5 Data Analytics -ohjelmistotyökalua, joita voit oppia nopeasti

Olitpa uusi tietojenkäsittelytietojen käyttäjä tai haluat vaihtaa uraa, sinun on tiedettävä parhaat työkalut, jotka voit ottaa nopeasti käyttöön. Tämä pätee erityisesti, jos et halua likaista kätesi koodauksella.

Tämä artikkeli keskittyy kouralliseen näistä työkaluista, jotka sopivat erinomaisesti uusille tulokkaille.

Miksi oppia Data Analytics?

Data-analytiikan työmarkkinat ovat kasvaneet voimakkaasti tiedonkeruun kasvaessa. Jokaisen yrityksen (ja jopa joidenkin henkilöiden) on välttämätöntä tehdä dataan perustuvia päätöksiä.

Tietoanalyysityökalulla, jonka päätät oppia, on kuitenkin paljon merkitystä. Et halua oppia jotain, jolla ei ole kysyntää. Mikä tärkeintä, kaikki riippuu siitä, mitä aiot tehdä tietojen analysointityökaluilla, jotka päätät poimia. Kuten olemme keskustelleet aiemmin, data-analytiikassa on monia sovelluksia ja prosesseja.

Mikä on tietojen analysointi ja miksi se on tärkeää?

Mikä on tietojen analysointi? Selitämme tiedonlouhintaa, analytiikkaa ja tietojen visualisointia helposti ymmärrettävillä termeillä.

Jos haluat käyttää sitä johonkin akateemiseen tai kyselytutkimusanalyysiin liittyvään asiaan, voit poimia yksinkertaisia ​​työkaluja, joilla ei ole monimutkaisia ​​käyttöliittymiä. Esimerkkejä näistä ovat Minitab, SPSS ja Stata. Älä aliarvioi niitä, myös nämä työkalut ovat erittäin arvokkaita.

Mutta jos haluat sukeltaa yritysanalytiikkaan, sinulla on myös paljon Business Intelligence -työkaluja, joista valita.

Nämä työkalut jakautuvat siten yleensä kahteen luokkaan; Business Intelligence -työkalut ja tilastolliset analyysityökalut. Katsotaanpa esimerkkejä kullekin niistä.

Business Intelligence on laaja termi, johon sisältyy tietojen muuttaminen syvempien ja käytännöllisten oivallusten tuottamiseksi. Sitä käytetään usein liiketoiminnan kehityssuuntausten ja muutosten yhteydessä.

Yritykset käyttävät BI: tä seuraamaan kilpailijoiden toimintaa, hallitsemaan hyödykkeiden hintaa ja analysoimaan markkinaklustereita kuluttajien käyttäytymisen tutkimiseksi. Se on auttanut pieniä, keskisuuria ja suuria yrityksiä pysymään kilpailukykyisempinä.

Tarkastellaan kolmea eniten käytettyä Business Intelligence -työkalua, jotka voit helposti hankkia, sekä joitain niiden pääominaisuuksia.

1. Microsoft Excel

Jotkut ihmiset pelkäävät, että Excel saattaa joutua muille BI-työkaluille sen vanhentumisen jälkeen. Se ei ole edes lähellä totuutta. Excelillä on suuri kysyntä ja se tulee olemaan niin kauan kuin BI on olemassa.

Sen jälkeen kun Microsoft Excel julkaistiin vuonna 1985, työkalu skaalautuu jatkuvasti jokaisen suuremman Office-päivityksen kanssa. Työn avulla voit saavuttaa melkein mitä tahansa Excelissä.

Yksi suurimmista tekijöistä, joita yritykset ottavat huomioon ennen BI-työkalun hyödyntämistä, on asiantuntijoiden saatavuus. Ja koska Excel on yhtä vanha kuin BI, monet ovat oppineet sen ja pystyvät ratkaisemaan kaikenlaisia ​​ongelmia sen kanssa.

Koska se on helposti poimittava työkalu, Excel-yhteisö on valtava. Yksinkertaisuuden ja ystävällisen käyttöliittymän ansiosta monet yritykset käyttävät edelleen Exceliä tänään. Se on myös suhteellisen edullinen työkalu.

Kaikki tämä tarkoittaa, että sinulla on suuri Excel-yhteisö, josta oppia.

Excelin kyky kerätä tietoja useista lähteistä, luoda upeita tarinoita upeilla visualisoinneilla, ja se on RDBMS-virran pivot-ominaisuudet ovat muutamia Excelin tarjoamista käyttötavoista.

Ja Microsoft 365: n kanssa Excel saa päivityksiä koko ajan. Viimeaikaiset päivitykset ovat sisällyttäneet uusia toimintoja, tietotyyppejä, pivot-taulukon asetteluja, kaaviotyyppejä ja paljon muuta.

