Số lượng công cụ để phân tích dữ liệu đang mở rộng khi ngành phân tích dữ liệu phát triển. Nếu bạn đang nghĩ về việc làm việc trong ngành này, bạn nên đọc từng phần của bài viết này. Chúng ta sẽ thảo luận về một số công cụ phân tích dữ liệu quan trọng nhất trong bài viết này, cùng với những lợi ích của chúng. Bạn sẽ nhận được một mô tả ngắn gọn về từng loại, phác thảo cách sử dụng, lợi ích và nhược điểm của nó, cho cả công cụ nguồn mở và phần mềm vì lợi nhuận.
Công cụ phân tích là gì
Công cụ phân tích đề cập đến các công cụ cho phép truy cập dữ liệu cho mục đích nghiên cứu và đánh giá, bao gồm nhưng không giới hạn ở bảng điều khiển, trình tạo truy vấn, tóm tắt kết quả việc làm và sinh viên quan trọng cũng như thư viện nghiên cứu, có thể bao gồm bộ dữ liệu P20W.
Công cụ phân tích dành cho doanh nghiệp
Để đánh giá và phân tích dữ liệu, các giải pháp phân tích kinh doanh thu thập dữ liệu từ một hoặc nhiều hệ thống kinh doanh và hợp nhất dữ liệu đó trong một kho lưu trữ, chẳng hạn như kho dữ liệu. Phần lớn các doanh nghiệp sử dụng nhiều công cụ phân tích, bao gồm các chương trình khai thác dữ liệu phức tạp, bảng tính có các tính năng thống kê và các chương trình lập mô hình dự đoán.
Cùng với nhau, các công cụ phân tích kinh doanh này cung cấp cho tổ chức một bức tranh toàn diện về doanh nghiệp, tiết lộ những hiểu biết sâu sắc và hiểu biết quan trọng về ngành, đồng thời cho phép tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn về hoạt động kinh doanh, chuyển đổi của khách hàng và các vấn đề khác.
Công cụ để phân tích kinh doanh:
#1. Đánh giá SWOT
Phân tích SWOT là một tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để xem xét các yếu tố bên trong và bên ngoài có tác động đến sự thành công của công ty. Trước khi công ty đưa ra bất kỳ kế hoạch mới nào, đặc biệt là các kế hoạch tiếp thị chiến lược, nghiên cứu này thường được tiến hành trong giai đoạn đầu. Điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và nguy cơ là bốn yếu tố góp phần trong nghiên cứu này phải được xem xét để hoàn thành nó. Điểm mạnh và điểm yếu trong số đó đề cập đến bất kỳ yếu tố nào bên trong và dưới sự kiểm soát của một công ty; vì lý do này, chúng còn được gọi là các yếu tố bên trong. Mặt khác, phân tích so sánh tập trung vào phân tích các yếu tố bên ngoài. Những yếu tố này sau đó được chia thành các cơ hội và mối đe dọa của doanh nghiệp.
#2. Đánh giá PEST
Phân tích PEST này, viết tắt của Chính trị, Kinh tế, Xã hội và Công nghệ, là một cách tiếp cận để kiểm tra xem các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng như thế nào đến hoạt động của doanh nghiệp. Các chủ doanh nghiệp được cung cấp nhiều khía cạnh bên ngoài để xem xét trong quá trình phân tích có tác động trực tiếp và gián tiếp đến công ty của họ.
#3. NHẤT đánh giá
Cách tiếp cận này phù hợp với bất kỳ doanh nghiệp nào muốn thực hiện phân tích nội bộ vì nó mang lại cho chủ sở hữu sự đảm bảo rằng họ đang theo đúng mô hình. Nhiệm vụ, Mục tiêu, Chiến lược và Chiến thuật được viết tắt là MOST. Công ty phải xác định nơi nó muốn đi, những mục tiêu nó phải đạt được để thực hiện sứ mệnh của mình, các chi tiết cụ thể của kế hoạch và cách thức thực hiện chúng.
