Công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất: Đã cập nhật

Công cụ phân tích dữ liệu là phần mềm và chương trình thu thập và phân tích dữ liệu về doanh nghiệp, khách hàng và đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp nhằm cải thiện quy trình và giúp khám phá thông tin chuyên sâu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngoài ra, các công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất giúp các công ty rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu khách hàng, đồng thời tìm ra các xu hướng và mẫu để đưa ra kết quả kinh doanh tốt hơn. Do đó, có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu miễn phí mà bạn có thể sử dụng, cho dù bạn muốn thực hiện phân tích dữ liệu cơ bản hay nâng cao hơn. Đọc tiếp để có thêm thông tin chi tiết.

Giới thiệu chung

Các công cụ phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp theo nhiều cách vì họ có thể theo dõi và phân tích dữ liệu, cho phép họ tạo báo cáo. Việc hiểu rõ các công cụ này với tư cách là chủ doanh nghiệp sẽ giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn về nơi đặt nguồn lực của mình và cách đặt giá cho hàng hóa và dịch vụ.

Quan trọng không kém, các công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất giúp xác định xu hướng và hiểu rõ hơn về cơ sở khách hàng. Ngoài ra, loại phân tích dữ liệu tốt nhất cho một công ty phụ thuộc vào giai đoạn phát triển của công ty nhưng nó thường chỉ cung cấp thông tin chi tiết để đưa ra các quyết định kinh doanh mang tính phản ứng chứ không chủ động.

Các loại công cụ phân tích dữ liệu

Dưới đây là các loại khác nhau.

#1. Phân tích chẩn đoán

Phân tích dữ liệu chẩn đoán là quá trình kiểm tra dữ liệu để hiểu nguyên nhân và sự kiện hoặc tại sao điều gì đó lại xảy ra. Giống như phân tích mô tả, nó sử dụng dữ liệu lịch sử để trả lời câu hỏi. Nhưng thay vì tập trung vào “cái gì”, phân tích chẩn đoán giải quyết câu hỏi quan trọng về lý do xảy ra sự cố hoặc bất thường trong dữ liệu của bạn. Loại phân tích này giúp các công ty trả lời các câu hỏi như:

Tại sao doanh số bán hàng của công ty chúng tôi giảm trong quý trước?
Tại sao chúng ta lại chứng kiến sự gia tăng số lượng khách hàng rời đi?
Tại sao một rổ sản phẩm cụ thể lại vượt xa số liệu bán hàng của năm trước?

Phân tích chẩn đoán có xu hướng dễ tiếp cận hơn và phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng hơn so với máy học/phân tích dự đoán. Bạn thậm chí có thể thấy rằng nó giải quyết được một số vấn đề kinh doanh mà bạn đã dành cho các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán.

#2. Phân tích dữ liệu theo quy định

Phân tích theo quy định là nơi AI và dữ liệu lớn kết hợp để giúp dự đoán kết quả và xác định những hành động cần thực hiện. Loại phân tích này có thể được chia nhỏ thành tối ưu hóa và thử nghiệm ngẫu nhiên. Sử dụng các tiến bộ trong ML, phân tích theo quy định có thể giúp trả lời các câu hỏi như “Điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta thử điều này?” và “Hành động tốt nhất là gì?” Bạn có thể kiểm tra các biến chính xác và thậm chí đề xuất các biến mới mang lại cơ hội tạo ra kết quả tích cực cao hơn.

#3. Phân tích dữ liệu mô tả

Phân tích mô tả là xương sống của báo cáo vì không thể có các công cụ và bảng thông tin kinh doanh thông minh (BI) nếu không có nó. Do đó, phân tích mô tả trả lời câu hỏi, "Chuyện gì đã xảy ra?". Loại phân tích này cho đến nay được khách hàng sử dụng phổ biến nhất, cung cấp báo cáo và phân tích tập trung vào các sự kiện trong quá khứ. Nó giúp các công ty hiểu những điều như:

Chúng tôi đã bán bao nhiêu với tư cách là một công ty?
Năng suất tổng thể của chúng tôi là gì?
Có bao nhiêu khách hàng rời đi trong quý vừa qua?

