İşletmeler, üretkenliği ve karları artırmak için iş verilerini nicel ve nitel düzeyde analiz ederek gelirleri ve verimliliği artırmak için veri analitiği yazılımını kullanır. İşletmeler verileri çıkarabilir, sınıflandırabilir, eğilimleri ve davranışları bulabilir ve veri analitiği araçlarını kullanarak içgörü elde etmek için bunları analiz edebilir. Uluslararası işletmeler müşteriler, iş süreçleri, pazar ekonomisi ve gerçek dünya deneyimi hakkında veri toplar ve inceler. Modern firmaların temel işlevi veri analizidir. Tek bir veri analitiği aracı tüm ihtiyaçları karşılayamayacağından en iyisini seçmek zor olabilir. Bugün piyasadaki en sevilen çözümlerden bazılarına göz atalım ve ardından işletmeniz için hangi veri analizi aracının en iyi olduğuna karar vermenize yardımcı olması için aralarında karar vermek için temel kriterleri değerlendirelim.
Veri Analitiği Yazılımı
Ham verileri faydalı bilgilere dönüştürme veya dönüştürme sorununa yardımcı olmak ve veri analizi projeleri üzerinde çalışmak için bugün birçok veri analitiği aracı veya yazılımı mevcuttur. Veriye dayalı analiz kullanarak iş kararları vermek bu bilgileri gerektirebilir. Bir veri analistinin birincil görevi, verilerden içgörü elde etmektir ve bunu yapmak için, emrindeki çok sayıda veri analitiği teknolojisini kullanmaları gerekir.
# 1. Microsoft Excel
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. Excel, kolay analiz için iyidir, ancak büyük veri analizi için iyi değildir çünkü yaklaşık 1 milyon satırlık bir sınırı vardır ve zayıf işbirliği ve sürüm oluşturma yetenekleri vardır. Kapsamlı ve işbirliğine dayalı analizler için işletmeler, daha yeni bulut tabanlı analiz araçlarını dikkate almalıdır.
2 numara. R Programlama Yazılımı
İstatistiksel modelleme, veri görselleştirme ve analiz için en yaygın kullanılan dillerden biri R'dir. Açık kaynaklı bir programlama dilidir. R, plyr, dplyr ve düzenli gibi paketlerle verileri işlemeyi basitleştirir. ggplot2, lattice, Plotly ve diğerleri gibi araçlarla, veri analizi ve görselleştirme için harikadır. Ek olarak, destek sunan oldukça büyük bir geliştirme topluluğuna sahiptir. R, ana sayfasından ücretsiz olarak indirilebilir. R, ANZ, Google ve Firefox gibi şirketler tarafından kullanılır ve YouTube, Netflix ve Google gibi diğer küresel işletmeler Python kullanır.
Bu yazılım aynı zamanda 15,000'den fazla açık kaynak paketi ve veri yüklemek, işlemek, modellemek ve görüntülemek için birkaç tane dahil olmak üzere çeşitli grafik araçları sunar. Programlama becerilerine sahip teknik analistler, bu ortamda pratik olarak herhangi bir veri analizi biçimi oluşturabilir, ancak bu becerilere sahip olmayan kullanıcılar başka bir yere gitmelidir.
#3. Jüpyter Defter
Jupyter Notebook, Anaconda platformu veya Python'un paket yöneticisi aracılığıyla kurulabilen ve ardından bir tarayıcıda veya masaüstü sistemlerde çalıştırılabilen ücretsiz, açık kaynaklı bir web uygulamasıdır. Geliştiriciler, veriler ve grafikler içeren raporlar oluşturmak için canlı kodu kullanabilir. Sistem tarafından desteklenen yaklaşık 40 programlama dili vardır. Eskiden IPython Notebook olarak bilinen Jupyter Notebook, Python programlama dili kullanılarak oluşturulmuştur ve programcıların analitik ve görselleştirme için kapsamlı Python paketleri kitaplığından yararlanmasını sağlar. Araç, diğer dilleri de kullanan oldukça büyük bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Versiyon kontrolünün zayıf olması nedeniyle Jupyter Notebook belgelerindeki değişiklikleri takip etmek zordur. Bu, geliştirme ve analiz çalışmaları için en iyi ayar olmadığı ve işbirliği için en iyi ayar olmadığı anlamına gelir. Ancak sunum ve eğitim amaçlı çok önemli bir veri bilimi ve veri analitiği aracı olmaya devam ediyor.
