5 Data Analytics-softwareværktøjer, du hurtigt kan lære

Uanset om du er ny inden for dataanalyse eller ønsker at skifte karriere, skal du kende de bedste værktøjer, du hurtigt kan hente for at komme i gang. Dette gælder især, hvis du ikke vil gøre dine hænder beskidte med kodning.

Denne artikel vil fokusere på en håndfuld af disse værktøjer, der er gode til nybegyndere.

Hvorfor lære dataanalyse?

Jobmarkedet for dataanalyse er vokset massivt, efterhånden som dataindsamlingen er vokset. Det bliver en nødvendighed for enhver virksomhed (og endda nogle enkeltpersoner) at tage datadrevne beslutninger.

Det dataanalyseværktøj, du beslutter at lære, betyder dog meget. Du ønsker ikke at lære noget, der ikke er efterspurgt. Vigtigst er det alt afhænger af, hvad du agter at gøre med de dataanalyseværktøjer, du beslutter at afhente. Som vi har diskuteret før, dataanalyse har mange applikationer og processer.

Hvad er dataanalyse, og hvorfor er det vigtigt?

Hvad er dataanalyse? Vi forklarer data mining, analyse og datavisualisering i enkle at forstå termer.

Hvis du sigter mod at bruge det til noget relateret til en akademisk analyse eller undersøgelsesdataanalyse, kan du hente enkle værktøjer, der ikke har komplekse grænseflader. Eksempler på disse er Minitab, SPSS og Stata. Undervurder ikke disse værktøjer er også meget værdifulde.

Men hvis du gerne vil dykke ned i forretningsanalyse, har du også mange Business Intelligence-værktøjer at vælge imellem.

Disse værktøjer falder således generelt i to kategorier; Business Intelligence-værktøjer og statistiske analyseværktøjer. Lad os se på eksempler på hver af dem.

Business Intelligence er et bredt begreb, der involverer transformation af data for at generere dybere og handlingsmæssige indsigter fra det. Det bruges ofte i sammenhæng med tendenser og ændringer i forretningspræstationer.

Virksomheder bruger BI til at overvåge konkurrenters aktiviteter, kontrollere prisen på råvarer og analysere markedsklynger for at undersøge forbrugernes adfærd. Det har hjulpet små, mellemstore og store virksomheder med at forblive mere konkurrencedygtige.

Lad os overveje tre af de mest anvendte Business Intelligence-værktøjer, du nemt kan hente sammen med nogle af deres hovedfunktioner.

1. Microsoft Excel

Nogle mennesker frygter, at Excel måske bliver dumpet til andre BI-værktøjer, når det bliver forældet. Det er ikke engang tæt på sandheden. Excel er i høj efterspørgsel og vil fortsat være det, så længe BI eksisterer.

Siden lanceringen af ​​Microsoft Excel i 1985 skaleres værktøjet med hver større Office-opdatering. Med noget arbejde kan du opnå næsten alt i Excel.

En af de vigtigste faktorer, som virksomheder overvejer, inden de udnytter et BI-værktøj, er tilgængeligheden af ​​eksperter til det. Og fordi Excel er lige så gammelt som BI, har mange mestret det og kan løse alle mulige problemer med det.

Da det er et let at afhente værktøj, er communityet for Excel stort. På grund af sin enkelhed og venlige grænseflade bruger mange virksomheder stadig Excel i dag. Det er også et relativt overkommeligt værktøj.

Alt dette betyder, at du er et stort Excel-samfund at lære af.

Evnen til Excel til indsamle data fra flere kilder, skabe fantastiske historier gennem fantastiske visualiseringer, ogdet er RDBMS power pivot-funktioner er et par af de anvendelser, som Excel tilbyder.

Og med Microsoft 365 modtager Excel opgraderinger hele tiden. Nylige opdateringer har inkluderet nye funktioner, datatyper, pivottabellayouter, diagramtyper og meget mere.

Excel er en god kandidat, fordi det er let at nå et avanceret niveau af forståelse på kort tid. Færdigheder med det vil blive brugt godt overalt.

For et sjovt eksempel på, hvordan du bruger Excel, skal du tjekke ud hvordan man finder ud af interessante historiske musikalske data.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI er et skalerbart BI-værktøj udgivet af Microsoft i 2014. Den første frigivelse af Power BI blev inkluderet i Office 365 som et Microsoft Excel-tilføjelsesprogram, indtil det blev udfaset og frigivet som et uafhængigt BI-værktøj i 2015.

Power BI bruger skybaserede tjenester med en kombination af Power BI Desktop (som du kan downloade fra Microsoft PowerBI Desktop Store) til at betjene sine kunder. Og på trods af at det er et nyt værktøj, har dets popularitet blandt virksomheder været enorm. Mange virksomheder har henvendt sig til Power BI for datadrevne løsninger.

En af hovedårsagerne til denne voksende tendens er hastigheden og effektiviteten ved at generere indsigt med Microsoft Power BI. Det kommer med bedre automatisering og funktioner, der gør brugen af ​​værktøjet i forretningsanalyse meget lettere.

Power BI leverer et dashboard, hvor du kan overvåge data i realtid med visualisering overalt. Derudover kan du nemt se og dele dine rapporter. Power BI er tilgængelig fra dit skrivebord eller via sine SaaS-baserede skytjenester.

Når du lærer Power BI, kan du fokusere på et eller to aspekter af værktøjet. Områder som datalagring, datasortering og funktionsteknik er nogle af de specifikke emner, du kan blive autoritet til.

Ud over disse er automatiseret maskinindlæring en anden fantastisk funktion i Power BI, der bruges til at træne og validere data med datastrømme.

