数据分析工具是收集和分析有关企业、其客户及其竞争的数据的软件和程序,以改进流程并帮助发现洞察力以做出数据驱动的决策。 此外,最好的数据分析工具可帮助公司从客户数据中汲取洞察力,并找到趋势和模式以做出更好的业务发现。 因此,无论您想执行基本数据分析还是更高级的数据分析,您都可以使用大量免费的数据分析工具。 继续阅读以获得更多见解。
概述
数据分析工具可以通过多种方式帮助企业跟踪和分析数据,从而创建报告。 作为企业主,深入了解这些工具可以帮助您更好地决定将资源放在哪里以及如何为商品和服务定价。
同样重要的是,最好的数据分析工具有助于识别趋势并更好地了解客户群。 此外,对一家公司而言,最佳数据分析类型取决于其发展阶段,但它通常只能提供洞察力,以做出被动而非主动的业务决策。
数据分析工具的类型
以下是各种类型。
#1。 诊断分析
诊断数据分析是检查数据以了解原因和事件或发生某事的原因的过程。 就像描述性分析一样,它使用历史数据来回答问题。 但是,诊断分析并没有关注“是什么”,而是解决了为什么数据中会出现事件或异常这一关键问题。 此类分析可帮助公司回答以下问题:
- 为什么我们公司上一季度的销售额下降了?
- 为什么我们会看到客户流失率激增?
- 为什么特定的一篮子产品大大超过了上一年的销售数字?
与机器学习/预测分析相比,诊断分析往往更易于访问并且适合更广泛的用例。 您甚至可能会发现它解决了您指定用于预测分析用例的一些业务问题。
#2。 规范性数据分析
规范分析是人工智能和大数据相结合的地方,可以帮助预测结果并确定要采取的行动。 此类分析可以进一步细分为优化和随机测试。 使用 ML 的进步,规范分析可以帮助回答诸如“如果我们尝试这个会怎样?”之类的问题。 和“最好的行动是什么?” 您可以测试正确的变量,甚至可以建议更有可能产生积极结果的新变量。
#3。 描述性数据分析
描述性分析是报告的支柱,因为没有它就不可能拥有商业智能 (BI) 工具和仪表板。 因此,描述性分析回答了“发生了什么?”这个问题。 这种类型的分析是迄今为止客户最常用的,提供以过去事件为中心的报告和分析。 它可以帮助公司了解以下内容:
- 我们一家公司卖了多少钱?
- 我们的整体生产力是多少?
- 上一季度流失了多少客户?
描述性分析用于在总体水平上了解整体绩效,并且是迄今为止公司最容易开始的地方,因为数据往往很容易用于构建报告和应用程序。
#4。 预测数据分析
预测分析是一种高级分析形式,它使用机器学习根据历史数据确定可能发生的事情。 包含大量描述性和诊断性分析的历史数据被用作构建预测分析模型的基础。
例如,Instagram 上的男装广告活动可以应用预测分析来确定转化率与目标受众的地理区域、收入等级和兴趣的相关程度,从而分析两个(或更多)目标受众的统计数据并提供可能的每个人口统计的收入值
如何选择有效的数据分析工具
选择正确的数据分析工具可能是一个挑战。 如果您正在努力从上面的列表中选择一个有效的工具,那么这些问题的答案将指导您找到最适合您需求的数据分析工具:
#1。 我需要分析什么类型的数据?
在选择数据分析工具之前,您必须确定要分析的数据类型。 它是定量数据还是定性数据? 因为存储在电子表格和数据库中的数值数据很容易使用 Excel 和 Tableau 等 BI 工具中的数据转化为视觉洞察。 但要理解开放式调查回复、电子邮件和社交媒体对话等定性数据,通常需要 AI 数据分析软件。
#2。 使用工具所需的技能
大多数公司都有完善的数据科学团队来处理 SQL 查询和工具。 不需要专业人员来使数据分析工具发挥作用,但如有必要,可以填补培训空白或聘请具有适当技能的人员来教授您的团队。 相反,使用易于使用的工具并向所有团队成员授予访问权限。
#3。 我需要分析多少数据?
如果您每个月收到几百个数据点,则无需自动执行数据收集和分析过程的高级工具,您或许就能处理这些数据。 但是,如果您的数据达到数千,您将需要实施 AI 工具以避免将时间浪费在手动和繁琐的任务上。 例如,手动分析大量文本数据不仅是重复性的,而且可能导致糟糕的结果。
为什么? 因为人是主观的。 如果您需要雇用很多人来对您的数据进行分类和标记,每个人工标记器都会以不同的方式标记您的数据点。AI 工具使用一组标准进行训练并且通常是可定制的,因此您可以确保您的数据提供准确且可操作的见解.
