Компанії використовують програмне забезпечення для аналізу даних, щоб підвищити доходи та ефективність шляхом аналізу бізнес-даних на кількісному та якісному рівнях для підвищення продуктивності та прибутку. Компанії можуть отримувати дані, класифікувати їх, знаходити тенденції та поведінку та аналізувати їх, щоб отримати розуміння за допомогою інструментів аналізу даних. Міжнародні компанії збирають і вивчають дані про клієнтів, бізнес-процеси, ринкову економіку та реальний досвід. Основною функцією сучасних фірм є аналіз даних. Оскільки жоден інструмент аналізу даних не може задовольнити всі потреби, вибрати найкращий може бути важко. Давайте розглянемо деякі з найбільш популярних рішень на ринку сьогодні, а потім оцінимо ключові критерії для вибору між ними, щоб допомогти вам вирішити, який інструмент аналізу даних найкращий для вашого бізнесу.
Програмне забезпечення для аналізу даних
Сьогодні існує декілька інструментів або програмного забезпечення для аналізу даних, які допомагають вирішити проблему перетворення чи перетворення вихідних даних у корисну інформацію та працювати над проектами аналізу даних. Ця інформація може знадобитися для прийняття бізнес-рішень за допомогою аналізу на основі даних. Основним обов’язком аналітика даних є отримання інформації з даних, і для цього вони повинні використовувати численні технології аналізу даних, які є в їхньому розпорядженні.
№1. Microsoft Excel
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. Excel добре підходить для легкого аналізу, але не підходить для аналізу великих даних, оскільки він має обмеження приблизно в 1 мільйон рядків і має погані можливості співпраці та керування версіями. Для широкомасштабного та спільного аналізу компаніям слід взяти до уваги новіші інструменти хмарної аналітики.
#2. Програмне забезпечення для програмування R
Однією з найпоширеніших мов для статистичного моделювання, візуалізації даних і аналізу є R. Це мова програмування з відкритим кодом. R дозволяє легко маніпулювати даними за допомогою таких пакетів, як plyr, dplyr і tidy. Завдяки таким інструментам, як ggplot2, lattice, Plotly та інші, він чудово підходить для аналізу та візуалізації даних. Крім того, він має значну спільноту розробників, яка пропонує підтримку. R можна безкоштовно завантажити з головної сторінки. R використовується такими корпораціями, як ANZ, Google і Firefox, а інші глобальні компанії, такі як YouTube, Netflix і Google, використовують Python.
Це програмне забезпечення також пропонує понад 15,000 XNUMX пакетів з відкритим вихідним кодом і різноманітність графічних інструментів, у тому числі кілька для завантаження, маніпулювання, моделювання та відображення даних. Технічні аналітики з навичками програмування можуть створити практично будь-яку форму аналізу даних у цьому середовищі, але користувачі без таких навичок повинні піти в інше місце.
#3. Зошит Юпітер
Jupyter Notebook — це безкоштовна веб-програма з відкритим вихідним кодом, яку можна встановити через платформу Anaconda або менеджер пакетів Python, а потім запустити в браузері або на настільних системах. Розробники можуть використовувати живий код для створення звітів із даними та графікою. Система підтримує близько 40 мов програмування. Jupyter Notebook, раніше відомий як IPython Notebook, був створений з використанням мови програмування Python і дозволяє програмістам використовувати велику бібліотеку пакетів Python для аналітики та візуалізації. Інструмент має значну спільноту розробників, яка також використовує інші мови. Важко відстежувати зміни в документах Jupyter Notebook через слабкий контроль версій. Це означає, що це не найкраще середовище для розробки й аналітики, а також не найкраще середовище для співпраці. Але він продовжує залишатися ключовим інструментом науки про дані та аналізу даних для презентаційних і освітніх цілей.
№ 4. Python
Python — це універсальна мова програмування, необхідна будь-якому аналітику даних. 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. Головний недолік Python — його швидкість; вона використовує багато пам'яті та працює повільніше, ніж багато інших мов. Але загалом переваги Python перевищують його недоліки, якщо ви створюєте щось з нуля.
Найкраще програмне забезпечення для аналізу даних
Кількість інструментів, які можна використовувати для аналізу даних, розширюється разом із розвитком дисципліни аналізу даних. Які інструменти аналізу даних варто вивчити, якщо ви думаєте про кар’єру в цій галузі? У цій публікації ми висвітлимо деякі з найважливіших інструментів аналізу даних і пояснимо, навіщо вам їх знати.
