Інструменти аналізу даних – це програмне забезпечення та програми, які збирають і аналізують дані про компанію, її клієнтів і конкуренцію, щоб покращити процеси та допомогти отримати інформацію для прийняття рішень на основі даних. Крім того, найкращі інструменти аналізу даних допомагають компаніям черпати інформацію з даних клієнтів і знаходити тенденції та закономірності для кращих результатів діяльності. Таким чином, існує величезна кількість безкоштовних інструментів аналізу даних, якими ви можете скористатися, незалежно від того, чи бажаєте ви виконати базовий чи більш складний аналіз даних. Читайте далі, щоб дізнатися більше.
огляд
Інструменти аналізу даних допомагають підприємствам кількома способами, оскільки вони можуть відстежувати та аналізувати дані, дозволяючи їм створювати звіти. Ознайомлення з цими інструментами як власника бізнесу допоможе вам прийняти кращі рішення про те, куди спрямувати свої ресурси та як встановити ціну на товари та послуги.
Не менш важливо, що найкращі інструменти аналізу даних допомагають визначити тенденції та краще зрозуміти клієнтську базу. Крім того, найкращий тип аналітики даних для компанії залежить від її стадії розвитку, але зазвичай він дає лише інформацію для прийняття реактивних, а не проактивних бізнес-рішень.
Типи інструментів аналізу даних
Нижче наведено різні типи.
#1. Діагностична аналітика
Аналіз діагностичних даних – це процес вивчення даних, щоб зрозуміти причину та подію або чому щось сталося. Подібно до описової аналітики, вона використовує історичні дані, щоб відповісти на запитання. Але замість того, щоб зосереджуватися на «що», діагностична аналітика вирішує важливе питання про те, чому сталася подія чи аномалія у ваших даних. Цей тип аналітики допомагає компаніям відповісти на такі запитання:
- Чому продажі нашої компанії впали в попередньому кварталі?
- Чому ми бачимо зростання відтоку клієнтів?
- Чому певний кошик продуктів значно перевищує показники продажів попереднього року?
Діагностична аналітика, як правило, є більш доступною та підходить для ширшого діапазону випадків використання, ніж машинне навчання/прогнозна аналітика. Ви навіть можете виявити, що це вирішує деякі бізнес-проблеми, які ви виділили для випадків використання прогнозної аналітики.
#2. Рекомендована аналітика даних
Рекомендована аналітика – це те, де штучний інтелект і великі дані поєднуються, щоб допомогти спрогнозувати результати та визначити, які дії потрібно вжити. Цю категорію аналітики можна далі розбити на оптимізацію та випадкове тестування. Використовуючи досягнення в ML, приписна аналітика може допомогти відповісти на такі запитання, як «Що, якщо ми спробуємо це?» і «Яка найкраща дія?» Ви можете перевірити правильні змінні та навіть запропонувати нові змінні, які мають більший шанс отримати позитивний результат.
#3. Аналітика описових даних
Описова аналітика є основою звітності, оскільки без неї неможливо мати інструменти бізнес-аналітики (BI) і інформаційні панелі. Таким чином, описова аналітика відповідає на запитання «Що сталося?». Цей тип аналітики є найбільш часто використовуваним клієнтами, надаючи звіти та аналіз, зосереджені на минулих подіях. Це допомагає компаніям зрозуміти такі речі, як:
- Скільки ми продали як компанія?
- Якою була наша загальна продуктивність?
- Скільки клієнтів відмовилося за останній квартал?
Описова аналітика використовується для розуміння загальної ефективності на сукупному рівні, і це, безумовно, найлегше місце для компанії, щоб почати, оскільки дані, як правило, легко доступні для створення звітів і програм.
#4. Аналітика прогнозних даних
Прогнозна аналітика – це форма розширеної аналітики, яка визначає, що ймовірно станеться, на основі історичних даних за допомогою машинного навчання. Історичні дані, які складають основну частину описової та діагностичної аналітики, використовуються як основа для створення моделей прогнозної аналітики.