Bortset fra de enkle DAX-formler fra Microsoft Power BI, som du hurtigt kan lære, har den en simpel grænseflade, der er let at interagere med. Og læringskurven er meget fleksibel.

Det er et værktøj, der øger dine chancer for at lande et job i dataanalyse, hvis du er god til det. Det er især tilfældet, hvis du planlægger at skifte karriere til analyse.

Microsoft har også et dataanalyseværktøj kaldet Dynamics.

3. Tableau

Tableau er kendt for sine fantastiske datavisualiseringsfunktioner. Værktøjet blev grundlagt i 2003, og siden dets første officielle udgivelse i 2013 er dets popularitet fortsat steget i mange brancher.

Tableau har tre store softwaremuligheder: Tableau Desktop, Tableau Public og Tableau Reader. Disse tre muligheder findes i Tableau-læringsplanen. Men der er små forskelle mellem dem.

Tableau Public er et open source BI-værktøj, der giver dig mulighed for at dele din visualisering i realtid via et dashboard. Det fungerer med forskellige datakilder, herunder CSV, Excel-filer, tekstfiler og Google Sheets. Du kan få Tableau Public fra Tableau Offentlige downloadwebsted.

På grund af open source-karakteren af ​​Tableau Public er det imidlertid umuligt at gemme din projektmappe lokalt.

Tableau Desktop er et abonnementsbaseret BI-værktøj til organisationer eller enkeltpersoner, der ønsker øjeblikkelig og let tilgængelig analyse. Du kommer til at køre og gemme din projektmappe lokalt, og dine resultater er let tilgængelige.

Tableau Reader er derimod ikke et visualiseringsværktøj. Det er et skrivebeskyttet værktøj, der lader dig sende dine visualiseringer til en anden, der kan åbne dit arbejde i skrivebeskyttet tilstand.

Hvis du kan lide at blive ekspert i det geospatiale aspekt af Business Intelligence, kan Tableau være det rigtige værktøj til at hente. Et af de værdifulde træk ved dette værktøj dets unikke præsentation af geografiske data.

For enhver Tableau-platform, du vælger, får du vist geografiske klynger på kort og kort på en meget enklere måde. Det er også et værdifuldt værktøj til stor dataanalyse.

Enkelheden ved Tableau, behovet for dygtige Tableau-eksperter i brancher og det store samfund, der er tilgængeligt for at løse forskellige Tableau-problemer, er nok en grund til at hente det.

Statistiske analyseværktøjer er mere værdifulde i akademisk forskning. Dette gør dem dog ikke mindre nyttige i Business Intelligence; der er en vis overlapning mellem anvendelser. Vores klassificering af disse værktøjer er hovedsageligt baseret på deres popularitet.

Lad os se på nogle akademisk relaterede forskningsanalyseværktøjer nedenfor.

4. SPSS

SPSS er det korte navn for den statistiske pakke for samfundsvidenskab. Dens første version blev lavet i 1968, hvilket gør det til et af de ældste statistiske værktøjer. Det blev dog erhvervet af IBM i 2009.

SPSS har i hvor langt det kan gå med at analysere data. Men i det mindste, for nu, er det stadig uundværligt inden for akademisk forskning og samfundsvidenskab. Det er en værdifuld statistisk testpakke, der er ret nem at bruge.

Det har en simpel grænseflade, der gør det muligt for enhver at mestre det hurtigt. Hvis du er flittig, kan du lære det uden tilsyn.

Denne pakke fungerer på tværs af tre grænseflader: a Variabel visning hvor du kommer til at indtaste dine data, a Datavisning til visning af dine indgange, og a Resultatark der viser dine statistikker.

Selvom der muligvis ikke er mange muligheder for SPSS-eksperter inden for forretningssfæren, har mange ikke-statslige organisationer (NGO'er) brug for folk, der er dygtige til det. Nogle industrier bruger det stadig også til eksperimentel dataanalyse.

SPSS klarer sig ikke godt med visualiseringer. Men hvis du kan lide at analysere undersøgelses- og eksperimentelle data, kan SPSS være en god pasform.

5. Stata

Stata kom lidt senere end SPSS; det blev først udgivet i 1985 af StataCorp. Det er en statistisk pakke, der prioriterer enkelhed.

Stata har næsten den samme grænseflade som SPSS, men typen af ​​statistik, du er helt anderledes end den app.

De fleste NGO'er foretrækker at ansætte Stata-eksperter eller en analytiker med en kombination af viden om SPSS, Excel og Stata. Så at gå efter dette værktøj er en god brug af tid.

Stata har unikke syntakser, men dens menuinterface og dialogbokse er nyttige for begyndere. Værktøjerne er ret nemme at bruge og interagere med. Husk, at mestring af syntakserne langs linjen gør dig mere dygtig med værktøjet.

I modsætning til SPSS er dette værktøj nyttigt til visualisering af eksperimentelle data og undersøgelsesdata. Det er en af ​​grundene til dets populære anvendelse i ngo'er.

Disse dataanalyseværktøjer er en god start. Men ud over bare at lære de værktøjer, der gør dataanalyse hurtigere og lettere, er det nødvendigt at mestre selve statistikvidenskaben.

De fleste af disse værktøjer kræver stadig, at du ved, hvordan du opnår det, du ønsker af dem. Du kan gøre dette ved først at mestre betydningen af ​​hver kommando og menu på et værktøj.

Hvad er big data, hvorfor er det vigtigt, og hvor farligt er det?

Big data styrker mange brancher og har en indvirkning på alle vores liv. Men er det mere farligt eller nyttigt?

Om forfatteren