#4。 我的预算是多少
还需要考虑基础设施的成本。 您是否需要投资数据仓库或基于云的数据存储以及数据管道? 同样,您需要考虑当前的团队结构,如果您选择更复杂的数据分析工具,您是否有预算聘请专家团队。 最后,价格和实施数据分析工具的时间也会影响您的决定。 在比较数据分析工具时,您可能想检查是否可以按使用量付费,或者是否有固定的月费。
#5。 时间
最后,实施数据分析工具需要多长时间? 您需要一个在 4 周或 4 个月内启动并运行的解决方案吗? 如果您要构建自己的数据分析工具,则需要考虑非生产性等待时间的成本。 价格和许可。 一些数据分析工具将在订阅或许可的基础上提供。 在这种情况下,您可能需要考虑所需的用户数量,或者如果您只是在逐个项目的基础上查看订阅的潜在长度。
回答完上述所有问题后,您就会更好地了解哪些工具适合您。
最佳数据分析工具
最好的数据分析工具支持企业改进他们的产品和服务,以提高客户满意度。 从本质上讲,数据分析是收集和整理大量数据,以提取有助于做出关键业务选择的有用信息。 一般来说,数据分析检查数据并生成预测以提取有用的信息。 让我们来看看下面最好的数据分析工具,
#1.思考点
与传统的数据分析工具不同,ThoughtSpot 致力于自然语言理解。 要可视化您的数据,您只需使用自然语言提出正确的问题。 ThoughtSpot 自动展示可视化和其他独特的见解,您可以使用它们来创建报告或仪表板。
#2。 微软Excel
世界上最著名的电子表格软件。 此外,它还具有非常适合数据分析的计算和绘图功能。 无论您的专业是什么,也无论您可能需要什么其他软件,Excel 都是该领域的主要工具。 其宝贵的内置功能包括数据透视表和创建工具。
#3。 Python
Python 是一种用途广泛的编程语言,是任何数据分析师的必备工具。 与更复杂的语言不同,它侧重于可读性,它在技术领域的普遍流行意味着许多程序员已经熟悉它。 Python 也非常通用。 它拥有范围广泛的资源库,适用于各种不同的数据分析任务
#4。 Qlikview
Qlikview 被推荐为数据可视化的最佳工具。 它更快、更简单,而且本质上是独一无二的。 QlikView 中有一个社区,其中包含论坛、博客和图书馆。 社区有助于解决您的大部分疑问。 它使用不同的颜色显示数据之间的关系。 Qlikview 帮助用户根据不同的数据可视化方法做出正确的决策。
#5。 [CRAN]
它通常用于创建统计/数据分析软件。 R 的语法比 Python 更复杂,学习曲线更陡峭。 然而,它是专门为处理繁重的统计计算任务而构建的,并且在数据可视化方面非常受欢迎。 有点像 Python,R 也有一个免费代码网络,称为 CRAN(综合 R 存档网络),它提供 10,000 多个包。
免费数据分析工具
免费数据分析工具用于分析数据并从数据集中创建有意义的见解。 这些是一组工具,可帮助企业创建数据驱动的决策过程。
免费数据分析工具是数据分析师用来开发和执行必要的分析流程的应用程序和软件,可帮助公司做出更好、更明智的业务决策,同时降低成本和增加利润。 以下是免费数据分析工具的示例
#1。 旁观者
基于云的 Looker 提供易于使用的直观拖放式界面。 它提供免费的数据分析工具和管理、商业智能和高级可视化功能。 该工具的多云策略支持使用各种数据源和部署方法。 Looker 还可以轻松连接一系列数据库,包括 Snowflake 和 Amazon Redshift。
#2。 橙子
是一种开源数据挖掘和机器学习工具,作为卢布尔雅那大学的一个项目已经存在了 20 多年。 orange 工具包可以用作复杂机器学习算法的简单数据可视化,前提是它是开源的。 它还可以与 Python 库一起使用。 它就像一个画布,用户可以在其中放置小部件并创建工作流。 所有数据功能都在小部件画布中完成。 用户可以探索该工具中可用的各种可视化技术。
#3。 多摩
提供超过 1,000 个称为连接器的内置集成,允许用户在本地和云外部系统之间传输数据。 Domo 还支持构建与平台集成的自定义应用程序,这允许开发人员通过立即访问连接器和可视化工具来扩展系统。 Domo 作为包含数据仓库和 ETL 软件的单一平台出现,因此已经拥有自己的数据仓库和数据管道设置的企业可能希望将目光投向别处。
#4。 元数据库
这是一个免费的开源分析和商业智能工具。 Metabase 允许用户就数据“提问”,这是非技术用户使用点击式界面进行查询构建的一种方式。 这适用于简单的过滤和聚合; 更多技术用户可以直接使用原始 SQL 进行更复杂的分析。 Metabase 还能够将分析结果推送到 Slack 等外部系统。
#5。 画面
一个免费的分析工具,用于从简单数据到复杂数据的数据可视化。 它是一种交互式的,我们可以建议标签、工具、列的大小,以及几乎任何我们可以定制的东西。 拖放界面在这个软件中非常有用,计算也可以在 Tableau 中完成。 任何对分析一无所知的人都可以查看和理解来自 Tableau 平台的数据。
数据分析工具的好处
通过启动数据分析工具,组织可以加快决策制定、赢得新客户、增强客户体验并永不过时。 数据分析工具的一些好处是:
#1。 加快决策
由于数据分析工具可以为每位专业人员提供自助分析,因此组织可以通过数据素养加快决策制定。 用户可以提出不同的问题并挖掘可以彻底改变业务运营和销售业绩的见解。
#2。 赢得客户
通过分析来自公共领域(包括社交媒体)的数据,组织可以识别用户不断变化的需求。 这将使公司能够通过添加新产品/服务来不断获得新用途,从而跟上不断变化的需求。
#3。 提升客户体验
数据分析工具可帮助您评估产品/服务交付中的缺点,并让您找到用户不喜欢的地方。 借助数据分析工具,您可以执行情感分析等高级分析,以发现客户对您的产品的感受,从而更好地为用户服务。
#4。 成为面向未来的
有了洞察力,组织可以做出明智的决策,以便在未来获得更好的结果。 多年来,公司依赖决策者的直觉,但通过数据分析,他们可以消除不准确的假设并清晰地工作。
总结
通过一些练习可以轻松完成数据分析。 所有的工具都不会同样有用。 最好选择一种工具并成为该工具的大师。 了解数据对于了解我们在数据分析方面的真实情况至关重要。 编程在可视化和分析数据方面并不是很重要。 但是有些工具会让你更接近编程。
参考资料
- 埃杜巴
- .stitchdata。
- .福布斯。
- 职业铸造厂