Наприклад, рекламна кампанія для чоловічого одягу в Instagram може застосувати прогнозну аналітику, щоб визначити, наскільки коефіцієнт конверсії пов’язаний із географічним регіоном, рівнем доходу та інтересами цільової аудиторії, щоб проаналізувати статистику для двох (чи більше) цільових аудиторій і надати можливі значення доходу для кожної демографічної групи
Як вибрати ефективний інструмент аналізу даних
Вибір правильного інструменту аналізу даних може бути проблемою. Якщо вам важко вибрати ефективний інструмент зі списку вище, відповіді на ці запитання допоможуть вам знайти найкращий інструмент аналізу даних, який відповідає вашим потребам:
#1. Який тип даних мені потрібно проаналізувати?
Перш ніж вибрати інструмент аналізу даних, ви повинні визначитися з типом даних, які ви хочете аналізувати. Це кількісні чи якісні дані? Тому що числові дані, що зберігаються в електронних таблицях і базах даних, легко перетворити на візуальну інформацію за допомогою даних у Excel та інструментів BI, як-от Tableau. Але щоб зрозуміти якісні дані, такі як відкриті відповіді на опитування, електронні листи та розмови в соціальних мережах, часто потрібне програмне забезпечення для аналізу даних ШІ.
#2. Навички, необхідні для використання інструментів
Більшість компаній мають удосконалені команди з обробки даних, які обробляють запити та інструменти SQL. Професіонали не потрібні, щоб інструмент аналізу даних працював, але, якщо необхідно, заповніть прогалину для навчання або найміть людину з потрібними навичками для навчання ваших команд. Натомість скористайтеся інструментом, який простий у використанні та надайте доступ усім членам команди.
#3. Скільки даних мені потрібно проаналізувати?
Якщо ви отримуєте кілька сотень даних на місяць, можливо, ви зможете обробляти ці дані без розширених інструментів, які автоматизують процеси збору та аналізу даних. Однак якщо ваші дані налічують тисячі, ви захочете запровадити інструменти штучного інтелекту, щоб не витрачати час на ручні та виснажливі завдання. Аналіз величезної кількості текстових даних вручну, наприклад, не тільки повторюється, але ймовірно призведе до поганих результатів.
чому Бо люди суб’єктивні. Якщо вам потрібно найняти багато людей для сортування та позначення тегами ваших даних, кожен тегувальник позначатиме ваші точки даних по-своєму. Інструменти штучного інтелекту навчаються за одним набором критеріїв і їх часто можна налаштувати, тож ви можете гарантувати, що ваші дані надають точні та ефективні ідеї. .
#4. Який мій бюджет
також необхідно враховувати витрати на інфраструктуру. Вам потрібно інвестувати в сховище даних або хмарне сховище даних і конвеєри даних? Знову ж таки, вам потрібно буде подумати про поточну структуру вашої команди та якщо у вас є бюджет, щоб найняти команду експертів, якщо ви виберете складніші інструменти аналізу даних. Нарешті, на ваше рішення також впливатимуть інструменти аналізу даних про ціну та час впровадження. Порівнюючи інструменти аналізу даних, ви можете перевірити, чи можете ви платити за те, що використовуєте, чи існує фіксована місячна плата.
#5. Час
Нарешті, скільки часу потрібно для впровадження інструментів аналізу даних? Вам потрібне рішення, яке запрацює за 4 тижні чи 4 місяці? Якщо ви створюєте власні інструменти аналізу даних, вам доведеться врахувати витрати на непродуктивний час очікування. ціна та ліцензування. Деякі інструменти аналізу даних пропонуватимуться на основі передплати або ліцензування. У цьому випадку вам може знадобитися врахувати необхідну кількість користувачів або, якщо ви дивитесь виключно на основі кожного проекту, потенційну тривалість підписки.
Відповівши на всі запитання вище, ви краще зрозумієте, які інструменти підходять саме вам.