#4. Thẩm tách gan
Cách tiếp cận này phân tích các khía cạnh chính của một sáng kiến kinh doanh ngay từ đầu của quá trình đánh giá. Cơ hội thị trường, sản phẩm hoặc giải pháp, chiến lược thực hiện, động cơ tài chính, nguồn nhân lực, lợi nhuận tiềm năng và biên độ an toàn là bảy yếu tố cốt lõi tạo nên phân tích này.
Công cụ phân tích dữ liệu
Chúng tôi sẽ bắt đầu danh sách của mình với những điều cần thiết nhất—các công cụ phân tích dữ liệu mà bạn cần phải có. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển sang một số sản phẩm và nền tảng phổ biến hơn được cả doanh nghiệp lớn và nhỏ sử dụng.
#1. Sử dụng Excel
Excel một cách ngắn gọn:
- Phần mềm cho bảng tính, loại tiện ích.
- Sẵn có: Kinh doanh.
- Báo cáo và sắp xếp dữ liệu là hai cách sử dụng chính.
- Ưu điểm: Nó được sử dụng rộng rãi và có rất nhiều plug-in hữu ích.
- Nhược điểm: Đắt tiền, lỗi tính toán và quản lý dữ liệu khổng lồ kém.
Chương trình bảng tính nổi tiếng nhất là Excel. Nó cũng có các tính năng tính toán và vẽ đồ thị tuyệt vời để phân tích dữ liệu. Bất kể lĩnh vực chuyên môn của bạn hoặc phần mềm bổ sung mà bạn có thể muốn, Excel là một tiêu chuẩn trong ngành. Các tính năng tích hợp hữu ích của nó bao gồm các công cụ thiết kế biểu mẫu và bảng tổng hợp (để sắp xếp hoặc kiểm đếm dữ liệu). Nó cũng cung cấp một loạt các tính năng bổ sung giúp đơn giản hóa thao tác dữ liệu. Chẳng hạn, bạn có thể hợp nhất văn bản, số và ngày vào một ô duy nhất bằng hàm CONCATENATE. Tính năng tìm kiếm của Excel giúp việc tách biệt dữ liệu cụ thể trở nên đơn giản và SUMIF cho phép bạn xây dựng tổng giá trị dựa trên các tiêu chí linh hoạt.
# 2. Python
Tóm lại:
- Ngôn ngữ dùng để lập trình.
- Mã nguồn mở và hàng ngàn thư viện miễn phí có sẵn.
- Mọi thứ từ quét dữ liệu đến phân tích và báo cáo đều được thực hiện bằng cách sử dụng nó.
- Ưu điểm: Đơn giản để học, rất dễ thích nghi và được sử dụng rộng rãi.
- Nhược điểm: Bộ nhớ chuyên sâu; không nhanh như một số ngôn ngữ khác để thực thi
Python là một công cụ thiết yếu cho mọi nhà phân tích dữ liệu và có nhiều ứng dụng. Nó đặt ưu tiên cao hơn cho khả năng đọc so với các ngôn ngữ phức tạp hơn và do được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp máy tính nên nhiều lập trình viên đã quen thuộc với nó. Ngoài ra, Python có khả năng thích ứng đáng kinh ngạc, với nhiều lựa chọn thư viện tài nguyên phù hợp với nhiều công việc phân tích dữ liệu đa dạng. Chẳng hạn, các thư viện NumPy và pandas rất tuyệt vời để hỗ trợ xử lý dữ liệu chung cũng như hợp lý hóa khối lượng công việc tính toán cao.
#3. Máy tính xách tay Jupyter
Tổng quan về Máy tính xách tay Jupyter:
- Phần mềm soạn thảo tương tác là loại công cụ này.
- Sẵn có: Mã nguồn mở.
- Các mục đích sử dụng phổ biến bao gồm chia sẻ mã, phát triển hướng dẫn và giới thiệu tác phẩm.
- Ưu điểm: Tuyệt vời để hiển thị; độc lập với ngôn ngữ.
- Nhược điểm: Không khép kín hoặc có lợi cho tinh thần đồng đội.
