АНАЛІТИЧНІ ІНСТРУМЕНТИ: 10+ найкращих аналітичних інструментів для бізнесу, соціальних мереж і маркетингу

Зміст приховувати

Що таке аналітичний інструмент
Аналітичні інструменти для бізнесу
1. Інструменти для бізнес-аналізу:
Інструменти аналізу даних
Інструменти аналітики соціальних мереж
Інструменти маркетингової аналітики
Які 5 категорій аналітичних інструментів?
Чи є Excel аналітичним інструментом?
Чи є SPSS інструментом аналізу даних?
Який аналітичний інструмент найчастіше використовується?
Що таке аналітичний інструмент і метод?
Які 3 поширені аналітичні методи?
Як вибрати аналітичний інструмент?
Висновок
Статті по темі
посилання

Кількість інструментів для аналізу даних розширюється разом із розвитком дисципліни аналізу даних. Якщо ви думаєте про роботу в цій галузі, вам слід прочитати кожну частину цієї статті. У цій статті ми обговоримо деякі з найважливіших інструментів аналізу даних, а також їхні переваги. Ви отримаєте короткий опис кожного із зазначенням його використання, переваг і недоліків як для інструментів з відкритим кодом, так і для комерційного програмного забезпечення.

Що таке аналітичний інструмент

Аналітичні інструменти стосуються інструментів, які забезпечують доступ до даних для цілей дослідження та оцінки, включаючи, але не обмежуючись цим, інформаційні панелі, конструктор запитів, підсумки важливих результатів студентів і працевлаштування, а також дослідницьку бібліотеку, яка може включати набір даних P20W.

Аналітичні інструменти для бізнесу

Щоб оцінити й проаналізувати дані, рішення для бізнес-аналітики збирають їх з однієї або кількох бізнес-систем і консолідують у сховищі, наприклад сховищі даних. Більшість підприємств використовують різноманітні інструменти аналітики, зокрема складні програми інтелектуального аналізу даних, електронні таблиці зі статистичними функціями та програми прогнозного моделювання.

Разом ці інструменти бізнес-аналітики дають організації всебічне уявлення про бізнес, виявляючи важливі ідеї та розуміння галузі, а також дозволяючи організації приймати більш обґрунтовані рішення щодо бізнес-операцій, переходів клієнтів та інших питань.

Інструменти для бізнес-аналізу:

#1. SWOT оцінка

SWOT-аналіз — це набір методів, які використовуються для аналізу як внутрішніх, так і зовнішніх елементів, які впливають на успіх компанії. Перш ніж компанія запустить будь-які нові плани, особливо стратегічні плани маркетингу, це дослідження зазвичай проводиться на ранніх стадіях. Сильні сторони, слабкі сторони, можливості та загрози є чотирма факторами, що сприяють цьому дослідженню, на які необхідно звернути увагу, щоб завершити його. Сильні та слабкі сторони серед них відносяться до будь-яких факторів, які є внутрішніми та контролюються корпорацією; з цієї причини вони також відомі як внутрішні фактори. З іншого боку, порівняльний аналіз зосереджується на аналізі зовнішніх елементів. Потім ці елементи поділяються на корпоративні можливості та загрози.

#2. Оцінка PEST

Цей аналіз PEST, що означає політичний, економічний, соціологічний і технологічний, є підходом до вивчення того, як зовнішні фактори впливають на ефективність підприємства. Під час аналізу власникам бізнесу надається низка зовнішніх аспектів, які мають вплив на їхні компанії як прямо, так і опосередковано.

#3. Оцінка MOST

Цей підхід підходить для будь-якої компанії, яка бажає провести внутрішній аналіз, оскільки він дає власникам впевненість, що вони дотримуються правильної моделі. Місія, цілі, стратегії та тактики скорочуються як МОСТ. Компанія повинна визначити, куди вона хоче йти, яких цілей вона повинна досягти для виконання своєї місії, особливості свого плану та те, як вона буде їх виконувати.

#4. Гепталіз

Цей підхід аналізує ключові аспекти бізнес-ініціативи на початку процесу оцінювання. Ринкові можливості, продукт або рішення, стратегія виконання, фінансовий механізм, людський капітал, очікуваний прибуток і запас надійності – це сім основних факторів, які складають цей аналіз.

Інструменти аналізу даних

Ми почнемо наш список із абсолютно необхідного — інструментів аналізу даних, які вам потрібні. Потім ми перейдемо до деяких найбільш популярних продуктів і платформ, якими користуються як великі, так і малі підприємства.

#1. Використовуйте Excel

Коротко про Excel:

Програмне забезпечення для електронних таблиць, тип утиліти.
Наявність: Бізнес.
Звітування та суперечка даних є двома основними способами використання.
Переваги: широко використовується та має масу корисних плагінів.
Мінуси: дорого, обчислювальні помилки та погане керування величезними даними.