Найкращі інструменти аналізу даних
Найкращі інструменти аналізу даних допомагають компаніям покращувати їхні продукти та послуги, щоб підвищити рівень задоволеності клієнтів. По суті, аналіз даних — це збір і систематизація великих обсягів даних для вилучення корисної інформації, яка допомагає зробити ключовий бізнес-вибір. Загалом Data Analytics вивчає дані та генерує прогнози для отримання корисної інформації. Давайте розглянемо найкращі інструменти аналізу даних нижче,
#1.Точка думок
На відміну від традиційних інструментів аналізу даних, ThoughtSpot працює над розумінням природної мови. Щоб візуалізувати свої дані, вам потрібно лише поставити правильне запитання природною мовою. ThoughtSpot автоматично демонструє візуалізації та інші унікальні дані, які ви можете використовувати для створення звітів або інформаційних панелей.
№2. Microsoft Excel
Найвідоміша у світі програма для роботи з електронними таблицями. Більше того, він містить обчислення та функції побудови графіків, які ідеально підходять для аналізу даних. Незалежно від вашої спеціальності та незалежно від того, яке інше програмне забезпечення вам може знадобитися, Excel є основним продуктом у цій галузі. Його безцінні вбудовані функції включають зведені таблиці та інструменти створення.
№ 3. Python
Мова програмування з широким спектром використання, Python є обов’язковим для будь-якого аналітика даних. На відміну від більш складних мов, вона зосереджена на читабельності, а її загальна популярність у сфері технологій означає, що багато програмістів уже знайомі з нею. Python також надзвичайно універсальний; він має величезний набір бібліотек ресурсів, які підходять для різноманітних завдань аналітики даних
#4. Qlikview
Qlikview рекомендовано як найкращий інструмент для візуалізації даних. Це швидше, легше та унікально за своєю природою. У QlikView є спільнота, яка має дискусійні форуми, блоги та бібліотеку. Спільнота допомагає вирішити більшість ваших запитів. Він показує зв’язок між даними за допомогою різних кольорів. Qlikview допомагає користувачам приймати правильні рішення на основі різних підходів до візуалізації даних.
#5. R [CRAN]
Він зазвичай використовується для створення програмного забезпечення для статистичних/аналізованих даних. Синтаксис R складніший, ніж Python, і крива навчання крутіша. Однак він був створений спеціально для вирішення важких статистичних обчислювальних завдань і дуже популярний для візуалізації даних. Подібно до Python, R також має мережу вільно доступного коду під назвою CRAN (The Comprehensive R Archive Network), яка пропонує понад 10,000 XNUMX пакетів.
Безкоштовні інструменти аналізу даних
Безкоштовні інструменти аналізу даних використовуються для аналізу даних і створення значущої інформації з набору даних. Це набір інструментів, який допомагає компаніям створити процес прийняття рішень на основі даних.
Безкоштовні інструменти аналізу даних – це додатки та програмне забезпечення, які використовуються аналітиками даних для розробки та виконання необхідних аналітичних процесів, які допомагають компаніям приймати кращі та обґрунтованіші бізнес-рішення, одночасно знижуючи витрати та збільшуючи прибуток. Нижче наведено приклади безкоштовних інструментів аналізу даних
№ 1. Дивляч
Cloud-based Looker забезпечує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування, простий у використанні. Він пропонує безкоштовні інструменти аналізу даних і керування ними, бізнес-аналітику та розширені можливості візуалізації. Багатохмарна стратегія інструменту підтримує використання різних джерел даних і методів розгортання. Looker також легко підключається до масиву баз даних, включаючи Snowflake і Amazon Redshift.
#2. Помаранчевий
це інструмент інтелектуального аналізу даних і машинного навчання з відкритим кодом, який існує більше 20 років як проект Університету Любляни. orange toolkit можна використовувати як просту візуалізацію даних для складних алгоритмів машинного навчання за умови, що він є відкритим кодом. Його також можна використовувати з бібліотекою Python. Це як полотно, де користувач розміщує віджети, і створюється робочий процес. Усі функціональні можливості даних виконуються на полотні віджетів. Користувачі можуть досліджувати різні методи візуалізації, доступні в інструменті.
