

En sık kullanılan Analitik Araç nedir?

Elektronik tablolarla çalışmak ve analizler oluşturmak için en popüler araç Microsoft Excel'dir.

Analitik Araç ve Yöntem nedir?

Analitik Araçlar, panolar, bir sorgu oluşturucu, önemli öğrenci ve istihdam sonuçlarının özetleri ve P20W veri setini içerebilen bir araştırma kitaplığı dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere araştırma ve değerlendirme amaçlarıyla verilere erişim sağlayan araçları ifade eder.

3 Yaygın Analitik Teknik Nedir?

Regresyon analizi.
Monte Carlo modellemesi.
Faktör değerlendirmesi

Bir Analitik Aracı Nasıl Seçerim?

İş hedefleri. Analitik platformunuz, diğer tüm BT yatırımlarında olduğu gibi hem mevcut hem de gelecekteki iş gereksinimlerinize hizmet etmelidir.
Fiyatlandırma,
Kullanıcı Arayüzü ve Görselleştirme,
Gelişmiş Analitik ve Fiyatlandırma.
Entegrasyon, Mobilite,
Çeviklik ve Ölçeklenebilirlik.
Çoklu Veri Kaynakları.

Sonuç

Veri güvenliğine yönelik tehditler tüm firmalar için mevcuttur. Kuruluşlar, ilgili verileri analiz ederek ve görselleştirerek, önceki veri ihlallerinin temel nedenlerini belirlemek için veri analitiği kullanabilir. Örneğin BT bölümü, bir saldırının yolunu ve başlangıç noktasını tam olarak belirlemek için denetim günlüklerini analiz etmek, analiz etmek ve görselleştirmek için veri analitiği programları kullanabilir. BT, güvenlik açıklarını bulmak ve yama yapmak için bu bilgileri kullanabilir.