#4. piton
Python, herhangi bir veri analisti için gerekli olan çok yönlü bir programlama dilidir. 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. Python'un birincil kusuru hızıdır; çok fazla bellek kullanır ve diğer birçok dilden daha yavaştır. Ancak genel olarak konuşursak, sıfırdan bir şeyler oluşturuyorsanız, Python'un avantajları dezavantajlarını aşıyor.
En İyi Veri Analitiği Yazılımı
Veri analitiği disiplini büyüdükçe verileri analiz etmek için kullanılabilecek araçların sayısı da artıyor. Alanda bir kariyer düşünüyorsanız hangi veri analizi araçlarını incelemelisiniz? Bu yazıda en önemli veri analizi araçlarından bazılarını vurgulayacağız ve bunları neden bilmeniz gerektiğini açıklayacağız.
1 numara. Altair
Bu yazılım, tahmine dayalı analitik ve veri dönüşümü için yerleşik araçlarla açık, esnek, tutarlı ve genişletilebilir veri analitiği için bir platform sağlar. Altair Monarch, masaüstü tabanlı veri hazırlığı sunar ve Bilgi Merkezi, işbirliğini ve yönetişimi hızlandırmak için grup odaklı veri hazırlığı ve merkezi bir veri pazarı sunar. Knowledge Studio'nun içinde, tahmine dayalı analitik ve makine öğrenimi kullanıma sunulur. Şirketin gerçek zamanlı görselleştirme ve akış işleme yetenekleri, Altair Panopticon'da yer almaktadır.
2 numara. Google Analytics
Resmi Google Analytics uygulamasıyla, hareket halindeyken tüm Analytics mülklerinizi takip edebilir ve işinizi yönetebilirsiniz. Bu uygulama şunları yapmanızı sağlar:
1) Yerleşik raporlarda önemli ölçümleri inceleyin.
2) Verileri gerçek zamanlı olarak izleyin
3) Tarih aralıklarını karşılaştırın ve segmentleri uygulayın
4) İstediğiniz metrik ve boyutlarla özel raporlar oluşturun.
Google Analytics tarafından toplanan bazı kullanıcı yorumlarına bakalım. Jeff Cooper, Google Analytics'in mevcut sürümünün kendisine göre karanlık bir temaya sahip olduğunu belirtti! Eminim bunu minnettar bulan tek kişi ben değilim. Yeni kullanıcı arayüzü gerçekten kullanıcı dostu ve harika. Tüm yazılım her yönden iyi çalışıyor gibi görünüyor. Eyleme geçmeden önce her şey dikkatlice planlanmış görünüyor. Her şirkete, web sitelerini herhangi bir yerden herhangi bir zamanda hızlı ve basit bir şekilde izleyebilmeleri için bu uygulamayı kullanmalarını tavsiye ediyorum. Fantastik ve faydalı bir ürün için aferin Analytics ekibi!
3 numara. IBM Cognos
IBM, iki ayrı ürün hattı altında çok çeşitli iş zekası ve analitik yetenekler sağlar. Tümleşik bir self servis çözüm olan Cognos Analytics platformunu kullanarak panolar ve raporlar oluşturmak için kullanıcılar verilere erişebilir. Otomatik örüntü tanıma, doğal dil sorgulaması ve üretimi için destek ve birleştirilmiş gelişmiş analitik yetenekleri, IBM Watson Analytics'in makine öğrenimini etkinleştiren kullanıcı arabiriminin tüm özellikleridir. IBM'in BI yazılımı, hem şirket içinde hem de IBM Cloud aracılığıyla barındırılan bir çözüm olarak kullanılabilir.
#4. Inorta
Veri platformu Incorta, hızlandırılmış ortak performans sunar ve veri alımını hızlandırır. Incorta'nın Doğrudan Veri Eşleme motoru ile, karmaşık iş verileri, bir veri ambarına ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı olarak toplanabilir. Kullanıcılar, üst düzey, birleştirilmiş KPI'lardan destekleyici işlem bilgilerine inmek için tek bir düğmeyi tıklayabilir. Kullanıcı tanımlı sondaj yolları ve katmanları sayesinde Incorta ile her yerde sondaj yapabilirsiniz.
