分析工具:用于商业、社交媒体和营销的 10 多种顶级分析工具

分析工具

随着数据分析学科的发展,数据分析工具的数量也在不断增加。 如果您正在考虑在这个行业工作,您应该阅读本文的每一部分。 我们将在本文中讨论一些最重要的数据分析工具及其优点。 您将收到每种工具的简要说明,概述其对开源工具和营利性软件的用途、优点和缺点。

什么是分析工具

分析工具是指能够为研究和评估目的访问数据的工具,包括但不限于仪表板、查询生成器、重要学生和就业成果的摘要,以及可能包括 P20W 数据集的研究图书馆。

商业分析工具

为了评估和分析数据,业务分析解决方案从一个或多个业务系统收集数据并将其整合到存储库中,例如数据仓库。 大多数企业使用各种分析工具,包括复杂的数据挖掘程序、具有统计功能的电子表格和预测建模程序。 

这些业务分析工具共同为组织提供了业务的全面图景,揭示了对行业的重要见解和理解,并使组织能够就业务运营、客户转换和其他事项做出更明智的决策。

 业务分析工具:

#1。 SWOT评估

SWOT 分析是一组用于查看对公司成功有影响的内部和外部因素的技术。 在公司启动任何新计划,特别是战略营销计划之前,这项研究通常在早期阶段进行。 优势、劣势、机会和威胁是本研究的四个促成因素,必须加以研究才能完成研究。 其中的优势和劣势是指公司内部和受公司控制的任何因素; 因此,它们也被称为内部因素。 另一方面,比较分析侧重于分析外部因素。 然后将这些要素分为企业机会和威胁。

#2。 害虫评估

这种对 PEST 的分析,代表政治、经济、社会和技术,是一种检查外部因素如何影响企业绩效的方法。 在分析过程中,企业主需要考虑各种直接或间接影响其公司的外部因素。

#3。 MOST评价

这种方法适用于任何希望进行内部分析的企业,因为它可以让所有者确信他们正在遵循正确的模式。 Mission、Objectives、Strategies 和 Tactics 缩写为 MOST。 公司必须具体说明它想去哪里,它必须达到什么目标才能完成它的使命,它的计划的细节,以及它将如何执行它们。

#4。 七分法

这种方法在评估过程开始时分析业务计划的关键方面。 市场机会、产品或解决方案、执行策略、财务引擎、人力资本、预期回报和安全边际是构成此分析的七个核心因素。

数据分析工具

我们将从绝对必需品开始我们的清单——您需要拥有的数据分析工具。 然后,我们将继续讨论大型和小型企业都使用的一些更受欢迎的产品和平台。 

#1。 使用 Excel

Excel 简而言之:

  • 电子表格软件,实用程序类型。
  • 可用性:商务。
  • 报告和数据整理是两个主要用途。
  • 优点:它被广泛使用并且有大量有用的插件。
  • 缺点:昂贵、计算错误和庞大的数据管理不善。

最著名的电子表格程序是 Excel。 它还具有非常适合数据分析的计算和图形功能。 无论您的专业领域或您可能需要的其他软件如何,Excel 都是行业标准。 其有用的内置功能包括表单设计工具和数据透视表(用于排序或统计数据)。 它还提供了广泛的附加功能来简化数据操作。 例如,您可以使用 CONCATENATE 函数将文本、数字和日期合并到一个单元格中。 Excel 的搜索功能使分离特定数据变得简单,而 SUMIF 使您能够根据灵活的标准构建价值总计。

#2。 Python 

简而言之:

  • 用于编程的语言。
  • 提供开源和数以千计的免费库。
  • 从数据抓取到分析和报告的一切都是使用它完成的。
  • 优点:简单易学,适应性强,应用广泛。
  • 缺点:内存密集型; 执行速度不如其他一些语言

Python是每个数据分析师必备的工具,应用范围非常广泛。 它比更复杂的语言更重视可读性,并且由于它在计算机行业中的广泛使用,许多程序员已经熟悉它。 此外,Python 具有令人难以置信的适应性,拥有大量可供选择的资源库,适用于各种不同的数据分析工作。 例如,NumPy 和 pandas 库非常适合支持一般数据处理以及简化高度计算的工作负载。

#3。 木星笔记本 

Jupyter 笔记本概述:

  • 交互式创作软件就是这种类型的工具。
  • 可用性:开源。
  • 常见用途包括共享代码、开发教程和展示作品。
  • 优点:非常适合展示; 独立于语言。
  • 缺点:不是很独立或不利于团队合作。