Найвідомішою програмою для роботи з електронними таблицями є Excel. Він також має функції обчислення та побудови графіків, які чудово підходять для аналізу даних. Незалежно від вашої сфери знань чи додаткового програмного забезпечення, яке вам може знадобитися, Excel є стандартом у галузі. Його корисні вбудовані функції включають інструменти для розробки форм і зведені таблиці (для сортування або підрахунку даних). Він також надає широкий спектр додаткових функцій, які спрощують маніпулювання даними. Наприклад, ви можете об’єднати текст, числа та дати в одну клітинку за допомогою функції CONCATENATE. Функція пошуку в Excel спрощує виділення окремих даних, а SUMIF дає змогу будувати підсумкові значення на основі гнучких критеріїв.

№ 2. Python

Коротко:

Мова, яка використовується для програмування.
Доступні тисячі безкоштовних бібліотек із відкритим кодом.
З його допомогою виконується все, від збору даних до аналізу та звітності.
Плюси: простий у вивченні, дуже адаптивний і широко використовується.
Мінуси: інтенсивна пам'ять; не так швидко, як деякі інші мови для виконання

Python є важливим інструментом для кожного аналітика даних і має широкий спектр застосувань. Він надає вищий пріоритет читабельності, ніж більш складні мови, і через його широке використання в комп’ютерній індустрії багато програмістів уже знайомі з ним. Крім того, Python неймовірно адаптивний, завдяки величезному вибору бібліотек ресурсів, придатних для широкого спектру різноманітних завдань з аналізу даних. Наприклад, бібліотеки NumPy і pandas чудово підходять для підтримки загальної обробки даних, а також для оптимізації великих обчислювальних навантажень.

#3. Зошит Юпітер

Огляд Jupyter Notebook:

Інтерактивне авторське програмне забезпечення є таким інструментом.
Наявність: з відкритим кодом.
Серед звичайних способів використання – обмін кодом, розробка навчальних посібників і демонстрація роботи.
Плюси: відмінно підходить для відображення; незалежно від мови.
Мінуси: не дуже самодостатній і не сприяє командній роботі.

Веб-програма з відкритим кодом під назвою Jupyter Notebook дозволяє створювати інтерактивні документи. Вони включають текст розповіді, рівняння, живе програмування та візуалізацію. Подумайте про щось, що нагадує сторінку Microsoft Word, але є набагато більш інтерактивним і пристосованим для аналізу даних! Це чудовий інструмент для відображення роботи як інструмент аналітики даних: Jupyter Notebook, який працює у браузері, підтримує понад 40 мов, включаючи Python і R. Він також пропонує різноманітні вихідні дані, включаючи HTML, фотографії, відео та багато іншого, і підключається до великих інструментів аналізу даних, таких як Apache Spark (див. нижче).

#4. Apache Spark

Короткий опис Apache Spark

Фреймворк для обробки даних, тип інструменту.
Наявність: з відкритим кодом.
Обробка великих даних і машинне навчання є двома основними способами використання.
Плюси: швидкий, динамічний і простий у використанні.
Мінуси: строгий інтерфейс користувача та відсутність механізму керування файлами.

Використовуючи програмну архітектуру Apache Spark, спеціалісти з обробки даних та аналітики можуть швидко аналізувати величезні обсяги даних. Спочатку він був створений у 2012 році, а потім переданий благодійній організації Apache Software Foundation. Spark — це структура розподіленої аналітики, створена для дослідження неструктурованих великомасштабних наборів даних. Хоча існують інші подібні фреймворки (наприклад, Apache Hadoop), Spark неймовірно швидкий. Він приблизно в 100 разів швидший за Hadoop, оскільки використовує оперативну пам’ять, а не локальну. Тому його часто використовують для створення моделей машинного навчання, які потребують великої кількості даних.

№5. Microsoft Power BI

Коротко про Power BI:

Набір інструментів бізнес-аналітики.
Програмне забезпечення, яке можна придбати (з безкоштовною версією).
Найчастіше використовується для прогнозної аналітики та візуалізації даних.
Плюси: чудове підключення до даних, послідовні оновлення та ефективна візуалізація.
Мінуси: обмежені дані (у безкоштовній версії), строгі формули та незграбний інтерфейс користувача.

Power BI є відносно новачком на ринку рішень для аналізу даних із терміном служби менше десяти років. Спочатку він був розроблений як плагін Excel, але пізніше був оновлений як окремий набір корпоративних інструментів аналізу даних на початку 2010-х років. Завдяки короткому періоду навчання користувачі Power BI можуть легко створювати інтерактивні візуальні звіти та інформаційні панелі. Сильна інтеграція даних є ключовою перевагою; він добре працює з хмарними джерелами, такими як аналітика Google і Facebook, а також із текстовими файлами, серверами SQL і Excel (як можна очікувати від продукту Microsoft).