№3. Domo
надає понад 1,000 вбудованих інтеграцій, які називаються конекторами, які дозволяють користувачам передавати дані до локальних і зовнішніх хмарних систем і з них. Domo також підтримує створення користувальницьких програм, які інтегруються з платформою, що дозволяє розробникам розширювати систему за допомогою негайного доступу до конекторів і інструментів візуалізації. Domo постачається як єдина платформа, яка включає сховище даних і програмне забезпечення ETL, тому компанії, які вже мають власне сховище даних і налаштований конвеєр даних, можуть шукати в іншому місці.
#4. Метабаза
Це безкоштовний інструмент аналітики та бізнес-аналітики з відкритим кодом. Метабаза дозволяє користувачам «задавати запитання» про дані, що є способом для нетехнічних користувачів використовувати інтерфейс «вкажи та клацни» для побудови запиту. Це добре працює для простої фільтрації та агрегації; більш технічні користувачі можуть перейти безпосередньо до необробленого SQL для більш складного аналізу. Metabase також має можливість надсилати результати аналітики до зовнішніх систем, таких як Slack.
№ 5. Таблиця
Безкоштовний аналітичний інструмент для візуалізації даних від простих до складних. Це щось на зразок інтерактивне, і ми можемо запропонувати мітки, інструменти, розмір стовпця та майже все, що ми можемо налаштувати. Інтерфейс перетягування є дуже корисним у цьому програмному забезпеченні, а обчислення також можна виконувати в Tableau. Кожен, хто не має жодного уявлення про аналітику, може бачити та розуміти дані з платформи Tableau.
Переваги інструментів аналізу даних
Запроваджуючи інструменти аналізу даних, організації можуть пришвидшити прийняття рішень, залучити нових клієнтів, покращити клієнтський досвід і стати перспективними. Деякі з переваг інструментів аналізу даних:
#1. Прискорення прийняття рішень
Оскільки інструменти аналізу даних можуть надати кожному професіоналу можливості самообслуговування аналітики, організації можуть пришвидшити прийняття рішень завдяки грамотності даних. Користувачі можуть ставити різні запитання та отримувати інформацію, яка може революціонізувати бізнес-операції та показники продажів.
#2. Залучайте клієнтів
Аналізуючи дані загальнодоступних доменів, у тому числі соціальних медіа, організації можуть визначити потреби користувачів, що змінюються. Це дозволить компаніям бути в курсі мінливих вимог, додаючи нові продукти/послуги, щоб продовжувати отримувати нові можливості використання.
#3. Поліпшення досвіду клієнтів
Інструменти аналізу даних допомагають оцінити недоліки в постачанні продуктів/послуг і дозволяють знайти те, що не подобається користувачам. За допомогою інструментів аналізу даних ви можете виконувати розширений аналіз, як-от сентиментальний аналіз, щоб дізнатися, як клієнти ставляться до ваших продуктів, що дозволить вам краще обслуговувати користувачів.
# 4. Станьте перспективним
Завдяки розумінням організації приймають обґрунтовані рішення, щоб отримати кращі результати в майбутньому. Протягом багатьох років компанії покладалися на інтуїцію тих, хто приймає рішення, але за допомогою аналізу даних вони можуть усунути неточні припущення та працювати з чіткістю.
Висновок
Аналіз даних можна зробити легко, якщо трохи попрактикуватися. Не всі засоби однаково допоможуть. Добре вибрати один інструмент і стати майстром у цьому інструменті. Розуміння даних є важливим для того, щоб знати, де ми насправді знаходимося з точки зору аналітики даних. Програмування не дуже важливо для візуалізації та аналізу даних. Але деякі інструменти наближають вас до програмування.
посилання
- Educba
- .stitchdata.
- .forbes.
- Кар'єрний ливарник
Статті по темі
- НАЙКРАЩІ ІНСТРУМЕНТИ МАРКЕТИНГОВОЇ АНАЛІТИКИ: найкращі безкоштовні та платні варіанти
- ЩО ТАКЕ УПРАВЛІННЯ МАРКЕТИНГОМ: остаточний посібник [Оновлено]
- Типи аналітики: як застосовувати їх у будь-якому бізнесі
- СТРАТЕГІЯ ДАНИХ: 7 компонентів стратегії даних, які потрібні кожному Compound
- Описова аналітика: значення, приклади та кроки, спрощено!!!