#1. Альтаїр
Це програмне забезпечення надає платформу для відкритої, гнучкої, цілісної та розширюваної аналітики даних із вбудованими інструментами для прогнозної аналітики та перетворення даних. Altair Monarch пропонує підготовку даних на базі настільного комп’ютера, а Knowledge Hub пропонує групову підготовку даних і централізований ринок даних для прискорення співпраці та управління. У Knowledge Studio доступні прогнозна аналітика та машинне навчання. Можливості компанії для візуалізації в реальному часі та потокової обробки розміщені в паноптикумі Альтаїр.
№2. Google Analytics
За допомогою офіційної програми Google Analytics ви можете стежити за всіма своїми ресурсами Analytics і керувати своїм бізнесом, перебуваючи в дорозі. Ця програма дозволяє:
1) Перегляньте важливі показники у вбудованих звітах.
2) Відстежуйте дані в режимі реального часу
3) Порівняйте діапазони дат і застосовуйте сегменти
4) Створюйте власні звіти з будь-якими показниками та параметрами, які вам подобаються.
Давайте подивимося на деякі коментарі користувачів, зібрані Google Analytics. Джефф Купер заявив, що поточне видання Google Analytics має темну тему, на його думку! Я впевнений, що я не єдиний, хто вважає це вдячним. Новий користувальницький інтерфейс дійсно зручний і дивовижний. Здається, що все програмне забезпечення працює добре в усіх відношеннях. Схоже, що все було ретельно сплановано перед тим, як почати діяти. Я раджу кожній компанії використовувати цю програму, щоб вони могли швидко та просто контролювати свій веб-сайт з будь-якого місця та в будь-який час. Браво, команда Analytics за фантастичний і корисний продукт!
#3. IBM Cognos
IBM надає широкий спектр BI та аналітичних можливостей у двох окремих лінійках продуктів. Користувачі можуть отримати доступ до даних для створення інформаційних панелей і звітів за допомогою платформи Cognos Analytics, інтегрованого рішення для самообслуговування. Автоматизоване розпізнавання шаблонів, підтримка запитів і генерації природної мови, а також вбудовані розширені аналітичні можливості – це всі функції інтерфейсу користувача з підтримкою машинного навчання IBM Watson Analytics. Програмне забезпечення BI від IBM можна використовувати як локально, так і як розміщене рішення через IBM Cloud.
#4. Incorta
Платформа даних Incorta пропонує прискорену спільну продуктивність і прискорює прийом даних. За допомогою механізму прямого відображення даних Incorta складні бізнес-дані можна агрегувати в режимі реального часу без необхідності використання сховища даних. Користувачі можуть натиснути одну кнопку, щоб перейти від агрегованих KPI верхнього рівня до допоміжної інформації про транзакції. Ви можете свердлити всюди з Incorta завдяки визначеним користувачем траєкторіям і ярусам свердління.
№5. Microsoft Power BI
Одна з найкращих платформ бізнес-аналітики, Microsoft Power BI, підтримує велику кількість джерел даних. За допомогою цього інструменту користувачі можуть створювати інформаційні панелі, візуалізації та звіти та ділитися ними. Користувачі можуть створити програму Power BI, поєднавши кілька інформаційних панелей і звітів для легкого розгортання. Крім того, користувачі Power BI можуть створювати моделі автоматизованого машинного навчання, а програмне забезпечення підключається до Azure Machine Learning. Дуже активна спільнота користувачів платформи допомагає розширити функціональність інструменту та взаємодіяти з Excel і Office 365.
#6. Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud — це програмне забезпечення, яке надає широкий вибір рішень BI та аналітики, які можна впровадити локально або в Oracle Cloud. Рішення компанії Business Intelligence 12c включає звичайні можливості BI. Oracle Data Visualization пропонує більш складні інструменти та дозволяє користувачам перетягувати та вставляти характеристики, діаграми та графіки для динамічної візуалізації даних. Завдяки використанню історій програма також дозволяє користувачам зберігати зображення аналітичних моментів у часі.
Безкоштовне програмне забезпечення для аналізу даних
Візьміть до уваги здатність інструменту моделювати дані. Деякі здатні самостійно моделювати дані або підтримувати семантичний рівень. Для аналізу даних і отримання цінної інформації з набору даних використовується безкоштовне програмне забезпечення для аналізу даних. Ці технології допомагають компаніям розвивати процес прийняття рішень на основі даних. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI для R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner і Qlikview – це кілька добре відомих і популярних інструментів у секторі. Ці інструменти мають низку вбудованих можливостей, які підтримують процес аналізу даних. Нарешті, візьміть до уваги ліцензію та ціну. У той час як деякі послуги є безкоштовними, інші мають оплату ліцензування або членства. Користувачі не повинні нехтувати багатьма надійними безкоштовними опціями, оскільки навіть найдорожчі інструменти можуть не мати всіх необхідних функцій.