5 numara. Microsoft Power BI
En iyi iş zekası platformlarından biri olan Microsoft Power BI, çok sayıda veri kaynağını destekler. Kullanıcılar bu aracı kullanarak panolar, görselleştirmeler ve raporlar oluşturabilir ve paylaşabilir. Kullanıcılar, kolay dağıtım için çeşitli panoları ve raporları birleştirerek bir Power BI uygulaması oluşturabilir. Ayrıca, Power BI kullanıcıları otomatik makine öğrenimi modelleri oluşturabilir ve yazılım, Azure Machine Learning ile bağlanır. Platformun çok aktif kullanıcı topluluğu, aracın işlevselliğini genişletmeye ve Excel ve Office 365 ile etkileşime girmeye yardımcı olur.
#6. Oracle Analitik Bulutu
Oracle Analitik Bulutu, şirket içinde veya Oracle Bulutunda uygulanabilecek çok çeşitli iş zekası ve analitik çözümleri sağlayan bir yazılımdır. Şirketin İş Zekası 12c çözümü, geleneksel İş Zekası özelliklerini içerir. Oracle Data Visualization, daha gelişmiş araçlar sunar ve kullanıcıların verileri dinamik olarak görselleştirmek için özellikleri, tabloları ve grafikleri sürükleyip yapıştırmalarına olanak tanır. Hikaye noktalarının kullanılmasıyla, program aynı zamanda kullanıcıların analitik anların resimlerini zamanında kaydetmelerini sağlar.
Veri Analitiği Yazılımı Ücretsiz
Bir aracın veri modelleme yeteneğini hesaba katın. Bazıları kendi kendilerine veri modelleme veya anlamsal bir katmanı destekleme yeteneğine sahiptir. Verileri analiz etmek ve veri setinden değerli içgörüler çıkarmak için ücretsiz veri analitiği yazılımı kullanılır. Bu teknolojiler, şirketlerin veri odaklı bir karar verme süreci geliştirmelerine yardımcı olur. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner ve Qlikview sektörde bilinen ve sevilen birkaç araçtır. Bu araçlar, veri analizi sürecini destekleyen bir dizi yerleşik yetenekle birlikte gelir. Son olarak, lisanslamayı ve fiyatı dikkate alın. Bazı hizmetler ücretsizken, diğerlerinin lisans veya üyelik maliyetleri vardır. En pahalı araçlar bile ihtiyaç duydukları tüm özelliklere sahip olmayabileceğinden, kullanıcılar mevcut birçok güçlü ücretsiz seçeneği göz ardı etmemelidir.
#1. Zoho Analitiği
Self servis iş zekası ve Zoho Analytics gibi analitik yazılımların yardımıyla iş verileriniz hakkında yeni bakış açıları elde edebilirsiniz. BT'den yardıma ihtiyaç duymadan, hızlı ve etkili bir şekilde etkili ad hoc raporlar üretebilir ve paylaşabilirsiniz. Bir güvenlik duvarı yerinde olsa bile, veritabanları ve uygulamalar verileri içe aktarabilir. Analitik için verileri birbirine bağlayan, modelleyen, temizleyen, dönüştüren ve zenginleştiren Zoho DataPrep, Zoho Analytics'in bir bileşenidir.
#2. üçlü
Trifacta, veri analizi için veri hazırlamayı kolaylaştıran açık kaynaklı bir veri işleme aracıdır. Ayrıca Trifacta, ham verilerin keşif, analiz ve keşif için temiz, düzenli biçimlere dönüştürülmesine yardımcı olur. Kullanıcılar, makine öğrenimi tekniklerini kullanarak verileri keşfedebilir ve analiz edebilir. Trifacta'nın alternatif adı olan "Data Wrangler", ana uygulamasının veri temizleme olduğunu açıkça ortaya koyuyor. Makine öğrenimi uygulaması için AWS'den onay aldı. Excel'den farklı olarak bu yazılım, büyük veri kümeleriyle çalışmayı kolaylaştırır. Ayrıca Trifacta'nın mükemmel metin düzenleme fikirleri de var.
#3. Turuncu
Turuncu araç seti, açık kaynak olması koşuluyla, basit veri görselleştirmeden karmaşık makine öğrenimi tekniklerine kadar her şey için kullanılabilir. Ek olarak, Python kütüphanesi onunla birlikte kullanılabilir. Kullanıcının bir iş akışı oluşturmak için widget yerleştirebileceği bir tuval işlevi görür. Widget tuvali, tüm veri işlevleri için kullanılır. Kullanıcılar, aracın sayısız görselleştirme yöntemini deneyebilir. Makine öğrenimi yönteminde de kullanılan Orange aracı, çok çeşitli eklentilere sahiptir. Bu teknoloji ile veri madenciliği de mümkündür.