Phân tích mô tả được sử dụng để hiểu hiệu suất tổng thể ở cấp độ tổng hợp và cho đến nay là nơi dễ dàng nhất để một công ty bắt đầu vì dữ liệu có xu hướng sẵn có để xây dựng các báo cáo và ứng dụng.

#4. Phân tích dữ liệu dự đoán

Phân tích dự đoán là một dạng phân tích nâng cao xác định điều gì có thể xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử bằng cách sử dụng máy học. Dữ liệu lịch sử bao gồm phần lớn các phân tích mô tả và chẩn đoán được sử dụng làm cơ sở để xây dựng các mô hình phân tích dự đoán.

Ví dụ: một chiến dịch quảng cáo quần áo nam trên Instagram có thể áp dụng phân tích dự đoán để xác định mức độ liên quan chặt chẽ của tỷ lệ chuyển đổi với khu vực địa lý, khung thu nhập và sở thích của đối tượng mục tiêu để phân tích thống kê cho hai (hoặc nhiều) đối tượng mục tiêu và cung cấp khả năng giá trị doanh thu cho từng nhân khẩu học

Cách chọn Công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả

Chọn đúng công cụ phân tích dữ liệu có thể là một thách thức. Nếu bạn đang gặp khó khăn trong việc chọn một công cụ hiệu quả từ danh sách trên thì câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ hướng dẫn bạn tìm công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất phù hợp với nhu cầu của bạn:

#1. Tôi cần phân tích loại dữ liệu nào?

Trước khi chọn công cụ phân tích dữ liệu, bạn phải quyết định loại dữ liệu bạn muốn phân tích. Đó là dữ liệu định lượng hay định tính? Bởi vì dữ liệu số được lưu trữ trong bảng tính và cơ sở dữ liệu dễ dàng chuyển đổi thành thông tin chi tiết trực quan bằng cách sử dụng dữ liệu trong Excel và các công cụ BI như Tableau. Nhưng để hiểu được dữ liệu định tính, chẳng hạn như phản hồi khảo sát mở, email và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, thường yêu cầu phần mềm phân tích dữ liệu AI.

#2. Kỹ năng cần thiết để sử dụng công cụ

Hầu hết các công ty đều có các nhóm khoa học dữ liệu tinh chỉnh để xử lý các công cụ và truy vấn SQL. Các chuyên gia không cần thiết để làm cho công cụ phân tích dữ liệu hoạt động nhưng nếu cần thiết, hãy điền vào khoảng trống để đào tạo hoặc thuê một người có kỹ năng phù hợp để dạy cho nhóm của bạn. Thay vào đó, hãy sử dụng một công cụ dễ sử dụng và cấp quyền truy cập cho tất cả các thành viên trong nhóm.

#3. Tôi cần bao nhiêu dữ liệu để phân tích?

Nếu bạn nhận được vài trăm điểm dữ liệu mỗi tháng, bạn có thể xử lý dữ liệu này mà không cần các công cụ nâng cao tự động hóa quy trình thu thập và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, nếu dữ liệu của bạn lên tới hàng nghìn, bạn sẽ muốn triển khai các công cụ AI để tránh lãng phí thời gian cho các tác vụ thủ công và tẻ nhạt. Chẳng hạn, việc phân tích một lượng lớn dữ liệu văn bản bằng tay không chỉ lặp đi lặp lại mà còn có khả năng dẫn đến kết quả kém.

Tại sao? Vì con người là chủ quan. Nếu bạn cần thuê nhiều người để sắp xếp và gắn thẻ dữ liệu của mình, thì mỗi người gắn thẻ sẽ gắn nhãn các điểm dữ liệu của bạn theo cách khác nhau. Các công cụ AI được đào tạo bằng cách sử dụng một bộ tiêu chí và thường có thể tùy chỉnh, vì vậy, bạn có thể đảm bảo rằng dữ liệu của mình cung cấp thông tin chi tiết chính xác và có thể hành động .