Một chương trình web mã nguồn mở có tên Jupyter Notebook cho phép bạn tạo các tài liệu tương tác. Chúng kết hợp văn bản tường thuật, phương trình, lập trình trực tiếp và trực quan hóa. Hãy nghĩ về thứ gì đó tương tự như trang Microsoft Word nhưng tương tác hơn nhiều và được điều chỉnh phù hợp để phân tích dữ liệu! Đây là một công cụ tuyệt vời để hiển thị công việc như một công cụ phân tích dữ liệu: Hơn 40 ngôn ngữ, bao gồm Python và R, được hỗ trợ bởi Jupyter Notebook, chạy trên trình duyệt. Nó cũng cung cấp nhiều đầu ra khác nhau, bao gồm HTML, ảnh, video, v.v. và kết nối với các công cụ phân tích dữ liệu lớn như Apache Spark (xem bên dưới).
#4. Tia lửa Apache
Tóm tắt nhanh về Apache Spark
- Khung xử lý dữ liệu, loại công cụ.
- Sẵn có: Mã nguồn mở.
- Xử lý dữ liệu lớn và học máy là hai cách sử dụng chính.
- Ưu điểm: Nhanh chóng, năng động và dễ sử dụng.
- Nhược điểm: Giao diện người dùng nghiêm ngặt và thiếu cơ chế quản lý tệp.
Với việc sử dụng kiến trúc phần mềm Apache Spark, các nhà khoa học và phân tích dữ liệu có thể nhanh chóng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ. Ban đầu nó được tạo ra vào năm 2012 và sau đó được quyên góp cho Quỹ Phần mềm Apache từ thiện. Spark là một khung phân tích phân tán được tạo để kiểm tra các tập dữ liệu quy mô lớn không có cấu trúc. Mặc dù có những khung khác tương tự (như Apache Hadoop), Spark cực kỳ nhanh. Nó nhanh hơn Hadoop khoảng 100 lần vì nó sử dụng RAM thay vì bộ nhớ cục bộ. Do đó, nó thường được sử dụng trong việc tạo ra các mô hình máy học đòi hỏi nhiều dữ liệu.
# 5. Microsoft Power BI
Tóm tắt về Power BI:
- Một bộ công cụ phân tích kinh doanh.
- Phần mềm có sẵn để mua (với phiên bản miễn phí).
- Được sử dụng thường xuyên nhất cho Phân tích dự đoán và trực quan hóa dữ liệu.
- Ưu điểm: Khả năng kết nối dữ liệu tuyệt vời, cập nhật nhất quán và trực quan hóa hiệu quả.
- Nhược điểm: Dữ liệu hạn chế (trong phiên bản miễn phí), công thức nghiêm ngặt và giao diện người dùng rườm rà.
Power BI là một sản phẩm tương đối mới đối với thị trường các giải pháp phân tích dữ liệu với tuổi thọ dưới mười năm. Nó lần đầu tiên được phát triển dưới dạng phần bổ trợ Excel nhưng sau đó đã được cập nhật thành một bộ công cụ phân tích dữ liệu doanh nghiệp độc lập vào đầu những năm 2010. Với một đường cong học tập ngắn, người dùng Power BI có thể dễ dàng xây dựng các báo cáo và bảng điều khiển trực quan tương tác. Tích hợp dữ liệu mạnh mẽ của nó là điểm bán hàng chính của nó; nó hoạt động tốt với các nguồn đám mây như phân tích của Google và Facebook cũng như các tệp văn bản, máy chủ SQL và Excel (như bạn có thể mong đợi từ một sản phẩm của Microsoft).
#số 8. Tableau
Tổng quan nhanh về Tableau:
- Công cụ thuộc loại này: một để trực quan hóa dữ liệu.
- Sẵn có: Thương mại.
- Tạo bảng điều khiển dữ liệu và trang tính là những gì nó được sử dụng nhiều nhất.
- Ưu điểm: Nhanh chóng, tương tác và hỗ trợ cho các thiết bị di động.
- Nhược điểm: Thiếu tiền xử lý dữ liệu và kiểm soát phiên bản kém.
Một trong những công cụ phân tích dữ liệu thương mại tốt nhất là Tableau, cho phép bạn xây dựng các bảng điều khiển và trực quan hóa tương tác mà không cần phải hiểu sâu về lập trình. Bộ phần mềm này cực kỳ thân thiện với người dùng và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ tốt hơn nhiều công cụ BI khác. Giao diện kéo và thả trực quan của nó là một tính năng khác khiến nó khác biệt với nhiều công cụ phân tích dữ liệu khác. Tuy nhiên,
#số 9. KNIME
Tóm lại:
- Nền tảng tích hợp dữ liệu, loại công cụ.
