Проведення аналізу даних допоможе компаніям виявити закономірності, тенденції та зв’язки, які допоможуть їм зробити кращий вибір і ефективніше вести свій бізнес. Однак вирішити, які інструменти аналізу даних будуть найкращими для дослідження, може бути складно, оскільки існує безліч інструментів і методів. Отже, ця стаття висвітлить особливості та переваги найпопулярніших інструментів аналізу даних.
Хто такий аналітик даних?
Аналітик даних використовує різні інструменти та методи для дослідження, збору, організації та аналізу даних із різних джерел, щоб допомогти організаціям досягти своїх бізнес-цілей. Вони використовують логіку, статистичні методи та комп’ютерне програмування, щоб перетворити числа в інформацію, яку організації можуть використовувати для покращення робочого процесу та бізнес-процесів. Аналітики даних відповідають за розрізнення важливих і менш важливих даних, а також часто відповідають за якість даних і підготовку звітів для внутрішніх і зовнішніх зацікавлених сторін.
Що таке Data Analyst Tools?
Інструменти аналітика даних – це програмні додатки або платформи, які дозволяють аналітикам даних досліджувати, збирати, очищати, запускати аналіз і візуалізувати дані, щоб отримати інформацію та прийняти рішення на основі даних. Крім того, вони надають користувачам доступ до різноманітних операцій і функцій, дозволяючи їм керувати різними областями процесу аналізу даних.
Найкращі інструменти аналізу даних
Найпопулярніші інструменти та програмне забезпечення аналітиків даних включають:
№1. Microsoft Excel
Інструмент аналізу даних Microsoft Excel, також відомий як Analysis ToolPak, — це надбудова, яка надає аналітику різні інструменти для аналізу фінансових, дослідницьких, статистичних та інженерних даних. Його особливості включають:
- Простота активації: Пакет аналізу можна легко активувати, перейшовши на вкладку «Параметри» меню «Файл», вибравши «Надбудови», а потім вибравши «Надбудови Excel» у розкривному списку «Керувати».
- Різні варіанти аналізу: Після активації Analysis ToolPak пропонує різноманітні інструменти аналізу даних, такі як регресія, гістограми, дисперсійний аналіз (ANOVA) і t-критерії тощо.
- Вихідні таблиці та діаграми: Він використовує відповідні статистичні чи інженерні макрофункції для обчислення та відображення результатів у вихідних таблицях. Деякі інструменти також створюють діаграми на додаток до вихідних таблиць.
- Аналіз одного аркуша: Функції аналізу даних працюють на одному робочому аркуші, результати відображаються на першому аркуші, а порожні відформатовані таблиці – на інших аркушах.
№ 2. Таблиця
Tableau — один із популярних інструментів аналізу даних, відомий чудовою візуалізацією, швидкістю, інтерактивністю та підтримкою мобільних пристроїв. Він має візуальний інтерфейс із функцією перетягування, що спрощує створення інтерактивних візуалізацій і інформаційних панелей без значного досвіду програмування. Можливості візуалізації Tableau роблять його популярним вибором у сфері бізнес-аналітики. Його особливості включають:
- Інтуїтивно зрозумілий і зручний інтерфейс: Tableau — це зручна платформа візуальної аналітики для дослідження та аналізу даних без технічних знань.
- Потужне дослідження даних: Технологія Tableau VizQL забезпечує швидку візуальну ідентифікацію шаблонів і дослідження даних за допомогою дій перетягування.
- Гнучкий інтерфейс для дослідження даних: Tableau пропонує універсальний інтерфейс дослідження даних для користувачів із будь-якими технічними можливостями, пропонуючи розширену аналітику, складні обчислення, інтеграцію R/Python, когортний аналіз і можливості прогнозування для кращого розуміння та співпраці.
- Інтеграція з R і Python: Tableau інтегрується з R і Python, розширюючи аналітичні можливості та забезпечуючи множинну лінійну регресію для аналізу даних.
- Доступність і співпраця: Він пропонує візуальну аналітику для організацій, у тому числі Tableau Mobile для доступу до даних на ходу, дослідження браузера та вбудовану інтеграцію для покращеної видимості та покращеної співпраці з даними.