#4. tablo
Tableau, kullanıcıların raporlar oluşturmasına ve bunları bir tarayıcıda veya bir uygulamaya gömülü olarak ve ayrıca masaüstü ve mobil platformlarda dağıtmasına olanak tanıyan bir veri görselleştirme ve analitik platformudur. Hem yerinde hem de bulutta çalışabilir. Tableau platformunun temeli, birincil sorgulama dili olan VizQL'dir. Sürükle-bırak gösterge paneli ve görselleştirme öğeleri bu sayede etkili arka uç sorgularına dönüştürülür ve bu da son kullanıcı hız iyileştirmeleri gereksinimini azaltır. Gelişmiş SQL sorguları Tableau tarafından desteklenmez.
Veri Analizi Yazılım Şirketi
Veri analitiği, belirli bir süreci veya bileşeni daha iyi anlamak için mevcut verileri dönüştürme veya değiştirme işlemidir. İş gücü, bilgileri belirli bir bağlamda görmek ve daha iyi ürün ve hizmetler sağlamak için daha akıllıca iş kararları almak için bilgi ve veri analitiğini kullanabilir. Anketlere ve sektör araştırmalarına göre, 53'de işletmelerin %2017'ünden fazlası büyük veri analitiği kullandı ve bu sayının zaman içinde %11 artması bekleniyor. Son yıllarda, görev ve iş otomasyonu için gelişmiş analitik tekniklerin kullanımı artmıştır. Bilgi analitiğinin dünyanın her yerindeki çok sayıda işletme için hayati bir araca dönüşmesi şaşırtıcı değil.
1 numara. Innowise Grubu
Innowise Group, son teknoloji yazılım çözümleri geliştirmede liderdir ve sektörde on beş yılı aşkın uzmanlığa sahiptir. Yazılım geliştiricileri, işletmelerin başarısını destekleyen çığır açan çözümler geliştirmek için gelişen Varşova metropolündeki ofislerinden özenle çalışıyor. Müşteriler, veri analitiği ve yönetim uzmanlığı sayesinde verilerini potansiyellerini en üst düzeye çıkaracak şekilde yönetebilirler. En iyi şekilde nasıl kullanacaklarına karar verebilmeleri için her müşterinin ihtiyaçlarını belirlemek ve değerlendirmek için, onlarla bireysel olarak yakın çalışırlar.
Özellikler şunları içerir:
- Verileri yönetme
- Verilerin saklanması
- Verileri manipüle etme
- Veri haritalama
- Gelişmiş analitik
- Veri danışmanlığı ve danışmanlığı
2 numara. indiyum yazılımı
Veri analitiği ve veri mühendisliği çözümleri, teknoloji çözümleri sağlayıcısı Indium Software'in temel yetkinlikleridir. 15 yılı aşkın pazar varlığı nedeniyle Clutch'a göre ilk 20 Büyük veri danışmanlık firması arasında yer almaktadır. Indium, XNUMX saat proje yönetimi ile güvenilir, son teknoloji veri çözümleri sunar. İşletmelere, harici, geçmiş veya gerçek zamanlı verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmak için çok çeşitli veri analitiği hizmetleri sağlar.
En iyi bilinen hizmetleri arasında şunlar yer alır:
- Metin, resimler ve video için analizler
- Yapay zeka ve makine öğrenimi için algoritmalar
- IoT analizi
- Satış ve pazarlama için analitik
- BI ve veri görselleştirme
#3. InData Laboratuvarları
InData Labs şirketi, yapay zeka ve Büyük Veri çözümlerinin tanınmış bir tedarikçisidir. InData Labs, müşterilerin gerçek zamanlı verilerden değer elde etmelerine ve başarılı dijital dönüşüm sağlamak için kullanmalarına yardımcı olarak mevcut büyük veri iş endişelerini gidermek için yapay zeka destekli çözümler oluşturur. InData Labs, lojistik, sağlık, spor ve sağlıklı yaşam, e-ticaret, üretim, pazarlama, oyun ve eğlence dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden ve her büyüklükteki şirket için en yeni yazılımları geliştirir.