- Sẵn có: Mã nguồn mở.
- Khai thác dữ liệu và học máy là hai cách sử dụng chính.
- Ưu điểm: Nền tảng nguồn mở rất tuyệt vời cho lập trình dựa trên hình ảnh.
- Nhược điểm: Không thể mở rộng và một số chức năng yêu cầu bí quyết kỹ thuật.
KNIME (Konstanz Information Miner), một nền tảng tích hợp dữ liệu dựa trên đám mây, mã nguồn mở, là nền tảng cuối cùng trong danh sách của chúng tôi. Các kỹ sư phần mềm từ Đại học Konstanz ở Đức đã tạo ra nó vào năm 2004. Mặc dù KNIME ban đầu được phát triển cho lĩnh vực dược phẩm nhưng khả năng biên dịch dữ liệu từ nhiều nguồn thành một hệ thống duy nhất đã dẫn đến việc sử dụng nó trong các lĩnh vực khác. Chúng bao gồm học máy, kinh doanh thông minh và phân tích người tiêu dùng.
Lý do Sprout Social được xếp hạng đầu tiên trong danh sách của chúng tôi là do nhu cầu phân tích phương tiện truyền thông xã hội trên nhiều kênh.
Sprout cung cấp cho bạn thông tin về việc bạn muốn nhanh chóng so sánh kết quả trên nhiều mạng cùng lúc hay tìm hiểu sâu về hiệu suất của bạn trên một mạng duy nhất.
Sprout bao gồm các tùy chọn báo cáo theo khuôn mẫu và có thể tùy chỉnh, cung cấp cho bạn nhiều cách khác nhau để không chỉ thu thập dữ liệu xã hội quan trọng mà còn hiểu những gì chúng đại diện và truyền đạt chúng cho người khác trong khi loại trừ các số liệu không liên quan và giảm tiếng ồn.
# 2. HubSpot
Các công cụ phân tích do HubSpot cung cấp cho phép bạn liên kết hiệu suất truyền thông xã hội với việc tăng doanh số bán hàng và kinh doanh. Bạn có thể báo cáo về sự thành công của chiến lược xã hội của mình trên tất cả các kênh cho dù bạn sản xuất nội dung trực tiếp qua HubSpot, qua các nền tảng khác hay trong khi bạn đang di chuyển. Để đánh giá mức độ thành công của một chiến dịch, bạn cũng có thể so sánh hiệu suất của một số nền tảng truyền thông xã hội.
# 3. BuzzSumo
BuzzSumo là một công cụ tuyệt vời để kiểm tra tương tác xã hội của bất kỳ mẩu thông tin cụ thể nào, mặc dù không phải là một nền tảng truyền thông xã hội theo nghĩa truyền thống.
Công cụ này có thể hiển thị cho bạn số lượt chia sẻ mà bài viết blog gần đây nhất của bạn nhận được trên Facebook, Twitter và Pinterest. Để đánh giá các chiến lược tiếp thị nội dung của bạn so với đối thủ cạnh tranh như thế nào, bạn cũng có thể theo dõi hiệu suất của nội dung đang cạnh tranh cho các từ khóa ngành có liên quan.
#4. tuyển chọn
Các công ty muốn tăng doanh số bán hàng trên Instagram có thể sử dụng các nền tảng như Curalate làm công cụ phân tích và mặt tiền cửa hàng kết hợp. Bạn có thể đã bắt gặp liên kết “Like2Buy” ngoài tự nhiên, cho dù liên kết đó có thương hiệu hay không. Xem tiểu sử Instagram của Curalate để xem các doanh nghiệp lớn như Bose sử dụng nó như thế nào để bán hàng trên mạng xã hội.
#5. Nhân vật
Phân tích hiệu suất theo thời gian thực của các thẻ bắt đầu bằng # dành riêng cho từng ngành và chiến dịch trên Twitter và Instagram được cung cấp bởi các công cụ như Keyhole. Bằng cách này, các công ty có thể quảng cáo trong thời gian bận rộn và tìm hiểu những thẻ bắt đầu bằng # nào phổ biến nhất với những người theo dõi họ.