一个名为 Jupyter Notebook 的开源 Web 程序使您能够创建交互式文档。 这些包括叙述性文本、方程式、实时编程和可视化。 想一想类似于 Microsoft Word 页面但更具交互性且为数据分析量身定制的东西! 它是作为数据分析工具展示工作的出色工具:Jupyter Notebook 支持 40 多种语言,包括 Python 和 R,它在浏览器中运行。 它还提供各种输出,包括 HTML、照片、视频等,并与 Apache Spark 等大型数据分析工具连接(见下文)。

#4。 阿帕奇星火 

Apache Spark 的快速总结

  • 数据处理框架,工具类型。
  • 可用性:开源。
  • 大数据处理和机器学习是两个主要用途。
  • 优点:快速、动态且易于使用。
  • 缺点:严格的用户界面和缺乏文件管理机制。

通过使用软件架构 Apache Spark,数据科学家和分析师可以快速分析海量数据。 它最初创建于 2012 年,然后捐赠给了慈善机构 Apache 软件基金会。 Spark 是一个分布式分析框架,用于检查非结构化的大规模数据集。 虽然还有其他类似的框架(如 Apache Hadoop),但 Spark 的速度非常快。 它比 Hadoop 快大约 100 倍,因为它使用 RAM 而不是本地内存。 因此,它经常用于创建需要大量数据的机器学习模型。

#5。 微软 Power BI

Power BI 简而言之:

  • 一套业务分析工具。
  • 可供购买的软件(带有免费版本)。
  • 最常用于预测分析和数据可视化。
  • 优点:出色的数据连接性、一致的更新和有效的可视化。
  • 缺点:数据有限(在免费版本中)、严格的公式和笨拙的用户界面。

Power BI 是数据分析解决方案市场的一个相对较新的产品,其使用寿命不到十年。 它最初是作为 Excel 插件开发的,但后来在 2010 年代初期更新为独立的企业数据分析工具套件。 通过较短的学习曲线,Power BI 用户可以轻松构建交互式可视化报告和仪表板。 其强大的数据集成是其主要卖点; 它适用于 Google 和 Facebook 分析等云资源以及文本文件、SQL 服务器和 Excel(正如您对 Microsoft 产品的期望)。

#8。 画面

 Tableau 快速概览:

  • 此类工具:一种用于数据可视化。
  • 可用性:商业。
  • 创建数据仪表板和工作表是它的主要用途。
  • 优点:快速、交互和对移动设备的支持。
  • 缺点:缺乏数据预处理和版本控制不佳。

最好的商业数据分析工具之一是 Tableau,它允许您构建交互式可视化和仪表板,而无需深入了解编程。 该套件非常易于使用,并且比许多其他 BI 工具更好地处理大量数据。 它的可视化拖放界面是另一个使其有别于许多其他数据分析工具的特性。 然而, 

#9。 刀

简而言之:

  • 数据集成平台,工具类型。
  • 可用性:开源。
  • 数据挖掘和机器学习是两个主要用途。
  • 优点:开源平台非常适合视觉驱动的编程。
  • 缺点:不可扩展,并且一些功能需要技术诀窍。

KNIME(Konstanz Information Miner)是一个开源的、基于云的数据集成平台,是我们列表中的最后一个。 德国康斯坦茨大学的软件工程师于 2004 年创建了它。尽管 KNIME 最初是为制药行业开发的,但其将多个来源的数据编译到单个系统中的能力使其在其他领域得到使用。 这些包括机器学习、商业智能和消费者分析。

社交媒体分析工具

#1。 萌芽社会

Sprout Social 在我们的列表中排名第一的原因是对跨渠道社交媒体分析的需求。

Sprout 可以满足您的需求,无论您是想同时快速比较多个网络的结果,还是深入了解您在单个网络上的表现。

Sprout 包括模板化和可自定义的报告选项,为您提供多种方式,不仅可以收集重要的社交数据,还可以理解它们代表的内容并与他人交流,同时排除不相关的指标并减少噪音。

#2 HubSpot

HubSpot 提供的分析工具允许您将社交媒体性能与增加的销售和业务联系起来。 无论您是直接通过 HubSpot、通过其他平台还是在移动中制作内容,您都可以跨所有渠道报告社交策略的成功。 要衡量活动是否成功,您还可以对比几个社交媒体平台的表现。

#3. 相扑 

BuzzSumo 是一个非常棒的工具,用于检查任何给定信息的社交互动,尽管它不是传统意义上的社交媒体平台。

此工具可以显示您最近的博客文章在 Facebook、Twitter 和 Pinterest 上获得的分享数。 为了评估您的内容营销策略与竞争对手相比如何,您还可以跟踪竞争相关行业关键字的内容的表现。