#3. Дані перископа
Periscope Data — це платформа бізнес-аналітики, яка підтримує інтеграцію з популярними сховищами даних і базами даних. Це один із інструментів аналізу даних, який дозволяє технічним аналітикам перетворювати дані за допомогою SQL, Python або R, тоді як менш технічні користувачі можуть легко створювати інформаційні панелі та ділитися ними. Periscope Data також пропонує сертифікати безпеки, такі як HIPAA-HITECH. Особливості Periscope Data включають:
- Єдина платформа даних: Periscope Data пропонує уніфіковану платформу для отримання, зберігання, аналізу та звітування про дані з багатьох джерел, забезпечуючи єдине джерело даних
- Підтримка SQL, Python і R: Periscope Data інтегрує SQL, Python і R, що дозволяє фахівцям з даних виконувати складний аналіз, створювати прогнозні моделі та створювати інтерактивні візуалізації в одному середовищі розробки.
- Візуалізація даних: Periscope Data надає комплексний набір візуалізацій даних із різними параметрами діаграм, що дозволяє користувачам створювати власні візуалізації та розуміти прогрес відділу.
- Управління та безпека даних: Periscope Data надає комплексний модуль керування даними для користувачів, щоб контролювати доступ, створювати ізольовані середовища та гарантувати безпеку та відповідність даних.
- Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс і керування запитами: Periscope Data пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс із інструментами спеціальних запитів, редактором SQL, автозаповненням, форматуванням і режимом дослідження для ефективного аналізу даних і керування запитами.
#4. Power BI
Microsoft пропонує Power BI, інструмент бізнес-аналітики. Це дозволяє користувачам імпортувати дані з різних джерел і створювати інформаційні панелі та звіти в реальному часі. Power BI підтримує інтеграцію штучного інтелекту та Excel, а також пропонує готові та спеціальні з’єднувачі даних. Це дозволяє компаніям краще розуміти свої дані завдяки потужній аналітиці та візуалізації. Переваги використання Power BI включають:
- Інформаційні панелі в режимі реального часу: Power BI дозволяє користувачам створювати інформаційні панелі в реальному часі, які миттєво оновлюються для вирішення проблем і пошуку можливостей.
- Дружній інтерфейс: Power BI має інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який полегшує користувачам візуалізацію та аналіз даних.
- Інтеграція даних: Power BI підтримує легку інтеграцію даних із різних джерел, зокрема Excel, SQL Server, Azure, Salesforce тощо.
- Співпраця: Power BI дозволяє користувачам ділитися своїми інформаційними панелями та звітами з іншими, що полегшує співпрацю над проектами аналізу даних.
#5. Сплин
Splunk — популярна платформа для збору великих даних і аналітики, яка отримує статистичні дані з великих обсягів машинних даних. Це дозволяє організаціям ефективно керувати програмами, ІТ-операціями, відповідністю та моніторингом безпеки. Splunk пропонує кілька інструментів і функцій для аналізу даних, наприклад:
- Індексація та пошук: Splunk індексує та співвідносить дані в контейнері для пошуку, сповіщень, звітів і візуалізацій. Він знаходить тенденції, створює вимірювання та діагностує проблеми.
- Аналіз даних у режимі реального часу та історичних даних: Splunk дозволяє підприємствам аналізувати та візуалізувати дані місяців або років за допомогою гнучкого інтерфейсу користувача.
- Інтеграція зі структурованими даними: Splunk покращує оперативну аналітику та бізнес-аналіз, інтегруючи машинні дані з реляційними базами даних і сховищами даних.
- масштабованість: Splunk можна швидко масштабувати з одного до кількох центрів обробки даних.
- Моделювання даних: Експерти домену можуть формувати індексовані дані в один або кілька наборів даних, щоб допомогти кінцевим користувачам оцінити бізнес-кейси, не вивчаючи мову обробки пошуку Splunk.
№6. Datapine
Datapine — це інструмент аналізу даних, який надає клієнтам швидкий і легкий доступ до їхніх даних бізнес-аналітики без необхідності знання SQL або баз даних. Він пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс перетягування для аналізу баз даних.
Переваги використання DataPine включають наступне:
- Прийняття рішень в режимі реального часу: онлайн-аналіз даних дозволяє компаніям аналізувати минулі тенденції, відстежувати поточну ефективність і передбачати майбутнє. Це покращує робочі процеси, процес прийняття рішень і доходи.
- Покращена продуктивність і якість даних: Централізація даних компанії в онлайн-інструменті аналізу даних зменшує кількість помилок і неправильної інтерпретації. Таким чином, бізнес-користувачі можуть отримувати, аналізувати та відображати дані без підтримки ІТ.