№ 1. Zoho Analytics
Ви можете отримати новий погляд на свої бізнес-дані за допомогою самообслуговуваного програмного забезпечення бізнес-аналітики та аналітики, такого як Zoho Analytics. Не потребуючи допомоги ІТ-спеціалістів, ви можете швидко й ефективно створювати та ділитися ефективними спеціальними звітами. Навіть якщо встановлено брандмауер, бази даних і програми можуть імпортувати дані. Zoho DataPrep, який об’єднує, моделює, очищає, перетворює та збагачує дані для аналітики, є компонентом Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta — це інструмент обробки даних з відкритим кодом, який спрощує підготовку даних для аналізу. Крім того, Trifacta допомагає перетворювати необроблені дані в чисті, організовані формати для дослідження, аналізу та дослідження. Користувачі можуть досліджувати та аналізувати дані за допомогою методів машинного навчання. Альтернативна назва Trifacta, «Data Wrangler», робить очевидним, що її основним призначенням є очищення даних. Він отримав визнання від AWS за впровадження машинного навчання. На відміну від Excel, це програмне забезпечення полегшує роботу з величезними наборами даних. Крім того, у Trifacta є чудові ідеї для редагування тексту.
#3. Помаранчевий
Помаранчевий інструментарій можна використовувати для чого завгодно, від простої візуалізації даних до складних методів машинного навчання, за умови, що він відкритий. Крім того, з ним можна використовувати бібліотеку Python. Він функціонує як полотно, де користувач може розміщувати віджети для створення робочого процесу. Полотно віджетів використовується для всіх функцій даних. Користувачі можуть експериментувати з численними методами візуалізації інструменту. Інструмент Orange, який також використовується в методі машинного навчання, має широкий спектр доповнень. За допомогою цієї технології також можливий інтелектуальний аналіз даних.
№ 4. Таблиця
Tableau — це платформа для візуалізації та аналітики даних, яка дає змогу користувачам створювати звіти та поширювати їх у браузері чи вбудованому додатку, а також на настільних і мобільних платформах. Він може працювати як на місці, так і в хмарі. Основою платформи Tableau є її основна мова запитів VizQL. Завдяки цьому інформаційна панель і елементи візуалізації, які можна перетягнути, перетворюються на ефективні внутрішні запити, що зменшує вимоги до підвищення швидкості роботи кінцевого користувача. Розширені запити SQL не підтримуються Tableau.
Компанія з програмного забезпечення для аналізу даних
Аналіз даних — це процес перетворення або зміни доступних на даний момент даних для кращого розуміння конкретного процесу або компонента. Співробітники можуть використовувати інформацію та аналітику даних, щоб бачити інформацію в конкретному контексті та приймати мудріші бізнес-рішення, щоб надавати кращі продукти та послуги. Згідно з опитуваннями та галузевими дослідженнями, у 53 році понад 2017% компаній використовували аналітику великих даних, і очікується, що з часом ця кількість зросте на 11%. В останні роки зросло використання складних аналітичних методів для автоматизації завдань і бізнесу. Не дивно, що інформаційна аналітика перетворилася на життєво важливий інструмент для багатьох підприємств у всьому світі.
#1. Група Innowise
Innowise Group є лідером у розробці передових програмних рішень і має більш ніж п’ятнадцятирічний досвід у галузі. Їхні розробники програмного забезпечення старанно працюють у своїх офісах у процвітаючому мегаполісі Варшава, щоб розробити новаторські рішення, які сприяють успіху підприємств. Клієнти можуть керувати своїми даними таким чином, щоб максимізувати свій потенціал за допомогою аналітики даних і досвіду управління. Щоб визначити та оцінити потреби кожного клієнта, щоб вони могли вирішити, як використовувати їх найкраще, вони тісно співпрацюють з ними на індивідуальній основі.
Технічні характеристики включають:
- Управління даними
- Зберігання даних
- Маніпулювання даними
- Відображення даних
- Розширена аналітика
- Консультації щодо даних
#2. Програмне забезпечення Indium
Рішення для аналітики та розробки даних є основними компетенціями постачальника технологічних рішень Indium Software. Вона входить до 15 найкращих консалтингових компаній з питань великих даних за версією Clutch завдяки своїй присутності на ринку понад 20 років. Indium пропонує надійні, передові рішення для обробки даних із цілодобовим керуванням проектами. Він надає підприємствам широкий спектр послуг аналітики даних, щоб допомогти їм отримати максимальну віддачу від своїх зовнішніх, історичних даних або даних у реальному часі.
