5 Data Analytics programvareverktøy du kan lære raskt

Enten du er ny innen dataanalyse eller ønsker å bytte karriere, må du vite de beste verktøyene du kan hente raskt for å komme i gang. Dette gjelder spesielt hvis du ikke vil skitne hendene med koding.

Denne artikkelen vil fokusere på en håndfull av disse verktøyene som er bra for nykommere.

Hvorfor lære Data Analytics?

Jobbmarkedet for dataanalyse har vokst massivt etter hvert som datainnsamlingen har vokst. Det blir en nødvendighet for hvert selskap (og til og med noen individer) å ta datadrevne beslutninger.

Imidlertid betyr dataanalyseverktøyet du bestemmer deg for å lære, mye. Du vil ikke lære noe som ikke er etterspurt. Viktigst, alt avhenger av hva du har tenkt å gjøre med dataanalyseverktøyene du bestemmer deg for å plukke opp. Som vi har diskutert før, dataanalyse har mange applikasjoner og prosesser.

Hva er dataanalyse og hvorfor er det viktig?

Hva er dataanalyse? Vi forklarer datautvinning, analyse og datavisualisering på enkle og forståelige termer.

Hvis du tar sikte på å bruke den til noe relatert til en akademisk analyse eller dataanalyse av undersøkelser, kan du plukke opp enkle verktøy som ikke har komplekse grensesnitt. Eksempler på disse er Minitab, SPSS og Stata. Ikke undervurder disse verktøyene er også veldig verdifulle.

Men hvis du vil dykke ned i forretningsanalyse, har du også mange Business Intelligence-verktøy å velge mellom.

Disse verktøyene faller dermed generelt i to kategorier; Business Intelligence verktøy og statistiske analyseverktøy. La oss se på eksempler for hver av dem.

Business Intelligence er et bredt begrep som involverer transformasjon av data for å generere dypere og handlekraftig innsikt fra den. Det brukes ofte i sammenheng med trender og endringer i forretningsytelsen.

Bedrifter bruker BI til å overvåke konkurrenters aktiviteter, kontrollere prisen på varer og analysere markedsklynger for å studere forbrukernes atferd. Det har hjulpet små, mellomstore og store bedrifter å holde seg mer konkurransedyktige.

La oss vurdere tre av de mest brukte Business Intelligence-verktøyene du enkelt kan plukke opp, sammen med noen av hovedfunksjonene.

1. Microsoft Excel

Noen frykter at Excel kan bli dumpet for andre BI-verktøy etter at det blir foreldet. Det er ikke engang nær sannheten. Excel er i høy etterspørsel og vil fortsette å være det så lenge BI eksisterer.

Siden lanseringen av Microsoft Excel i 1985 fortsetter verktøyet å skaleres med alle større Office-oppdateringer. Med litt arbeid kan du oppnå nesten hva som helst i Excel.

En av de viktigste faktorene selskaper vurderer før de utnytter et BI-verktøy, er tilgjengeligheten av eksperter til det. Og fordi Excel er like gammelt som BI, har mange mestret det og kan løse alle slags problemer med det.

Siden det er et lett å hente verktøy, er fellesskapet for Excel stort. På grunn av sin enkelhet og vennlige grensesnitt bruker mange selskaper fortsatt Excel i dag. Det er også et relativt rimelig verktøy.

Alt dette betyr at du er et stort Excel-fellesskap å lære av.

Evnen til Excel til samle inn data fra flere kilder, lage fantastiske historier gjennom flotte visualiseringer, og dets RDBMS kraftpivotfunksjoner er noen av bruksområdene som Excel tilbyr.

Og med Microsoft 365 får Excel oppgraderinger hele tiden. Nylige oppdateringer har inkludert nye funksjoner, datatyper, pivottabelloppsett, diagramtyper og mye mer.

Excel er en god kandidat fordi det er lett å nå et avansert nivå av forståelse på kort tid. Ferdigheter med den vil bli brukt godt nesten hvor som helst.

For et morsomt eksempel på hvordan du bruker Excel, sjekk ut hvordan finne ut interessante historiske musikalske data.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI er et skalerbart BI-verktøy som ble gitt ut av Microsoft i 2014. Den første utgivelsen av Power BI ble inkludert i Office 365 som et Microsoft Excel-tillegg, til det ble avviklet og utgitt som et uavhengig BI-verktøy i 2015.

Power BI bruker skybaserte tjenester med en kombinasjon av Power BI Desktop (som du kan laste ned fra Microsoft PowerBI Desktop Store) for å betjene sine kunder. Og til tross for at det er et nytt verktøy, har populariteten blant selskaper vært enorm. Mange selskaper har henvendt seg til Power BI for datadrevne løsninger.

En av hovedårsakene til denne økende trenden er hastigheten og effektiviteten ved å generere innsikt med Microsoft Power BI. Den kommer med bedre automatisering og funksjoner som gjør bruk av verktøyet i forretningsanalyse mye enklere.

Power BI gir et dashbord der du kan overvåke data i sanntid med visualisering overalt. I tillegg til det kan du enkelt se og dele rapportene dine. Power BI er tilgjengelig fra skrivebordet ditt eller gjennom sine SaaS-baserte skytjenester.

Når du lærer Power BI, kan du fokusere på ett eller to aspekter av verktøyet. Områder som datalagring, datasortering og funksjonsteknikk er noen av de spesifikke emnene du kan bli autoritet på.

I tillegg til disse er automatisert maskinlæring en annen flott funksjon i Power BI som brukes til å trene og validere data med datastrømmer.