- Прогностична аналітика: Datapine аналізує історичні та поточні дані, щоб виявити тенденції та закономірності. Він точно прогнозує майбутню продуктивність, дозволяючи організаціям випереджати свої дані.
- Доступність і безпека даних: DataPine забезпечує віддалений доступ до даних, забезпечуючи безпеку та безпечне з’єднання на будь-якому пристрої з підтримкою Інтернету.
#7. RStudio (Позит)
RStudio (Posit) — популярна мова програмування та інтегроване середовище розробки (IDE) для аналізу даних і статистичних обчислень. Він забезпечує зручний інтерфейс для написання, виконання та налагодження R-коду, а також для перегляду й обробки даних. Функції RStudio включають:
- Редактор коду: RStudio — це редактор коду з підсвічуванням синтаксису, доповненням і інструментами налагодження, що підвищує ефективність і результати в реальному часі.
- Браузер робочої області: браузер робочої області RStudio відстежує змінні середовища, функції, списки та кадри даних. Це візуальне відображення об’єктів допомагає маніпулювати та аналізувати дані.
- розгортання: RStudio підтримує Shiny, дозволяючи створювати веб-програми та інтерактивні інформаційні панелі в R без веб-розробки чи розгортання. Це спрощує обмін вашими проектами аналітики даних з іншими.
- Співпраця та відтворюваність: інтеграція Git дозволяє співпрацювати в RStudio. RMarkdown надає звіти з текстом, кодом, графікою та результатами. Це допомагає забезпечити відтворюваність ваших робочих процесів аналітики даних.
№8. SAS
SAS — це пакет програм для розширеного статистичного аналізу даних, багатовимірного аналізу, бізнес-аналітики, керування даними, візуалізації та прогнозної аналітики. Його особливості включають:
- Незалежність від платформи: SAS не залежить від платформи, що означає, що він може працювати на різних операційних системах, таких як Linux і Windows. Ця гнучкість дозволяє користувачам працювати з SAS у своїй улюбленій операційній системі.
- Доступ до даних: SAS забезпечує легкий доступ до файлів необроблених даних і даних із зовнішніх баз даних. Він може читати та записувати дані майже в будь-якому форматі, що робить його гнучким для роботи з різними джерелами даних.
- Бізнес-аналітика: SAS перевершує перетворення, аналіз і маніпулювання даними, пропонуючи детальний контроль і перевагу для завдань бізнес-аналітики.
- Розширена аналітика: SAS надає розширені аналітичні функції для прийняття рішень на основі даних і аналізу.
№ 9. MySQL Workbench
Візуальний інструмент для архітекторів баз даних, розробників і администраторів баз даних, який забезпечує моделювання даних, розробку SQL і комплексні засоби адміністрування. Його функції допомагають розробникам і аналітикам даних працювати з базами даних MySQL. Його особливості включають:
- Візуальне проектування баз даних та моделювання даних: MySQL Workbench спрощує проектування схеми, аналіз даних і створення запитів за допомогою візуального моделювання та обмежень.
- Дослідження та аналіз даних: MySQL Workbench допомагає досліджувати та аналізувати дані за допомогою запитів SQL, фільтрації та сортування.
- Інтеграція з іншими інструментами аналізу даних: MySQL Workbench інтегрується з іншими інструментами для вдосконаленої візуалізації даних, звітності та статистичного аналізу.
- Послуги аналізу SQL в реальному часі: MySQL Workbench дає змогу аналізувати дані в режимі реального часу та аналізувати дані служб SQL Analysis Services.
#10. Кватріки
Завдяки галузевим функціям понад 11,000 XNUMX світових брендів використовують це дослідницьке програмне забезпечення для дослідження ринку. Він пропонує низку функцій для аналізу даних опитувань. Його особливості включають наступне:
- Розділ статистики iQ: Qualtrics Stats iQ — це зручний статистичний інструмент для поглибленого аналізу, визначення тенденцій і прогнозного моделювання, використовуючи дані Qualtrics і зовнішніх джерел..
- Хмарна платформа: Qualtrics — це хмарна платформа, яка дозволяє аналізувати дані з будь-якого місця, дозволяючи користувачам працювати віддалено.
- Інтеграція з існуючими системами: Qualtrics інтегрується з існуючими системами через API, оптимізуючи аналіз і зменшуючи додаткову роботу.