Серед їхніх найвідоміших послуг:
- Аналітика тексту, зображень і відео
- Алгоритми для AI та ML
- Аналітика IoT
- Аналітика продажів і маркетингу
- BI та візуалізація даних
#3. InData Labs
Компанія InData Labs є відомим постачальником рішень AI & Big Data. InData Labs створює рішення на основі штучного інтелекту для вирішення поточних проблем бізнесу з великими даними, допомагаючи клієнтам отримувати цінність із даних у реальному часі та використовувати їх для успішної цифрової трансформації. Для компаній будь-якого розміру та в різноманітних секторах, включаючи логістику, охорону здоров’я, спорт і оздоровлення, електронну комерцію, виробництво, маркетинг, ігри та розваги, InData Labs розробляє передове програмне забезпечення.
#4. ScienceSoft
ScienceSoft, лідер у галузі аналітики даних і науки про дані з 1989 року, співпрацює з підприємствами понад 30 галузей, щоб перетворити величезні обсяги неоднорідних даних у вирішальний фактор у прийнятті корпоративних рішень. Розробники та розробники широкомасштабних рішень ScienceSoft для фінансів, ланцюгів постачання, активів, клієнтів, продажів, продуктів, маркетингу та аналітики кадрів мають від 7 до 20 років спільного досвіду. Клієнти ScienceSoft, які використовують її індивідуальні рішення для аналітики даних, бачать приріст доходу на 20%, скорочення операційних витрат на 80%, а обробку даних і звітність у 100 разів швидше. Клієнти ScienceSoft цінують відданість постачальника створенню довговічної та перспективної архітектури, окресленню ефективних потоків даних і вибору правильних стеків технологій.
Яке програмне забезпечення найчастіше використовується для аналізу даних?
Python і R є мовами програмування. Дві найпопулярніші мови програмування, які використовуються в індустрії аналізу даних, це R і Python. Python — це інтерпретована мова високого рівня з простим синтаксисом і динамічною семантикою, тоді як R — це програма з відкритим кодом, яка використовується для аналітики та статистики.
Чи є Excel програмним забезпеченням для аналізу даних?
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 програмним забезпеченням для аналізу даних?
Аналіз даних, який пропонує SPSS, включає описову та двовимірну статистику, числові прогнози результатів і прогнози для класифікації осіб. Крім того, програмне забезпечення пропонує функції для перекладу даних, створення діаграм і прямого маркетингу. Головне подання інтерфейсу програмного забезпечення представляє відкриті дані у спосіб, схожий на електронну таблицю.
Які інструменти мені потрібні, щоб стати аналітиком даних?
Електронні таблиці, мови запитів, такі як XML і SQL, мови програмування та фреймворки, такі як Hadoop, Python і R, а також засоби візуалізації, такі як PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly і Bokeh, є одними з основних інструментів і можливостей, необхідних для аналізу даних. .
Як вибрати програмне забезпечення для аналізу даних?
Візьміть до уваги здатність інструменту моделювати дані. Деякі здатні самостійно моделювати дані або підтримувати семантичний рівень. Ви повинні використовувати SQL або програму на кшталт dbt для моделювання даних перед аналізом, якщо ви бажаєте використовувати програму, яка цього не робить. Нарешті, візьміть до уваги ліцензію та ціну. У той час як деякі послуги є безкоштовними, інші мають оплату ліцензування або членства. Користувачі не повинні нехтувати багатьма потужними безкоштовними опціями, оскільки найдорожчі інструменти не завжди мають найкращі функції.
Який додаток використовувати для аналізу даних?
Деякі з програм Analytics відсортовано за найпопулярнішими
Google Analytics. Безкоштовний інструмент веб-аналітики та мобільної аналітики, який широко використовується, — Google Analytics.
Хотяр. Дані про трафік можна аналізувати за допомогою звичайних інструментів веб-аналітики. Серед інших – SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory та Gender-API.com. Інші інструменти – це лише кілька прикладів
Вам потрібне кодування для аналізу даних?
Навички кодування зазвичай не потрібні для роботи в галузі аналізу даних, але деяким аналітикам даних доводиться робити це щодня.
Висновок
Дані є важливим інструментом, і вибрати найкращого постачальника послуг може бути дуже важко. Ви повинні пам’ятати про потреби вашої компанії та типи даних, які потрібно оцінити для використання
Статті по темі
- ІНСТРУМЕНТИ БІЗНЕС-ІНТЕЛЕКТУ: значення, найкращі інструменти та керівництво
- НАЙКРАЩИЙ ВЕБ-САЙТ ДЛЯ НАВЧАННЯ КОДУВАННЯ ДЛЯ ПОЧАТКІВЦІВ У 2023 РОЦІ
- ЛОГОТИП PYTHON: хто розробив логотип Python і його значення
- Аналітика людей: докладний посібник
посилання
