5 Data Analytics-softwaretools die u snel kunt leren

Of u nu nieuw bent in data-analyse of van loopbaan wilt veranderen, u moet de beste tools kennen die u snel kunt leren om aan de slag te gaan. Dit geldt vooral als u uw handen niet vuil wilt maken met coderen.

Dit artikel gaat in op een handvol van deze tools die geweldig zijn voor nieuwkomers.

Waarom leren data-analyse?

De arbeidsmarkt voor data-analyse is enorm gegroeid naarmate het verzamelen van gegevens is toegenomen. Het wordt een noodzaak voor elk bedrijf (en zelfs voor sommige individuen) om datagedreven beslissingen te nemen.

De tool voor gegevensanalyse die u besluit te leren, doet er echter veel toe. Je wilt niet iets leren waar niet naar gevraagd wordt. Het belangrijkste is dat het allemaal afhangt van wat u van plan bent te doen met de tools voor gegevensanalyse die u besluit op te halen. Zoals we eerder hebben besproken, data-analyse kent veel toepassingen en processen.

Wat is data-analyse en waarom is het belangrijk?

Wat is data-analyse? We leggen datamining, analyse en datavisualisatie uit in eenvoudig te begrijpen termen.

Als u het wilt gebruiken voor iets dat verband houdt met een academische of enquêtegegevensanalyse, kunt u eenvoudige tools oppikken die geen complexe interfaces hebben. Voorbeelden hiervan zijn Minitab, SPSS en Stata. Onderschat ze niet, deze tools zijn ook zeer waardevol.

Maar als je je wilt verdiepen in bedrijfsanalyses, heb je ook veel Business Intelligence-tools om uit te kiezen.

Deze tools vallen dus over het algemeen in twee categorieën; Business Intelligence-tools en statistische analyse-tools. Laten we voor elk van hen voorbeelden bekijken.

Business Intelligence is een brede term die betrekking heeft op de transformatie van gegevens om er diepere en bruikbare inzichten uit te genereren. Het wordt vaak gebruikt in de context van trends en veranderingen in bedrijfsprestaties.

Bedrijven gebruiken BI om de activiteiten van concurrenten te volgen, de prijs van grondstoffen te beheersen en marktclusters te analyseren om het gedrag van consumenten te bestuderen. Het heeft kleine, middelgrote en grote bedrijven geholpen om concurrerender te blijven.

Laten we eens kijken naar drie van de meest gebruikte Business Intelligence-tools die u gemakkelijk kunt leren, samen met enkele van hun belangrijkste functies.

1. Microsoft Excel

Sommige mensen zijn bang dat Excel wordt gedumpt voor andere BI-tools nadat het verouderd is. Dat is niet eens dicht bij de waarheid. Er is veel vraag naar Excel en dat zal zo blijven zolang BI bestaat.

Sinds de lancering van Microsoft Excel in 1985 wordt de tool steeds groter bij elke grote Office-update. Met wat werk kun je bijna alles bereiken in Excel.

Een van de belangrijkste factoren waarmee bedrijven rekening houden voordat ze een BI-tool inzetten, is de beschikbaarheid van experts ervoor. En omdat Excel zo oud is als BI, hebben velen het onder de knie en kunnen ze er allerlei problemen mee oplossen.

Omdat het een gemakkelijk op te halen tool is, is de community voor Excel enorm. Vanwege de eenvoud en gebruiksvriendelijke interface gebruiken veel bedrijven nog steeds Excel. Het is ook een relatief betaalbare tool.

Dit alles betekent dat je een grote Excel-community hebt om van te leren.

Het vermogen van Excel om verzamel gegevens uit meerdere bronnen, maak geweldige verhalen door middel van geweldige visualisaties, en zijn RDBMS power pivot-functies zijn enkele van de toepassingen die Excel biedt.

En met Microsoft 365 ontvangt Excel de hele tijd upgrades. Recente updates omvatten nieuwe functies, gegevenstypen, draaitabellay-outs, diagramtypen en nog veel meer.

Excel is een goede kandidaat omdat het gemakkelijk is om in korte tijd een geavanceerd begripsniveau te bereiken. Vaardigheden ermee zullen bijna overal nuttig worden gebruikt.

Voor een leuk voorbeeld van het gebruik van Excel ga je naar hoe u interessante historische muzikale gegevens kunt achterhalen.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI is een schaalbare BI-tool die in 2014 door Microsoft is uitgebracht. De eerste release van Power BI was opgenomen in Office 365 als een Microsoft Excel-invoegtoepassing, totdat het werd gedeprecieerd en in 2015 werd uitgebracht als een onafhankelijke BI-tool.

Power BI maakt gebruik van cloudgebaseerde services met een combinatie van Power BI Desktop (die u kunt downloaden van het Microsoft PowerBI Desktop Store) om haar klanten te bedienen. En ondanks dat het een nieuwe tool is, is de populariteit ervan onder bedrijven enorm. Veel bedrijven hebben Power BI ingeschakeld voor datagedreven oplossingen.

Een van de belangrijkste redenen voor deze groeiende trend is de snelheid en efficiëntie van het genereren van inzichten met Microsoft Power BI. Het wordt geleverd met betere automatisering en functies die het gebruik van de tool in bedrijfsanalyses een stuk eenvoudiger maken.

Power BI biedt een dashboard waar u gegevens in realtime kunt volgen met allround visualisatie. Bovendien kunt u uw rapporten eenvoudig bekijken en delen. Power BI is toegankelijk vanaf uw desktop of via de op SaaS gebaseerde cloudservices.