- Першокласна підтримка: Qualtrics надає експертну підтримку, гарантуючи, що користувачі можуть масштабувати завдання аналізу даних і адаптуватися до цілей зростання за допомогою надійної допомоги.
№ 11. KNIME
KNIME — це платформа аналітики даних із відкритим кодом, яка дозволяє користувачам створювати робочі процеси даних за допомогою візуального інтерфейсу. Він пропонує різноманітні інструменти обробки, перетворення та аналізу даних, а також інтеграцію з іншими інструментами науки про дані. Його особливості включають:
- Масштабне виконання з вимогами: KNIME покращує продуктивність робочого процесу завдяки потоковій передачі в пам’яті, багатопотоковій обробці даних і розподіленому обчисленню на Apache Spark.
- Покращено UX/UI: KNIME Analytics Platform 5 покращує взаємодію з користувачем і спрощує візуальні робочі процеси для початківців.
- Моделювання та візуалізація даних: KNIME пропонує інструменти аналізу даних, включаючи моделювання та візуалізацію, і інтегрується з проектами з відкритим кодом, такими як Keras, TensorFlow, H2O, R і Python для уніфікованого аналізу даних.
- Зберігайте якість і точність: KNIME гарантує високоякісну аналітику, забезпечуючи прозорість, документування та відстеження походження даних, кроки та підходи до моделювання для легкого обслуговування та виправлення.
- Функції економії часу: KNIME пропонує функції для економії часу для створення прототипів і тестування, включаючи попередньо створені компоненти для розробки функцій, оптимізації гіперпараметрів і інтерпретації моделі.
#12. ERWIN DATA MODELER (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) — це потужний інструмент моделювання даних, який пропонує низку функцій для аналізу та керування даними. Його ключові особливості включають:
- Управління даними та інтелект: Erwin Data Modeler — це центральне сховище для визначень даних, що забезпечує видимість, управління та керування даними. Він підтримує бізнес-терміни, правила та найкращі практики, стимулюючи стратегічне використання даних.
- Можливості моделювання даних: Erwin Data Modeler — це комплексний інструмент для проектування, розгортання та розуміння складних бізнес-структур і технічних даних, що підтримує IDEF1X і нотацію розмірного моделювання.
- Управління метаданими: Erwin Data Modeler автоматизує процеси управління та управління даними, підвищуючи цінність корпоративних даних завдяки узгодженості, чіткості та багаторазовому використанню в рамках інтеграції, основних даних, метаданих і аналітичних ініціатив.
#13. Помаранчевий
Провідне програмне забезпечення для аналізу даних, яке використовує статистичні дані, штучний інтелект і методи машинного навчання для виявлення прихованих тенденцій і закономірностей у великих складних наборах даних. Його особливості включають:
- Візуальне програмування: Orange надає візуальний інтерфейс програмування для робочих процесів аналізу даних, що дозволяє легко досліджувати та аналізувати без коду.
- Великий набір інструментів: Orange надає різноманітний набір інструментів для завдань аналізу даних, включаючи віджети для введення, фільтрації, вибірки, імпутації, маніпуляції функціями, візуалізації та контрольованих і неконтрольованих алгоритмів навчання.
- Додатки для розширення функціональності: Orange пропонує додаткові модулі для аналізу різних даних, що дозволяє користувачам виконувати спеціалізований аналіз і працювати з певними типами даних.
- Відкритий вихідний код і кросплатформенність: Orange — це пакет програмного забезпечення з відкритим кодом, випущений за ліцензією GPL, доступний на GitHub, підтримує macOS, Windows і Linux.
Інструменти аналізу великих даних
Інструменти аналізу великих даних – це програмне забезпечення та технології, які використовуються для зберігання, обробки та аналізу великих обсягів даних для отримання значущої інформації та шаблонів. Існують різні інструменти аналізу великих даних, як з відкритим кодом, так і комерційні, з різними функціями та можливостями.
Деякі популярні інструменти включають Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise і Microsoft Power BI. Ці інструменти пропонують такі функції, як якісний аналіз даних, прогнозне моделювання, візуалізація даних та інтеграція з іншими мовами статистики та програмування.
Вибираючи інструменти аналізу великих даних для свого бізнесу, ви повинні враховувати три речі:
- Аналітичні можливості: шукайте інструменти, які пропонують різні типи аналітичних моделей, наприклад прогнозний видобуток, дерева рішень, часові ряди та аналіз ринкового кошика.
