5 datu analīzes programmatūras rīki, kurus varat ātri apgūt

Neatkarīgi no tā, vai esat jauns datu analīzes lietotājs vai vēlaties mainīt karjeru, jums jāzina labākie rīki, kurus varat ātri iegūt, lai sāktu darbu. Tas jo īpaši attiecas uz gadījumiem, kad nevēlaties sasmērēt rokas ar kodēšanu.

Šajā rakstā galvenā uzmanība tiks pievērsta nedaudziem šiem rīkiem, kas ir lieliski piemēroti jaunpienācējiem.

Kāpēc jāapgūst datu analīze?

Datu analīzes darba tirgus ir ievērojami pieaudzis, pieaugot datu vākšanai. Katram uzņēmumam (un pat dažiem cilvēkiem) ir jāpieņem ar datiem pamatoti lēmumi.

Tomēr datu analīzes rīks, kuru nolemjat apgūt, ir ļoti svarīgs. Jūs nevēlaties uzzināt kaut ko tādu, kas nav pieprasīts. Vissvarīgākais ir tas, ka viss ir atkarīgs no tā, ko jūs plānojat darīt ar datu analīzes rīkiem, kurus nolemjat izvēlēties. Kā mēs jau iepriekš apspriedām, datu analīzei ir daudz lietojumprogrammu un procesu.

Kas ir datu analīze un kāpēc tā ir svarīga?

Kas ir datu analīze? Mēs vienkārši izskaidrojam datu ieguvi, analīzi un datu vizualizāciju.

Ja vēlaties to izmantot kaut kam, kas saistīts ar akadēmisko vai aptaujas datu analīzi, varat izvēlēties vienkāršus rīkus, kuriem nav sarežģītu interfeisu. To piemēri ir Minitab, SPSS un Stata. Nenovērtējiet par zemu tos, arī šie rīki ir ļoti vērtīgi.

Bet, ja vēlaties ienirt biznesa analīzē, jums ir arī daudz biznesa inteliģences rīku, no kuriem izvēlēties.

Šie rīki parasti iedalās divās kategorijās; Biznesa inteliģences rīki un statistiskās analīzes rīki. Apskatīsim piemērus katram no tiem.

Biznesa inteliģence ir plašs termins, kas ietver datu pārveidošanu, lai no tā radītu dziļākas un praktiski izmantojamas atziņas. To bieži izmanto saistībā ar tendencēm un izmaiņām uzņēmējdarbības rezultātos.

Uzņēmumi izmanto BI, lai uzraudzītu konkurentu darbības, kontrolētu preču cenu un analizētu tirgus kopas, lai pētītu patērētāju uzvedību. Tas ir palīdzējis mazajiem, vidējiem un lielajiem uzņēmumiem saglabāt konkurētspēju.

Apskatīsim trīs no visbiežāk izmantotajiem biznesa inteliģences rīkiem, kā arī dažas to galvenās iezīmes.

1. Microsoft Excel

Daži cilvēki baidās, ka programma Excel var tikt izmesta citiem BI rīkiem pēc tam, kad tā būs novecojusi. Tas pat nav tuvu patiesībai. Excel ir ļoti pieprasīts, un tas tā būs tik ilgi, kamēr pastāv BI.

Kopš Microsoft Excel izlaišanas 1985. gadā rīks tiek mērogots ar katru lielāko Office atjauninājumu. Ar nelielu darbu programmā Excel varat sasniegt gandrīz visu.

Viens no galvenajiem faktoriem, ko uzņēmumi apsver pirms BI rīka izmantošanas, ir tā ekspertu pieejamība. Tā kā Excel ir tikpat vecs kā BI, daudzi to ir apguvuši un var ar to atrisināt visu veidu problēmas.

Tā kā tas ir viegli uztverams rīks, kopiena programmai Excel ir plaša. Pateicoties vienkāršībai un draudzīgajai saskarnei, daudzi uzņēmumi joprojām izmanto programmu Excel. Tas ir arī samērā pieņemams rīks.

Tas viss nozīmē, ka jūs esat liela Excel kopiena, no kuras mācīties.

Excel spēja apkopot datus no vairākiem avotiem, izveidojiet pārsteidzošus stāstus, izmantojot lieliskas vizualizācijas, un tas ir RDBMS strāvas šarnīra funkcijas ir daži no Excel piedāvātajiem lietojumiem.