№ 8. Таблиця

Короткий огляд Tableau:

Інструмент такого роду: один для візуалізації даних.
Наявність: Комерційна.
Здебільшого він використовується для створення інформаційних панелей даних і робочих таблиць.
Плюси: швидкість, взаємодія та підтримка мобільних пристроїв.
Мінуси: відсутність попередньої обробки даних і поганий контроль версій.

Одним із найкращих комерційних інструментів аналізу даних є Tableau, який дозволяє створювати інтерактивні візуалізації та інформаційні панелі без необхідності мати глибоке розуміння програмування. Набір неймовірно зручний і обробляє величезні обсяги даних краще, ніж багато інших інструментів BI. Його візуальний інтерфейс із функцією перетягування — це ще одна функція, яка відрізняє його від багатьох інших інструментів аналізу даних. однак,

№ 9. KNIME

Коротко:

Платформа інтеграції даних, тип інструменту.
Наявність: з відкритим кодом.
Видобуток даних і машинне навчання є двома основними способами використання.
Плюси: Платформа з відкритим кодом чудово підходить для програмування, яке керується візуальними елементами.
Мінуси: не можна масштабувати, і деякі функції вимагають технічного ноу-хау.

KNIME (Konstanz Information Miner), хмарна платформа інтеграції даних з відкритим кодом, є останньою в нашому списку. Інженери-програмісти з Констанцького університету в Німеччині створили його в 2004 році. Хоча KNIME спочатку був розроблений для фармацевтичного сектору, його здатність компілювати дані з кількох джерел в єдину систему призвела до його використання в інших сферах. Вони складаються з машинного навчання, бізнес-аналітики та аналізу споживачів.

Причина, по якій Sprout Social посідає перше місце в нашому списку, полягає в попиті на міжканальну аналітику соціальних мереж.

Sprout допоможе вам, незалежно від того, чи хочете ви швидко порівнювати результати в багатьох мережах одночасно чи глибоко досліджувати свою продуктивність в одній мережі.

Sprout містить шаблонні та настроювані параметри звітності, що дає вам різноманітні способи не лише збирати важливі соціальні дані, але й розуміти, що вони представляють, і передавати їх іншим, виключаючи нерелевантні показники та зменшуючи шум.

№2. HubSpot

Аналітичні інструменти, надані HubSpot, дозволяють пов’язати ефективність соціальних мереж із збільшенням продажів і бізнесу. Ви можете звітувати про успіх своєї соціальної стратегії в усіх каналах незалежно від того, створюєте ви контент безпосередньо через HubSpot, через інші платформи чи перебуваючи в дорозі. Щоб оцінити успіх кампанії, ви також можете порівняти ефективність кількох платформ соціальних мереж.

№ 3. BuzzSumo

BuzzSumo — це фантастичний інструмент для дослідження соціальної взаємодії будь-якої інформації, незважаючи на те, що він не є платформою соціальних мереж у традиційному розумінні.

Цей інструмент може показати вам кількість поширень вашої останньої статті в блозі на Facebook, Twitter і Pinterest. Щоб оцінити порівняння ваших маркетингових стратегій вмісту з конкурентами, ви також можете відстежувати ефективність вмісту, який конкурує за релевантні галузеві ключові слова.

#4. Куралювати

Компанії, які прагнуть збільшити продажі в Instagram, можуть використовувати такі платформи, як Curalate, як гібрид вітрини та інструмента аналітики. Ви, мабуть, стикалися з посиланням «Like2Buy» у дикій природі, незалежно від того, було воно фірмовим чи ні. Перегляньте біографію Curalate в Instagram, щоб побачити, як такі великі компанії, як Bose, використовують його для соціальних продажів.

#5. малюнок

Такі інструменти, як Keyhole, пропонують аналіз ефективності хештегів секторів і кампаній у Twitter і Instagram у реальному часі. Роблячи це, фірми можуть розміщувати рекламу в періоди завантаженості та дізнаватися, які хештеги найбільш популярні серед їхніх підписників.

#6. Додаток SHIELD.

LinkedIn привертає все більше уваги маркетологів B2B, оскільки це джерело 80% їхніх соціальних потенційних клієнтів. Тим часом, враховуючи зростаючий попит на захист інтересів працівників, організаціям слід також стежити за профілем кожного продавця в LinkedIn на додаток до сторінки своєї компанії.