#4. BilimSoft
1989'dan bu yana veri analitiği ve veri biliminde lider olan ScienceSoft, çok büyük hacimli heterojen verileri kurumsal karar vermede çok önemli bir faktöre dönüştürmek için 30'dan fazla sektördeki işletmelerle birlikte çalışıyor. ScienceSoft'un finans, tedarik zinciri, varlıklar, müşteriler, satış, ürünler, pazarlama ve İK analitiği için büyük ölçekli çözümlerinin tasarımcıları ve uygulayıcıları, 7 ila 20 yıllık birleşik deneyime sahiptir. Özelleştirilmiş veri analitiği çözümlerini kullanan ScienceSoft müşterileri, %20'lik bir gelir artışı, işletme maliyetlerinde %80'lik bir azalma ve 100 kat daha hızlı veri işleme ve raporlama görüyor. ScienceSoft müşterileri, satıcının dayanıklı ve geleceğe hazır mimari yaratma, etkili veri akışlarını özetleme ve doğru teknoloji yığınlarını seçme konusundaki kararlılığına değer veriyor.
Veri Analizi İçin En Çok Hangi Yazılım Kullanılıyor?
Python ve R programlama dilleridir. Veri analitiği endüstrisinde kullanılan en popüler iki programlama dili R ve Python'dur. Python, basit sözdizimi ve dinamik semantik ile üst düzey, yorumlanmış bir dildir, oysa R, analitik ve istatistik için kullanılan açık kaynaklı bir programdır.
Excel bir Veri Analitiği Yazılımı 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 Analitiği Yazılımı mı?
SPSS tarafından sunulan veri analizi, tanımlayıcı ve iki değişkenli istatistikleri, sayısal sonuç tahminlerini ve bireyleri sınıflandırmak için tahminleri içerir. Ek olarak, yazılım veri çevirisi, grafik oluşturma ve doğrudan pazarlama için işlevsellik sunar. Yazılım arayüzünün ana görünümü, açık verileri elektronik tabloya benzer bir şekilde sunar.
Veri Analisti Olmak İçin Hangi Araçlara İhtiyacım Var?
Elektronik tablolar, XML ve SQL gibi sorgulama dilleri, Hadoop, Python ve R gibi programlama dilleri ve çerçeveleri ve PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly ve Bokeh gibi görselleştirme araçları, veri analizi için gereken temel araçlardan ve yeteneklerden bazılarıdır. .
Bir Veri Analitiği Yazılımını Nasıl Seçerim?
Bir aracın veri modelleme yeteneğini hesaba katın. Bazıları kendi kendilerine veri modelleme veya anlamsal bir katmanı destekleme yeteneğine sahiptir. Verilerinizi analiz etmeden önce modellemek için SQL veya dbt gibi bir program kullanmalısınız. Son olarak, lisanslamayı ve fiyatı dikkate alın. Bazı hizmetler ücretsizken, diğerlerinin lisans veya üyelik maliyetleri vardır. Kullanıcılar, mevcut birçok yetenekli ücretsiz seçeneği göz ardı etmemelidir çünkü en pahalı araçlar her zaman en iyi özelliklere sahip olanlar değildir.
Veri Analizi İçin Hangi Uygulama Kullanılmalı?
En popülerlere göre sıralanmış Analytics uygulamalarından bazıları
Google Analytics. Yaygın olarak kullanılan ücretsiz bir web ve mobil analiz aracı Google Analytics'tir.
Hotjar. Trafikle ilgili veriler, geleneksel web analitiği araçları kullanılarak analiz edilebilir. Diğerleri SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory ve Gender-API.com'u içerir ve daha fazla araç sadece birkaç örnektir.
Veri Analizi İçin Kodlamaya mı ihtiyacınız var?
Veri analizi pozisyonları için kodlama becerilerine normalde ihtiyaç duyulmaz, ancak bazı veri analistlerinin bunu günlük olarak yapması gerekir.
Sonuç
Veri çok önemli bir araçtır ve en iyi hizmet sağlayıcıyı seçmek çok zor olabilir. Şirketinizin ihtiyaçlarına ve kullanım için değerlendirilmesi gereken veri türlerine dikkat etmelisiniz.
İlgili Makaleler
- İŞ ZEKA ARAÇLARI: Anlam, En İyi Araçlar ve Kılavuz
- 2023'DE YENİ BAŞLAYANLAR İÇİN KODLAMA ÖĞRENMEK İÇİN EN İYİ WEB SİTE
- PYTHON LOGOSU: Python Logosunu Kim Tasarladı ve Anlamı
- Kişi Analizi: Ayrıntılı Kılavuz
Referanslar