Izmantojot Microsoft 365, programma Excel visu laiku saņem jauninājumus. Jaunākie atjauninājumi ir iekļāvuši jaunas funkcijas, datu tipus, rakurstabulu izkārtojumus, diagrammu veidus un daudz ko citu.

Excel ir labs kandidāts, jo īsā laika posmā ir viegli sasniegt paaugstinātu izpratnes līmeni. Prasmes ar to tiks izmantotas gandrīz visur.

Lai iegūtu jautru piemēru, kā izmantot programmu Excel, pārbaudiet kā uzzināt interesantus vēsturiskos muzikālos datus.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI ir mērogojams BI rīks, ko Microsoft izlaida 2014. gadā. Sākotnējā Power BI izlaišana tika iekļauta Office 365 kā Microsoft Excel pievienojumprogramma, līdz 2015. gadā tā tika pārtraukta un izlaista kā neatkarīgs BI rīks.

Power BI izmanto mākonī balstītus pakalpojumus ar Power BI Desktop kombināciju (kuru varat lejupielādēt no Microsoft PowerBI darbvirsmas veikals), lai apkalpotu savus klientus. Neskatoties uz to, ka tas ir jauns rīks, tā popularitāte uzņēmumu vidū ir bijusi milzīga. Daudzi uzņēmumi ir vērsušies pie Power BI, lai meklētu ar datiem pamatotus risinājumus.

Viens no galvenajiem šīs pieaugošās tendences iemesliem ir ieskatu ģenerēšanas ātrums un efektivitāte, izmantojot Microsoft Power BI. Tam ir labāka automatizācija un funkcijas, kas padara rīka lietošanu biznesa analīzē daudz vienkāršāku.

Power BI nodrošina informācijas paneli, kurā varat reāllaikā pārraudzīt datus, izmantojot visaptverošu vizualizāciju. Papildus tam jūs varat viegli apskatīt un kopīgot savus pārskatus. Power BI ir pieejams no darbvirsmas vai caur tā SaaS balstītiem mākoņpakalpojumiem.

Mācoties Power BI, varat koncentrēties uz vienu vai diviem rīka aspektiem. Tādas jomas kā datu glabāšana, datu šķirošana un funkciju veidošana ir dažas no īpašajām tēmām, par kurām varat kļūt par autoritāti.

Papildus tiem automatizētā mašīnmācīšanās ir vēl viena lieliska Power BI iezīme, ko izmanto, lai apmācītu un apstiprinātu datus ar datu plūsmām.

Papildus vienkāršajām Microsoft Power BI DAX formulām, kuras varat uzzināt diezgan ātri, tai ir vienkāršs interfeiss, ar kuru ir viegli sadarboties. Mācīšanās līkne ir ļoti elastīga.

Tas ir rīks, kas palielina jūsu iespējas iegūt darbu datu analīzē, ja jums tas padodas. Tas jo īpaši notiek, ja plānojat mainīt karjeru uz analīzi.

Microsoft ir arī datu analīzes rīks ar nosaukumu Dynamics.

3. Tableau

Tableau ir labi pazīstams ar savām apbrīnojamajām datu vizualizācijas funkcijām. Rīks tika dibināts 2003. gadā, un kopš tā pirmās oficiālās izlaišanas 2013. gadā tā popularitāte daudzās nozarēs turpina pieaugt.

Tableau ir trīs galvenās programmatūras iespējas: Tableau Desktop, Tableau Public un Tableau Reader. Šīs trīs iespējas ir iekļautas Tableau mācību programmā. Bet starp tām ir nelielas atšķirības.

Tableau Public ir atvērtā koda BI rīks, kas ļauj koplietot savu vizualizāciju reāllaikā, izmantojot informācijas paneli. Tas darbojas ar dažādiem datu avotiem, tostarp CSV, Excel failiem, teksta failiem un Google izklājlapām. Jūs varat saņemt Tableau Public vietnē Tableau publiskā lejupielādes vietne.

Tomēr, ņemot vērā Tableau Public atvērtā pirmkoda raksturu, nav iespējams lokāli saglabāt darbgrāmatu.

Tableau Desktop ir BI abonēšanas rīks organizācijām vai personām, kuras vēlas tūlītēju un viegli pieejamu analīzi. Jūs palaižat un saglabājat darbgrāmatu lokāli, un rezultāti ir viegli pieejami.

Savukārt Tableau Reader nav vizualizācijas lietderība. Tas ir tikai lasāms rīks, kas ļauj nosūtīt vizualizācijas kādam citam, kurš var atvērt jūsu darbu tikai lasīšanas režīmā.