Прогалину заповнюють нові аналітичні рішення для соціальних медіа, такі як SHIELD. Наприклад, SHIELD оцінює ефективність профілю та посади кожного співробітника. Співробітники можуть налаштувати свої публікації перед публікацією, щоб збільшити їх охоплення за допомогою показників вмісту, таких як середні оцінки "подобається", коментарі та хештеги.

Інструменти маркетингової аналітики

Ми повинні зрозуміти сфери, в яких ці інструменти можуть бути корисними, якщо ми хочемо зрозуміти важливість маркетингових аналітичних інструментів. Маркетингова аналітика має різноманітні форми.

№1. Improvado

Improvado — це платформа маркетингової аналітики корпоративного рівня, яка спрощує подальше вивчення даних про маркетинг, продажі та доходи шляхом автоматизації збору й перетворення даних. Платформа забезпечує всю систему маркетингових даних.

#2. Whatagraph

За допомогою інструменту маркетингової звітності Whatagraph ви можете складати корисні звіти з різних джерел даних. Нижче наведено дві основні демографічні категорії користувачів Whatagraph. Перша категорія складається з маркетингових фірм, які керують численними обліковими записами кожного клієнта. Вони можуть підключити ці джерела даних до Whatagraph для створення звіту. Звіт можна автоматизувати, щоб автоматично надсилати нові дані через заздалегідь визначені проміжки часу після його підготовки. На цій основі агентства можуть скоротити тижневі години, витрачені на розробку звіту для кожного клієнта.

№3. Domo

Domo — це інструмент аналітики, який зосереджений на візуалізації даних і бізнес-аналітиці.

Платформа Domo ідеально підходить для керівників вищого рівня, які працюють у великих корпораціях, які хочуть використовувати неспеціальний інструмент BI, який може створювати інформаційні панелі для керівників у всій фірмі. Дані маркетингових ініціатив не є основною метою Domo. Це вказує на те, що, незважаючи на те, що програма має значну ємність для інформаційних панелей керівництва та бізнес-інформації всієї компанії, вона, ймовірно, не є ідеальним варіантом для збору та візуалізації маркетингових даних. Платформа надто дорога для використання лише відділом маркетингу, оскільки роз’єми не розширюються настільки глибоко, а маркетингова інтеграція менш широка.

#4.Funnel.io

Funnel.io — це платформа маркетингової аналітики, яка оптимізує маркетингові звіти та аналіз шляхом автоматизації збору, перетворення та завантаження даних. У програму інтегровано понад 500 програм і платформ, включаючи CRM, електронну комерцію, платформи електронного маркетингу та інші. Користувачі можуть виконувати автоматичну категоризацію даних, змінювати частоту імпорту та експорту та змінювати необроблені дані за допомогою Funnel.io.

Які 5 категорій аналітичних інструментів?

наказовий,
прогнозний,
діагностичний,
Описовий,
та пізнавальний

Чи є Excel аналітичним інструментом?

Однією з найбільш використовуваних програм для аналізу даних є Microsoft Excel. Вони, безсумнівно, є найбільш затребуваним аналітичним інструментом, оскільки містять вбудовані зведені таблиці. Ви можете просто імпортувати, переглядати, очищати, аналізувати та візуалізувати свої дані за допомогою цього універсального інструменту керування даними.

Чи є SPSS інструментом аналізу даних?

SPSS надає аналіз даних для описової та двовимірної статистики, чисельні прогнози результатів і прогнози для ідентифікації груп. Крім того, програмне забезпечення пропонує функції побудови графіків, прямого маркетингу та перетворення даних.

Який аналітичний інструмент найчастіше використовується?

Найпопулярнішим інструментом для роботи з електронними таблицями та створення аналізів є Microsoft Excel.

Що таке аналітичний інструмент і метод?

Які 3 поширені аналітичні методи?

Регресійний аналіз.
Моделювання методом Монте-Карло.
Факторна оцінка

Як вибрати аналітичний інструмент?

Бізнес-цілі. Ваша аналітична платформа має відповідати вашим поточним і майбутнім бізнес-вимогам, як і будь-які інші інвестиції в ІТ.
ціноутворення,
Інтерфейс користувача та візуалізація,
Розширена аналітика та ціноутворення.
Інтеграція, мобільність,
Гнучкість і масштабованість,.
Кілька джерел даних.

Висновок

Загрози безпеці даних існують для всіх фірм. Аналізуючи та візуалізуючи відповідні дані, організації можуть використовувати аналітику даних, щоб визначити основні причини попередніх порушень даних. Наприклад, ІТ-підрозділ може використовувати програми аналітики даних для аналізу, аналізу та візуалізації журналів аудиту, щоб точно визначити шлях і точку походження атаки. ІТ-спеціалісти можуть використовувати цю інформацію, щоб знайти вразливості та виправити їх.