Excel on hyvä ehdokas, koska on helppo saavuttaa edistynyt ymmärrystaso lyhyessä ajassa. Sen sisältämät taidot hyödynnetään melkein missä tahansa.

Katso hauska esimerkki Excelin käytöstä tutustumalla kuinka löytää mielenkiintoisia historiallisia musiikkitietoja.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI on skaalautuva BI-työkalu, jonka Microsoft julkaisi vuonna 2014. Power BI: n alkuperäinen julkaisu sisällytettiin Office 365: een Microsoft Excel -apuohjelmana, kunnes se poistettiin käytöstä ja julkaistiin itsenäisenä BI-työkaluna vuonna 2015.

Power BI käyttää pilvipohjaisia ​​palveluita Power BI Desktopin yhdistelmällä (jonka voit ladata Microsoft PowerBI Desktop Store) palvelemaan asiakkaitaan. Ja vaikka se on uusi työkalu, sen suosio yritysten keskuudessa on ollut valtava. Monet yritykset ovat kääntyneet Power BI: n puoleen datapohjaisia ​​ratkaisuja varten.

Yksi kasvavan trendin tärkeimmistä syistä on oivallusten tuottamisen nopeus ja tehokkuus Microsoft Power BI: n kanssa. Sen mukana tulee parempi automaatio ja ominaisuudet, jotka helpottavat työkalun käyttöä liiketoiminta-analyysissä.

Power BI tarjoaa koontinäytön, jossa voit seurata tietoja reaaliajassa kaikkialla näkyvällä visualisoinnilla. Tämän lisäksi voit tarkastella ja jakaa raportteja helposti. Power BI on käytettävissä työpöydältäsi tai sen SaaS-pohjaisten pilvipalvelujen kautta.

Kun opit Power BI: tä, voit keskittyä yhteen tai kahteen työkalun näkökohtaan. Alat, kuten tietovarastointi, tietojen lajittelu ja ominaisuuksien suunnittelu, ovat joitain erityisiä aiheita, joista voit tulla viranomainen.

Näiden lisäksi automaattinen koneoppiminen on toinen suuri ominaisuus Power BI: ssä, jota käytetään tietojen kouluttamiseen ja validointiin tietovirroilla.

Microsoft Power BI: n yksinkertaisten DAX-kaavojen lisäksi, jotka voit oppia melko nopeasti, sillä on yksinkertainen käyttöliittymä, jonka kanssa on helppo olla vuorovaikutuksessa. Ja oppimiskäyrä on erittäin joustava.

Se on työkalu, joka parantaa mahdollisuuksiasi päästä työpaikkaan data-analytiikassa, jos olet siinä hyvä. Tämä pätee erityisesti, jos aiot vaihtaa uraa analytiikkaan.

Microsoftilla on myös data-analyysityökalu nimeltä Dynamics.

3. Kuvaelma

Tableau on hyvin tunnettu hämmästyttävistä tietojen visualisointiominaisuuksistaan. Työkalu perustettiin vuonna 2003, ja sen ensimmäisen virallisen julkaisun jälkeen vuonna 2013 sen suosio on jatkanut kasvuaan monilla toimialoilla.

Tableau-ohjelmistossa on kolme pääohjelmistovaihtoehtoa: Tableau Desktop, Tableau Public ja Tableau Reader. Nämä kolme vaihtoehtoa ovat taulukon oppimisen opetussuunnitelmassa. Mutta niiden välillä on pieniä eroja.

Tableau Public on avoimen lähdekoodin BI-työkalu, jonka avulla voit jakaa visualisointisi reaaliajassa kojelaudan kautta. Se toimii useiden tietolähteiden kanssa, mukaan lukien CSV, Excel-tiedostot, tekstitiedostot ja Google Sheets. Voit saada Tableau Public -sivuston Tableau Julkinen lataussivusto.

Tableau Publicin avoimen lähdekoodin luonteen vuoksi työkirjaasi on kuitenkin mahdotonta tallentaa paikallisesti.

Tableau Desktop on tilauspohjainen BI-työkalu organisaatioille tai henkilöille, jotka haluavat välitöntä ja helposti saatavilla olevaa analytiikkaa. Voit suorittaa ja tallentaa työkirjan paikallisesti, ja tulokset ovat helposti saatavilla.

Toisaalta Tableau Reader ei ole visualisointiohjelma. Se on vain luku -työkalu, jonka avulla voit lähettää visualisointisi jollekin muulle, joka voi avata teoksesi vain luku -tilassa.