#4。 策展人 

旨在增加 Instagram 销售额的公司可以使用 Curalate 等平台作为混合店面和分析工具。 您可能在野外遇到过“Like2Buy”链接,无论它是否有品牌。 查看 Curalate 的 Instagram 简介,了解像 Bose 这样的大企业如何使用它进行社交销售。

#5。 数字 

Keyhole 等工具提供了 Twitter 和 Instagram 上特定行业和特定活动主题标签的实时性能分析。 通过这样做,公司可以在繁忙时期做广告,并了解哪些主题标签最受其追随者欢迎。

#6。 盾应用程序。

LinkedIn 越来越受到 B2B 营销人员的关注,因为它是他们 80% 的社交线索的来源。 同时,鉴于对员工宣传的需求不断增长,组织还应该监控每个销售人员在 LinkedIn 上的个人资料以及他们的公司页面。

SHIELD 等新兴社交媒体分析解决方案正在缩小这一差距。 例如,SHIELD 评估每个员工的个人资料和职位的有效性。 员工可以在分享之前调整他们的帖子,以通过使用内容指标(例如平均点赞数、评论和主题标签)来扩大他们的影响力。

营销分析工具

如果我们要理解营销分析工具的重要性,我们必须理解这些工具可以发挥作用的领域。 营销分析有多种形式。

#1。 即兴表演

Improvado 是一个企业级营销分析平台,可通过自动化数据收集和转换简化对营销、销售和收入数据的进一步研究。 该平台促进了营销数据的整个管道。

#2。 什么图

借助营销报告工具 Whatagraph,您可以从各种数据源编制有用的报告。 Whatagraph 的两个主要用户统计数据如下。 第一类包括为每个客户管理大量帐户的营销公司。 他们可以将这些数据源与 Whatagraph 连接起来以生成报告。 报告可以自动化,在准备好后以预定的时间间隔自动发送新数据。 在此基础上,代理商可能会减少每周为每个客户开发报告所花费的时间。

#3。 多摩 

Domo 是一个专注于数据可视化和商业智能的分析工具。

Domo 平台非常适合受雇于大公司的 C 级管理人员,他们希望使用非营销专用的 BI 工具来生成整个公司的管理级仪表板。 来自营销活动的数据并不是 Domo 的主要关注点。 这表明虽然该程序具有相当大的执行仪表板和公司范围的业务信息容量,但它可能不是营销数据收集和可视化的理想选择。 该平台对于营销部门单独使用来说太昂贵了,因为连接器不会扩展得那么深,营销集成也不那么广泛。

#4.Funnel.io

Funnel.io 是一个营销分析平台,通过自动化数据收集、转换和加载来简化营销报告和分析。 该计划集成了 500 多个应用程序和平台,包括 CRM、电子商务、电子邮件营销平台等。 用户可以使用 Funnel.io 进行自动数据分类、修改导入和导出的频率以及更改原始数据。

分析工具有哪 5 类?

  • 规定的, 
  • 预测, 
  • 诊断, 
  • 描述性的,
  •  和认知 

Excel 是一种分析工具吗?

最常用的数据分析程序之一是 Microsoft Excel。 毫无疑问,它们是最受欢迎的分析工具,因为它们包含内置数据透视表。 您可以使用这个一体化的数据管理工具简单地导入、浏览、清理、分析和可视化您的数据。

SPSS是数据分析工具吗?

SPSS 提供了用于描述性和双变量统计的数据分析、数值结果预测和组识别预测。 此外,该软件还提供绘图、直接营销和数据转换功能。

最常用的分析工具是什么?

使用电子表格和创建分析的最流行的工具是 Microsoft Excel。

什么是分析工具和方法?

分析工具是指能够为研究和评估目的访问数据的工具,包括但不限于仪表板、查询生成器、重要学生和就业成果的摘要,以及可能包括 P20W 数据集的研究图书馆。

什么是 3 种常用分析技术?

  • 回归分析。
  • 蒙特卡洛建模。
  • 因素评价

如何选择分析工具?

  • 业务目标。 就像任何其他 IT 投资一样,您的分析平台应该满足您当前和未来的业务需求。
  • 定价,
  •  用户界面和可视化, 
  • 高级分析和定价。
  • 集成、移动、 
  • 敏捷性和可扩展性,。
  • 多个数据源。

结论

所有公司都存在数据安全威胁。 通过分析和可视化相关数据,组织可以使用数据分析来确定以前数据泄露的根本原因。 例如,IT 部门可以使用数据分析程序来分析、分析和可视化审计日志,以便查明攻击的路径和起源点。 IT 可以使用此信息来查找漏洞并修补它们。

参考资料

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