Ja vēlaties kļūt par biznesa inteliģences ģeotelpiskā aspekta ekspertu, Tableau varētu būt īstais rīks, ko izvēlēties. Viena no šī rīka vērtīgajām īpašībām ir tā unikālā ģeogrāfisko datu prezentācija.

Jebkurai Tableau platformai, kuru izvēlaties, daudz vienkāršāk varat apskatīt ģeogrāfiskās kopas kartēs un diagrammās. Tas ir arī vērtīgs rīks lielo datu analīzē.

Tableau vienkāršība, nepieciešamība pēc kvalificētiem Tableau ekspertiem nozarēs un plašā sabiedrība, kas ir pieejama dažādu Tableau problēmu risināšanai, ir pietiekams iemesls, lai to izvēlētos.

Statistiskās analīzes rīki ir vērtīgāki akadēmiskajos pētījumos. Tas nepadara tos mazāk noderīgus biznesa inteliģencē; starp lietojumiem ir zināma pārklāšanās. Mūsu klasifikācija par šiem rīkiem galvenokārt balstās uz to popularitāti.

Apskatīsim dažus ar akadēmiju saistītus pētījumu analīzes rīkus.

4. SPSS

SPSS ir īss nosaukums Sociālo zinātņu statistikas paketei. Pirmā versija tika izveidota 1968. gadā, padarot to par vienu no vecākajiem statistikas rīkiem. Tomēr IBM to iegādājās 2009. gadā.

SPSS ir, cik tālu tas var iet, analizējot datus. Bet vismaz pagaidām tas joprojām ir neaizstājams akadēmiskajos pētījumos un sociālajās zinātnēs. Tā ir vērtīga statistikas testa pakete, kuru ir diezgan viegli izmantot.

Tam ir vienkārša saskarne, kas ļauj jebkuram to ātri apgūt. Ja esat čakls, to var iemācīties bez uzraudzības.

Šī pakete darbojas trīs saskarnēs: a Mainīgs skats kur jums jāievada dati, a Datu skats lai skatītu savus datus, un a Rezultātu lapa kas parāda jūsu statistiku.

Lai gan uzņēmējdarbības jomā SPSS ekspertiem var nebūt daudz iespēju, daudzām nevalstiskām organizācijām (NVO) ir nepieciešami tajā kvalificēti cilvēki. Dažas nozares joprojām to izmanto arī eksperimentālai datu analīzei.

SPSS neveicas ar vizualizācijām. Bet, ja vēlaties analizēt aptaujas un eksperimentālos datus, SPSS varētu būt lieliski piemērots.

5. Stata

Stata nāca mazliet vēlāk nekā SPSS; to pirmo reizi izlaida 1985. gadā StataCorp. Tā ir statistikas pakete, kurā prioritāte ir vienkāršība.

Statai ir gandrīz tāda pati saskarne kā SPSS, taču jūsu statistikas veids ir pilnīgi atšķirīgs no šīs lietotnes.

Lielākā daļa NVO dod priekšroku Stata ekspertu vai analītiķu pieņemšanai, apvienojot zināšanas par SPSS, Excel un Stata. Tāpēc šī rīka izmantošana ir laba laika izmantošana.

Stata ir unikālas sintakses, taču tās izvēlnes saskarne un dialoglodziņi ir noderīgi iesācējiem. Rīki ir diezgan ērti lietojami un ar tiem mijiedarbojas. Paturiet prātā, ka sintakses apgūšana pa līniju tomēr padara jūs prasmīgāku ar rīku.

Atšķirībā no SPSS, šis rīks ir noderīgs eksperimentālo un aptaujas datu vizualizēšanai. Tas ir viens no iemesliem, kāpēc tā tiek plaši izmantota NVO.

Šie datu analīzes rīki ir lielisks sākums. Bet papildus to rīku apguvei, kas padara datu analīzi ātrāku un vienkāršāku, ir jāapgūst arī pati statistikas zinātne.

Lielākajai daļai šo rīku joprojām ir jāzina, kā sasniegt no tiem vēlamo. To var izdarīt, vispirms apgūstot katras komandas un izvēlnes nozīmi rīkā.

Kas ir lielie dati, kāpēc tie ir svarīgi un cik bīstami?

Lielie dati nodrošina daudzu nozaru darbību un ietekmē visu mūsu dzīvi. Bet vai tas ir bīstamāk vai noderīgāk?

Par autoru