- інтеграцією: подумайте, чи можна інструмент інтегрувати з іншими статистичними інструментами та мовами програмування для індивідуального аналізу.
- Імпорт та експорт даних: перевірте, наскільки легко імпортувати й експортувати дані з інструменту, а також підключити його до свого сховища великих даних.
Які методи використовують аналітики даних?
Аналітики даних використовують різні методи та інструменти для аналізу даних і отримання значущої інформації. Методи, які аналітики використовують для аналізу, включають:
- Кількісний аналіз
- Якісний аналіз
- Візуалізація даних
- Очищення та попередня обробка даних
- Дослідження даних
- Моделювання даних
Інструменти для аналізу даних у дослідженнях
Що стосується аналізу даних у дослідженнях, кілька інструментів можуть допомогти вам збирати, обробляти, аналізувати та візуалізувати дані. Популярними інструментами аналізу даних у дослідженнях є:
- Excel: Excel є одним із широко використовуваних інструментів для аналізу даних, особливо для невеликих наборів даних у дослідженнях.
- SPSS: SPSS — це програмне забезпечення для аналізу даних, яке широко використовується в соціальних науках і бізнес-дослідженнях.
- Stata: Stata — це пакет програмного забезпечення для аналізу даних, який зазвичай використовується в економіці, соціальних науках та інших галузях досліджень. Stata відома простотою використання та обробки великих даних.
- Apache Spark: Apache Spark — це уніфікований механізм аналітики для великомасштабної обробки даних. Spark надає API багатьма мовами, включаючи Python і R, що робить його одним із доступних інструментів для дослідження аналізу даних.
Програмне забезпечення для аналізу даних
Програмне забезпечення для аналізу даних має вирішальне значення для ефективного керування та аналізу даних компаній. Це дозволяє користувачам упорядковувати, пояснювати та представляти дані осмислено. Доступні різні варіанти програмного забезпечення для аналізу даних, кожен з яких має функції та можливості.
Поради щодо вибору найкращого програмного забезпечення для аналізу даних
- Перш ніж вибрати програмне забезпечення для аналізу даних, важливо зрозуміти типи даних, які ваша організація хоче аналізувати, і вимоги до інтеграції даних.
- Визначте, хто використовуватиме програмне забезпечення для аналізу даних. Отже, розгляньте можливість підтримки інструментом візуалізацій, які стосуються вашого підприємства.
- Оцініть можливості моделювання даних програмного забезпечення для аналізу даних.
- Розгляньте ціну та модель ліцензування програмного забезпечення для аналізу даних.
Чи використовується SQL для аналізу даних?
Для перегляду даних використовується мова структурованих запитів (SQL). Це потужна мова, створена для роботи з реляційними базами даних. Це також дозволяє користувачам отримувати дані з баз даних, змінювати їх і перевіряти. Крім того, аналітики даних і вчені часто використовують SQL як мову програмування для виконання таких завдань, як фільтрація, агрегування та перетворення даних.
Які існують чотири типи аналітики?
Чотири типи аналітики: описова, діагностична, прогнозна та наказова.
- Описова аналітика: Описова аналітика підсумовує історичні дані за допомогою агрегації даних і методів інтелектуального аналізу, щоб виявити тенденції та закономірності. Він також часто представлений у візуальних представленнях, таких як діаграми та графіки, надаючи інформацію для подальшого аналізу.
- Діагностична аналітика: Діагностична аналітика аналізує минулі події за допомогою дослідження даних, візуалізації та статистичного аналізу, щоб виявити основні причини, взаємозв’язки, а також кореляції.
- Прогностична аналітика: Прогнозна аналітика прогнозує майбутні результати, використовуючи історичні дані, використовуючи статистичне моделювання, машинне навчання та аналіз даних для різних цілей, таких як прогнозування попиту, сегментація клієнтів, виявлення шахрайства та оцінка ризиків.
- Настановна аналітика: Наказова аналітика пропонує рекомендації щодо дій із використанням передових методів, таких як оптимізація та моделювання. Крім того, він зосереджений на сценаріях та їхньому потенційному впливі на ключові показники ефективності.
Статті по темі
- Що може зробити SQL для бізнесу?
- МОДЕЛЮВАННЯ ДАНИХ: визначення, типи та методи
- ТОП 20+ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ АНАЛІТИКИ ДАНИХ у 2023 році
посилання