Jos haluat tulla asiantuntijaksi liiketoimintatiedon paikkatieteellisestä näkökulmasta, Tableau voi olla oikea työkalu. Yksi tämän työkalun arvokkaista ominaisuuksista on sen ainutlaatuinen maantieteellisten tietojen esittely.

Voit tarkastella minkä tahansa valitsemasi Tableau-alustan maantieteellisiä klustereita kartoilla ja kaavioilla paljon yksinkertaisemmalla tavalla. Se on myös arvokas työkalu big data -analytiikassa.

Tableaun yksinkertaisuus, ammattitaitoisten Tableau-asiantuntijoiden tarve teollisuudessa ja laaja yhteisö, joka on käytettävissä erilaisten Tableau-ongelmien ratkaisemiseksi, on riittävä syy sen valitsemiseen.

Tilastolliset analyysityökalut ovat arvokkaampia akateemisessa tutkimuksessa. Tämä ei kuitenkaan tee niistä vähemmän hyödyllisiä liiketoimintatiedoissa; käyttöjen välillä on jonkin verran päällekkäisyyksiä. Näiden työkalujen luokittelu perustuu pääasiassa niiden suosioon.

Katsotaanpa joitain akateemisia tutkimusanalyysityökaluja alla.

4. SPSS

SPSS on lyhyt nimi yhteiskuntatieteiden tilastopaketille. Sen ensimmäinen versio tehtiin vuonna 1968, joten se on yksi vanhimmista tilastointivälineistä. IBM osti sen kuitenkin vuonna 2009.

SPSS: llä on kuinka pitkälle se voi mennä tietojen analysoinnilla. Mutta ainakin toistaiseksi se on edelleen välttämätön akateemisessa tutkimuksessa ja yhteiskuntatieteissä. Se on arvokas tilastollinen testipaketti, jota on melko helppo käyttää.

Sillä on yksinkertainen käyttöliittymä, jonka avulla kuka tahansa hallitsee sen nopeasti. Jos olet ahkera, voit oppia sen ilman valvontaa.

Tämä paketti toimii kolmella rajapinnalla: a Vaihteleva näkymä mihin pääset syöttämään tietosi, a Datanäkymä tulojen tarkastelemiseksi ja a Tulossivu joka näyttää tilastosi.

Vaikka SPSS-asiantuntijoilla ei ehkä ole paljon mahdollisuuksia liike-elämässä, monet kansalaisjärjestöt tarvitsevat siihen taitavia ihmisiä. Jotkut toimialat käyttävät sitä edelleen myös kokeelliseen data-analyysiin.

SPSS ei toimi hyvin visualisointien kanssa. Mutta jos haluat analysoida kysely- ja kokeellisia tietoja, SPSS voi olla loistava tapa.

5. Stata

Stata tuli vähän myöhemmin kuin SPSS; StataCorp julkaisi sen ensimmäisen kerran vuonna 1985. Se on tilastopaketti, joka asettaa etusijalle yksinkertaisuuden.

Statalla on melkein sama käyttöliittymä kuin SPSS, mutta tilastotyyppi on täysin erilainen kuin kyseinen sovellus.

Useimmat kansalaisjärjestöt palkkaavat mieluummin Statan asiantuntijoita tai analyytikkoja, joilla on yhdistelmä tietoa SPSS: stä, Excelistä ja Statasta. Joten tämän työkalun käyttäminen on hyvä ajankäyttö.

Statalla on ainutlaatuiset syntaksit, mutta sen valikkokäyttöliittymä ja valintaikkunat ovat hyödyllisiä aloittelijoille. Työkaluja on melko helppo käyttää ja olla vuorovaikutuksessa. Muista, että syntaksien hallitseminen viivalla tekee sinusta kuitenkin taitavamman työkalun kanssa.

Toisin kuin SPSS, tämä työkalu on hyödyllinen kokeellisten ja kyselytietojen visualisoimisessa. Tämä on yksi syy sen suosittuun käyttöön kansalaisjärjestöissä.

Nämä data-analyysityökalut ovat hieno alku. Mutta paitsi analyysin nopeuttavien ja helpompien työkalujen oppimisen lisäksi on välttämätöntä hallita itse tilastotiede.

Suurin osa näistä työkaluista edellyttää silti, että tiedät, miten voit saavuttaa haluamasi. Voit tehdä tämän hallitsemalla ensin työkalun jokaisen komennon ja valikon merkityksen.

Mikä on iso data, miksi se on tärkeää ja kuinka vaarallista se on?

Big data hallitsee monia teollisuudenaloja ja vaikuttaa koko elämäämme. Mutta onko se vaarallisempaa vai hyödyllistä?

Kirjailijasta