#6. Ứng dụng SHIELD.
LinkedIn đang nhận được sự chú ý ngày càng tăng từ các nhà tiếp thị B2B vì nó là nguồn cung cấp 80% khách hàng tiềm năng trên mạng xã hội của họ. Trong khi đó, do nhu cầu ủng hộ nhân viên ngày càng tăng, các tổ chức cũng nên theo dõi hồ sơ của từng nhân viên bán hàng trên LinkedIn bên cạnh trang công ty của họ.
Khoảng cách đang được thu hẹp bởi các giải pháp phân tích phương tiện truyền thông xã hội mới nổi như SHIELD. Chẳng hạn, SHIELD đánh giá hiệu quả của từng hồ sơ và bài đăng của nhân viên. Nhân viên có thể chỉnh sửa bài đăng của họ trước khi chia sẻ để tăng phạm vi tiếp cận bằng cách sử dụng các số liệu nội dung, chẳng hạn như lượt thích, bình luận và thẻ bắt đầu bằng # trung bình.
Công cụ phân tích tiếp thị
Chúng ta phải hiểu các lĩnh vực mà các công cụ này có thể hữu ích nếu chúng ta muốn hiểu tầm quan trọng của các công cụ phân tích tiếp thị. Phân tích tiếp thị có nhiều dạng khác nhau.
# 1. Cải thiện
Cải tiến là một nền tảng phân tích tiếp thị cấp doanh nghiệp hợp lý hóa nghiên cứu sâu hơn về dữ liệu tiếp thị, bán hàng và doanh thu của bạn bằng cách tự động hóa việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu. Nền tảng tạo điều kiện thuận lợi cho toàn bộ hệ thống dữ liệu tiếp thị.
#2. Đoạn văn
Với sự trợ giúp của công cụ báo cáo tiếp thị Whatagraph, bạn có thể biên soạn các báo cáo hữu ích từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Hai nhân khẩu học người dùng chính của Whatagraph như sau. Loại đầu tiên bao gồm các công ty tiếp thị quản lý nhiều tài khoản cho mỗi khách hàng. Họ có thể kết nối các nguồn dữ liệu này với Whatagraph để tạo báo cáo. Báo cáo có thể được tự động hóa để tự động gửi dữ liệu mới theo các khoảng thời gian định trước sau khi đã được chuẩn bị. Trên cơ sở này, các đại lý có thể giảm số giờ hàng tuần dành cho việc phát triển báo cáo cho từng khách hàng.
# 3. Domo
Domo là một công cụ phân tích tập trung vào trực quan hóa dữ liệu và kinh doanh thông minh.
Nền tảng Domo lý tưởng cho các giám đốc điều hành cấp C được tuyển dụng bởi các tập đoàn lớn muốn sử dụng một công cụ BI không dành riêng cho tiếp thị có thể tạo bảng điều khiển cấp điều hành trong toàn công ty. Dữ liệu từ các sáng kiến tiếp thị không phải là trọng tâm chính của Domo. Điều này chỉ ra rằng mặc dù chương trình có dung lượng khá lớn dành cho bảng điều hành và thông tin kinh doanh trên toàn công ty, nhưng nó có thể không phải là lựa chọn lý tưởng để thu thập và trực quan hóa dữ liệu tiếp thị. Nền tảng này quá đắt để chỉ bộ phận tiếp thị sử dụng vì các trình kết nối không mở rộng khi tích hợp sâu và tiếp thị ít rộng rãi hơn.
#4.Kênh.io
Funnel.io là một nền tảng phân tích tiếp thị hợp lý hóa báo cáo và phân tích tiếp thị bằng cách tự động hóa việc thu thập, chuyển đổi và tải dữ liệu. Hơn 500 ứng dụng và nền tảng, bao gồm CRM, Thương mại điện tử, nền tảng tiếp thị qua email và các nền tảng khác, được tích hợp với chương trình. Người dùng có thể thực hiện phân loại dữ liệu tự động, sửa đổi tần suất nhập và xuất cũng như thay đổi dữ liệu thô bằng Funnel.io.