#4. Ngân sách của tôi là gì

cũng cần phải xem xét các chi phí của cơ sở hạ tầng. Bạn có cần đầu tư vào kho dữ liệu hoặc lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây và đường dẫn dữ liệu không? Một lần nữa, bạn sẽ cần suy nghĩ về cấu trúc nhóm hiện tại của mình và liệu bạn có đủ ngân sách để thuê một nhóm chuyên gia hay không nếu bạn chọn các công cụ phân tích dữ liệu phức tạp hơn. Cuối cùng, các công cụ phân tích dữ liệu về giá và thời gian thực hiện cũng sẽ ảnh hưởng đến quyết định của bạn. Khi so sánh các công cụ phân tích dữ liệu, bạn có thể muốn kiểm tra xem liệu bạn có thể trả tiền cho những gì bạn sử dụng hay không hoặc liệu có một khoản phí cố định hàng tháng hay không.

# 5. Thời gian

Cuối cùng, mất bao lâu để triển khai các công cụ phân tích dữ liệu? Bạn có cần một giải pháp có thể hoạt động trong 4 tuần hoặc 4 tháng không? Nếu bạn đang xây dựng các công cụ phân tích dữ liệu của riêng mình, bạn sẽ cần tính đến chi phí của thời gian chờ đợi không hiệu quả. giá cả và giấy phép. Một số công cụ phân tích dữ liệu sẽ được cung cấp trên cơ sở đăng ký hoặc cấp phép. Trong trường hợp này, bạn có thể cần cân nhắc số lượng người dùng được yêu cầu hoặc nếu bạn chỉ xem xét cơ sở giữa các dự án với nhau thì thời lượng tiềm năng của đăng ký.

Khi bạn đã trả lời tất cả các câu hỏi trên, bạn sẽ hiểu rõ hơn về công cụ nào phù hợp với mình.

Công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất

Các công cụ Phân tích dữ liệu tốt nhất hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ để tăng sự hài lòng của khách hàng. Về bản chất, phân tích dữ liệu đang thu thập và sắp xếp một lượng lớn dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích hỗ trợ đưa ra các lựa chọn kinh doanh chính. Nói chung, Phân tích dữ liệu kiểm tra dữ liệu và tạo dự đoán để trích xuất thông tin hữu ích. Chúng ta hãy xem các công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất dưới đây,

#1.Điểm tư tưởng

Không giống như Công cụ phân tích dữ liệu truyền thống, ThoughtSpot hoạt động dựa trên khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Để trực quan hóa dữ liệu của bạn, bạn chỉ cần đặt câu hỏi đúng bằng ngôn ngữ tự nhiên. ThoughtSpot tự động hiển thị hình ảnh trực quan và thông tin chi tiết độc đáo khác mà bạn có thể sử dụng để tạo báo cáo hoặc trang tổng quan.

# 2. Microsoft Excel

Phần mềm bảng tính nổi tiếng nhất thế giới. Hơn nữa, nó có các chức năng tính toán và vẽ đồ thị rất lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu. Bất kể chuyên môn của bạn là gì và bất kể bạn có thể cần phần mềm nào khác, thì Excel vẫn là một yếu tố chính trong lĩnh vực này. Các tính năng tích hợp vô giá của nó bao gồm bảng tổng hợp và công cụ tạo.