Bortsett fra de enkle DAX-formlene til Microsoft Power BI som du kan lære ganske raskt, har det et enkelt grensesnitt som er enkelt å samhandle med. Og læringskurven er svært fleksibel.

Det er et verktøy som øker sjansene dine for å lande en jobb i dataanalyse hvis du er god i det. Dette er spesielt tilfelle hvis du planlegger å endre karriere til analyse.

Microsoft har også et dataanalyseverktøy kalt Dynamics.

3. Tableau

Tableau er kjent for sine fantastiske datavisualiseringsfunksjoner. Verktøyet ble grunnlagt i 2003, og siden den første offisielle utgivelsen i 2013 har populariteten fortsatt å øke i mange bransjer.

Tableau har tre hovedprogramvarealternativer: Tableau Desktop, Tableau Public og Tableau Reader. Disse tre alternativene er i læreplanen for Tableau. Men det er små forskjeller mellom dem.

Tableau Public er et open source BI-verktøy som lar deg dele visualiseringen din i sanntid gjennom et dashbord. Den fungerer med forskjellige datakilder, inkludert CSV, Excel-filer, tekstfiler og Google Sheets. Du kan få Tableau Public fra Tableau Public nedlastingsside.

På grunn av open source-karakteren til Tableau Public er det imidlertid umulig å lagre arbeidsboken din lokalt.

Tableau Desktop er et abonnementsbasert BI-verktøy for organisasjoner eller enkeltpersoner som ønsker umiddelbar og lett tilgjengelig analyse. Du får kjøre og lagre arbeidsboken din lokalt, og resultatene er lett tilgjengelige.

Tableau Reader, derimot, er ikke et visualiseringsverktøy. Det er et skrivebeskyttet verktøy som lar deg sende visualiseringene dine til noen andre, som kan åpne arbeidet ditt i skrivebeskyttet modus.

Hvis du liker å bli ekspert på geospatialt aspekt av Business Intelligence, kan Tableau være det rette verktøyet å plukke opp. En av de verdifulle egenskapene til dette verktøyet er den unike presentasjonen av geografiske data.

For hvilken som helst Tableau-plattform du velger, kan du se geografiske klynger på kart og kart på en mye enklere måte. Det er også et verdifullt verktøy i stor dataanalyse.

Enkelheten til Tableau, behovet for dyktige Tableau-eksperter i bransjer og det store samfunnet som er tilgjengelig for å løse forskjellige Tableau-problemer, er nok en grunn til å plukke den opp.

Statistiske analyseverktøy er mer verdifulle i akademisk forskning. Dette gjør dem ikke mindre nyttige i Business Intelligence, skjønt; det er noe overlapping mellom bruksområder. Vår klassifisering av disse verktøyene er hovedsakelig basert på deres popularitet.

La oss ta en titt på noen fagrelaterte forskningsanalyseverktøy nedenfor.

4. SPSS

SPSS er kortnavnet for Statistical Package for Social Sciences. Den første versjonen ble laget i 1968, noe som gjør den til et av de eldste statistiske verktøyene. Imidlertid ble den kjøpt opp av IBM i 2009.

SPSS har i hvor langt det kan gå med å analysere data. Men i det minste er det fortsatt uunnværlig innen akademisk forskning og samfunnsvitenskap. Det er en verdifull statistisk testpakke som er ganske enkel å bruke.

Den har et enkelt grensesnitt, slik at noen kan mestre det raskt. Hvis du er flittig, kan du lære det uten tilsyn.

Denne pakken opererer på tvers av tre grensesnitt: a Variabel visning hvor du kan legge inn dataene dine, a Datavisning for å vise inngangene dine, og a Resultatark som viser statistikken din.

Selv om det kanskje ikke er mange muligheter for SPSS-eksperter innen forretningssfæren, trenger mange ikke-statlige organisasjoner (NGO) folk dyktige i det. Noen bransjer bruker den også til eksperimentell dataanalyse.

SPSS gjør det ikke bra med visualiseringer. Men hvis du liker å analysere undersøkelses- og eksperimentelle data, kan SPSS passe bra.

5. Stata

Stata kom litt senere enn SPSS; den ble først gitt ut i 1985 av StataCorp. Det er en statistisk pakke som prioriterer enkelhet.

Stata har nesten samme grensesnitt som SPSS, men typen statistikk du er helt annerledes enn den appen.

De fleste frivillige organisasjoner foretrekker å ansette Stata-eksperter eller en analytiker med en kombinasjon av kunnskap om SPSS, Excel og Stata. Så å gå etter dette verktøyet er en god bruk av tid.

Stata har unike syntakser, men menygrensesnittet og dialogboksene er nyttige for nybegynnere. Verktøyene er ganske enkle å bruke og samhandle med. Husk at mestring av syntaksen langs linjen gjør deg mer dyktig med verktøyet.

I motsetning til SPSS er dette verktøyet nyttig for visualisering av eksperimentelle data og undersøkelsesdata. Det er en av grunnene til den populære bruken i frivillige organisasjoner.

Disse dataanalyseverktøyene er en god start. Men utover bare å lære verktøyene som gjør dataanalyse raskere og enklere, er det nødvendig å mestre statistikkvitenskapen selv.

De fleste av disse verktøyene krever fortsatt at du vet hvordan du kan oppnå det du vil ha fra dem. Du kan gjøre dette ved først å mestre betydningen av hver kommando og meny på et verktøy.

Hva er big data, hvorfor er det viktig og hvor farlig er det?

Big data driver mange bransjer og har en innvirkning på alle våre liv. Men er det farligere eller nyttigere?

Om forfatteren