5 loại Công cụ phân tích là gì?
- theo toa,
- Dự đoán,
- chẩn đoán,
- mô tả,
- và nhận thức
Excel có phải là một công cụ phân tích không?
Một trong những chương trình được sử dụng nhiều nhất để phân tích dữ liệu là Microsoft Excel. Không còn nghi ngờ gì nữa, chúng là công cụ phân tích được tìm kiếm nhiều nhất hiện có vì chúng bao gồm các bảng tổng hợp tích hợp sẵn. Bạn có thể chỉ cần nhập, duyệt, dọn dẹp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu của mình bằng công cụ quản lý dữ liệu tất cả trong một này.
SPSS có phải là Công cụ Phân tích Dữ liệu không?
Phân tích dữ liệu cho thống kê mô tả và thống kê hai biến, dự báo kết quả bằng số và dự đoán để xác định nhóm đều được cung cấp bởi SPSS. Ngoài ra, phần mềm cung cấp các chức năng vẽ đồ thị, tiếp thị trực tiếp và chuyển đổi dữ liệu.
Công cụ phân tích được sử dụng phổ biến nhất là gì?
Công cụ phổ biến nhất để làm việc với bảng tính và tạo phân tích là Microsoft Excel.
Công cụ và phương pháp phân tích là gì?
Công cụ Phân tích đề cập đến các công cụ cho phép truy cập dữ liệu cho mục đích nghiên cứu và đánh giá, bao gồm nhưng không giới hạn ở bảng điều khiển, trình tạo truy vấn, tóm tắt kết quả việc làm và sinh viên quan trọng cũng như thư viện nghiên cứu, có thể bao gồm bộ dữ liệu P20W.
3 kỹ thuật phân tích phổ biến là gì?
- Phân tích hồi quy.
- Người mẫu Monte Carlo.
- đánh giá nhân tố
Làm cách nào để chọn một công cụ phân tích?
- Mục tiêu kinh doanh. Nền tảng phân tích của bạn sẽ phục vụ cả yêu cầu kinh doanh hiện tại và tương lai của bạn, giống như bất kỳ khoản đầu tư CNTT nào khác.
- Định giá,
- Giao diện người dùng và trực quan hóa,
- Phân tích nâng cao và giá cả.
- Tích hợp, Di động,
- Nhanh nhẹn và khả năng mở rộng,.
- Nhiều nguồn dữ liệu.
Kết luận
Các mối đe dọa đối với bảo mật dữ liệu tồn tại đối với tất cả các công ty. Bằng cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu thích hợp, các tổ chức có thể sử dụng phân tích dữ liệu để xác định nguyên nhân gốc rễ của các vi phạm dữ liệu trước đó. Chẳng hạn, bộ phận CNTT có thể sử dụng các chương trình phân tích dữ liệu để phân tích, phân tích và trực quan hóa nhật ký kiểm tra nhằm xác định đường đi và điểm xuất phát của một cuộc tấn công. CNTT có thể sử dụng thông tin này để tìm lỗ hổng và vá chúng.
Bài viết liên quan
- 10 HỆ THỐNG QUẢN LÝ CÔNG VIỆC TỐT NHẤT: 2023 Đánh giá
- Kỹ năng phân tích là gì? Ví dụ và Mẹo
- CÔNG CỤ CHO DOANH NGHIỆP: Cách thức hoạt động và các công cụ miễn phí dành cho doanh nghiệp
- CÔNG CỤ TRÍ TUỆ KINH DOANH: Ý nghĩa, Công cụ tốt nhất và Hướng dẫn
- THẺ TÍN DỤNG DOANH NGHIỆP DỄ NHẬN NHẤT: Thẻ tín dụng hàng đầu dành cho doanh nghiệp mới, với tín dụng xấu và không có bảo lãnh cá nhân
- TÍN DỤNG THUẾ ĐƯỢC HOÀN: Định nghĩa, Sự khác biệt & Hướng dẫn Toàn tập
- TƯ VẤN LUẬT SƯ: Tìm trợ giúp pháp lý miễn phí trực tuyến
dự án