# 3. Python

Là một ngôn ngữ lập trình với nhiều mục đích sử dụng, Python là thứ bắt buộc phải có đối với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào. Không giống như các ngôn ngữ phức tạp hơn, nó tập trung vào khả năng đọc và tính phổ biến chung của nó trong lĩnh vực công nghệ có nghĩa là nhiều lập trình viên đã quen thuộc với nó. Python cũng cực kỳ linh hoạt; nó có rất nhiều thư viện tài nguyên phù hợp với nhiều nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác nhau

#4. Qlikview

Qlikview được khuyến nghị là công cụ tốt nhất để trực quan hóa dữ liệu. Nó nhanh hơn, dễ dàng và độc đáo trong tự nhiên. Có một cộng đồng trong QlikView có diễn đàn thảo luận, blog và thư viện. Cộng đồng giúp giải quyết hầu hết các truy vấn của bạn. Nó cho thấy mối quan hệ giữa dữ liệu bằng cách sử dụng các màu khác nhau. Qlikview giúp người dùng đưa ra quyết định đúng đắn từ các cách tiếp cận khác nhau để trực quan hóa dữ liệu.

#5. R [CRAN]

Nó thường được sử dụng để tạo phần mềm thống kê/phân tích dữ liệu. Cú pháp của R phức tạp hơn Python và đường cong học tập dốc hơn. Tuy nhiên, nó được xây dựng đặc biệt để xử lý các tác vụ tính toán thống kê nặng và rất phổ biến để trực quan hóa dữ liệu. Giống như Python, R cũng có một mạng mã có sẵn miễn phí, được gọi là CRAN (Mạng lưu trữ R toàn diện), cung cấp hơn 10,000 gói.

Công cụ phân tích dữ liệu miễn phí

Các công cụ phân tích dữ liệu miễn phí được sử dụng để phân tích dữ liệu và tạo ra những hiểu biết có ý nghĩa từ tập dữ liệu. Đây là một bộ công cụ giúp doanh nghiệp tạo ra quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Các công cụ phân tích dữ liệu miễn phí là các ứng dụng và phần mềm được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để phát triển và thực hiện các quy trình phân tích cần thiết giúp các công ty đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, tốt hơn đồng thời giảm chi phí và tăng lợi nhuận. Dưới đây là ví dụ về các công cụ phân tích dữ liệu miễn phí

# 1. Người nhìn

Looker dựa trên đám mây cung cấp giao diện kéo và thả trực quan, dễ sử dụng. Nó cung cấp các công cụ quản lý và phân tích dữ liệu miễn phí, kinh doanh thông minh và khả năng trực quan hóa nâng cao. Chiến lược nhiều đám mây của công cụ hỗ trợ sử dụng nhiều nguồn dữ liệu và phương pháp triển khai khác nhau. Looker cũng dễ dàng kết nối với một loạt cơ sở dữ liệu, bao gồm Snowflake và Amazon Redshift.

#2. Quả cam

là một công cụ học máy và khai thác dữ liệu nguồn mở đã tồn tại hơn 20 năm như một dự án của Đại học Ljubljana. bộ công cụ màu cam có thể được sử dụng dưới dạng trực quan hóa dữ liệu đơn giản cho các thuật toán máy học phức tạp miễn là nó là nguồn mở. Nó cũng có thể được sử dụng với thư viện Python. Nó giống như một khung vẽ nơi người dùng đặt các tiện ích và quy trình làm việc được tạo. Tất cả các chức năng dữ liệu được thực hiện trong canvas widget. Người dùng có thể khám phá các kỹ thuật trực quan khác nhau có sẵn trong công cụ.

# 3. Domo

cung cấp hơn 1,000 tích hợp tích hợp sẵn được gọi là trình kết nối cho phép người dùng truyền dữ liệu đến và từ các hệ thống bên ngoài tại chỗ và trên đám mây. Domo cũng hỗ trợ xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh tích hợp với nền tảng, cho phép các nhà phát triển mở rộng hệ thống với quyền truy cập ngay vào các trình kết nối và công cụ trực quan. Domo là một nền tảng duy nhất bao gồm kho dữ liệu và phần mềm ETL, vì vậy các doanh nghiệp đã thiết lập kho dữ liệu và đường dẫn dữ liệu của riêng mình có thể muốn tìm kiếm ở nơi khác.

#4. Siêu dữ liệu

Đây là một công cụ phân tích và kinh doanh thông minh mã nguồn mở, miễn phí. Metabase cho phép người dùng “đặt câu hỏi” về dữ liệu, đây là cách để người dùng không có kỹ thuật sử dụng giao diện trỏ và nhấp để xây dựng truy vấn. Điều này hoạt động tốt để lọc và tổng hợp đơn giản; nhiều người dùng kỹ thuật hơn có thể truy cập thẳng vào SQL thô để phân tích phức tạp hơn. Metabase cũng có khả năng đẩy kết quả phân tích sang các hệ thống bên ngoài như Slack.

#số 5. Tableau

Một công cụ phân tích miễn phí để trực quan hóa dữ liệu từ dữ liệu đơn giản đến dữ liệu phức tạp. Nó thuộc loại tương tác và chúng tôi có thể đề xuất nhãn, công cụ, kích thước của cột và hầu hết mọi thứ chúng tôi có thể tùy chỉnh. Giao diện kéo và thả thực sự hữu ích trong phần mềm này và các tính toán cũng có thể được thực hiện trong Tableau. Bất kỳ ai không có bất kỳ ý tưởng nào về phân tích đều có thể xem và hiểu dữ liệu từ nền tảng Tableau.

Lợi ích của Công cụ phân tích dữ liệu

Bằng cách khởi xướng các công cụ phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể đẩy nhanh quá trình ra quyết định, có được khách hàng mới, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và trở thành minh chứng cho tương lai. Một số lợi ích của các công cụ phân tích dữ liệu là:

#1. Đẩy nhanh quá trình ra quyết định

Vì các công cụ phân tích dữ liệu có thể trao quyền cho mọi chuyên gia bằng các phân tích tự phục vụ, nên các tổ chức có thể đẩy nhanh quá trình ra quyết định bằng kiến thức dữ liệu. Người dùng có thể đặt các câu hỏi khác nhau và khám phá những hiểu biết sâu sắc có thể cách mạng hóa hoạt động kinh doanh và hiệu suất bán hàng.

#2. có được khách hàng

Bằng cách phân tích dữ liệu từ các miền công cộng, bao gồm cả phương tiện truyền thông xã hội, các tổ chức có thể xác định nhu cầu thay đổi của người dùng. Điều này sẽ cho phép các công ty theo kịp các yêu cầu thay đổi bằng cách thêm các sản phẩm/dịch vụ mới để tiếp tục đạt được những mục đích sử dụng mới.

#3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Các công cụ phân tích dữ liệu giúp bạn đánh giá những thiếu sót trong việc cung cấp sản phẩm/dịch vụ và cho phép bạn tìm ra những gì người dùng không thích. Với Công cụ phân tích dữ liệu, bạn có thể thực hiện các phân tích nâng cao như phân tích tình cảm để khám phá cảm nhận của khách hàng về sản phẩm của bạn, cho phép bạn phục vụ người dùng tốt hơn.

# 4. Trở thành Bằng chứng Tương lai

Với những hiểu biết sâu sắc, các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt để đạt được kết quả tốt hơn trong tương lai. Trong nhiều năm, các công ty dựa vào trực giác của những người ra quyết định, nhưng với phân tích dữ liệu, họ có thể loại bỏ các giả định không chính xác và làm việc một cách rõ ràng.

Kết luận

Phân tích dữ liệu có thể được thực hiện dễ dàng với một chút thực hành. Tất cả các công cụ sẽ không giúp ích như nhau. Thật tốt khi chọn một công cụ và trở thành bậc thầy trong công cụ đó. Hiểu dữ liệu là điều cần thiết để biết chúng ta thực sự đang ở đâu về mặt phân tích dữ liệu. Lập trình không thực sự quan trọng trong việc trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Nhưng một số công cụ giúp bạn tiến gần hơn đến lập trình.

dự án

giáo dục
.stitchdata.
.forbes.
sự nghiệp