Bij het leren van Power BI kunt u zich concentreren op een of twee aspecten van de tool. Gebieden zoals datawarehousing, datasortering en feature-engineering zijn enkele van de specifieke onderwerpen waar u een autoriteit op kunt worden.

Daarnaast is geautomatiseerde machine learning een andere geweldige functie van Power BI die wordt gebruikt om gegevens met gegevensstromen te trainen en te valideren.

Afgezien van de eenvoudige DAX-formules van Microsoft Power BI, die u vrij snel kunt leren, heeft het een eenvoudige interface waarmee u gemakkelijk kunt communiceren. En de leercurve is zeer flexibel.

Het is een tool die uw kansen op een baan in data-analyse vergroot als u er goed in bent. Dat is vooral het geval als u van plan bent om van loopbaan over te schakelen op analyse.

Microsoft heeft ook een gegevensanalysetool genaamd Dynamics.

3. Tableau

Tableau staat bekend om zijn geweldige datavisualisatiefuncties. De tool is opgericht in 2003 en sinds de eerste officiële release in 2013 is de populariteit in veel industrieën blijven toenemen.

Tableau heeft drie belangrijke software-opties: Tableau Desktop, Tableau Public en Tableau Reader. Deze drie opties staan ​​in het leerprogramma van Tableau. Maar er zijn kleine verschillen tussen hen.

Tableau Public is een open source BI-tool waarmee je je visualisatie in realtime kunt delen via een dashboard. Het werkt met verschillende gegevensbronnen, waaronder CSV, Excel-bestanden, tekstbestanden en Google Spreadsheets. Je kunt Tableau Public krijgen via de Tableau Public downloadsite.

Vanwege het open source karakter van Tableau Public is het echter onmogelijk om je werkmap lokaal op te slaan.

Tableau Desktop is een op abonnementen gebaseerde BI-tool voor organisaties of individuen die directe en gemakkelijk toegankelijke analyses willen. U kunt uw werkmap lokaal uitvoeren en opslaan en uw resultaten zijn direct beschikbaar.

Tableau Reader daarentegen is geen visualisatieprogramma. Het is een alleen-lezen tool waarmee u uw visualisaties naar iemand anders kunt sturen, die uw werk kan openen in de alleen-lezen modus.

Als je graag een expert wilt worden in het geospatiale aspect van Business Intelligence, is Tableau misschien wel de juiste tool om op te pikken. Een van de waardevolle kenmerken van deze tool is de unieke presentatie van geografische gegevens.

Voor elk Tableau-platform dat je kiest, kun je op een veel eenvoudigere manier geografische clusters op kaarten en grafieken bekijken. Het is ook een waardevol hulpmiddel bij het analyseren van big data.

De eenvoud van Tableau, de behoefte aan bekwame Tableau-experts in industrieën en de enorme community die beschikbaar is om verschillende Tableau-problemen op te lossen, is genoeg reden om ermee aan de slag te gaan.

Hulpmiddelen voor statistische analyse zijn waardevoller in academisch onderzoek. Dit maakt ze echter niet minder bruikbaar in Business Intelligence; er is enige overlap tussen toepassingen. Onze classificatie van deze tools is voornamelijk gebaseerd op hun populariteit.

Laten we eens kijken naar enkele academische gerelateerde onderzoeksanalysetools hieronder.

4. SPSS

SPSS is de korte naam voor het Statistisch Pakket Sociale Wetenschappen. De eerste versie werd gemaakt in 1968 en is daarmee een van de oudste statistische tools. Het werd echter in 2009 overgenomen door IBM.

SPSS heeft in hoeverre het kan gaan met het analyseren van data. Maar voorlopig is het nog steeds onmisbaar in academisch onderzoek en sociale wetenschappen. Het is een waardevol statistisch testpakket dat vrij eenvoudig te gebruiken is.

Het heeft een eenvoudige interface, waardoor iedereen het snel onder de knie kan krijgen. Als je ijverig bent, kun je het zonder toezicht leren.

Dit pakket werkt via drie interfaces: a Variabele weergave waar u uw gegevens kunt invoeren, a Gegevensweergave voor het bekijken van uw invoer, en een Resultatenblad dat uw statistieken weergeeft.

Hoewel er misschien niet veel mogelijkheden zijn voor SPSS-experts in de zakelijke sfeer, hebben veel niet-gouvernementele organisaties (NGO's) mensen nodig die hierin zijn opgeleid. Sommige industrieën gebruiken het nog steeds voor experimentele data-analyse.

SPSS doet het niet goed met visualisaties. Maar als u enquêtes en experimentele gegevens wilt analyseren, kan SPSS een goede match zijn.

5. Stata

Stata kwam iets later dan SPSS; het werd voor het eerst uitgebracht in 1985 door StataCorp. Het is een statistisch pakket dat prioriteit geeft aan eenvoud.

Stata heeft bijna dezelfde interface als SPSS, maar het soort statistieken dat u gebruikt is heel anders dan die app.

De meeste NGO's geven er de voorkeur aan Stata-experts of een analist in te huren met een combinatie van kennis over SPSS, Excel en Stata. Dus voor deze tool gaan is een goede tijdsbesteding.

Stata heeft unieke syntaxis, maar de menu-interface en dialoogvensters zijn handig voor beginners. De tools zijn vrij eenvoudig te gebruiken en ermee te communiceren. Houd er echter rekening mee dat het beheersen van de syntaxis in de regel u bekwamer maakt met de tool.

In tegenstelling tot SPSS is deze tool handig voor het visualiseren van experimentele gegevens en onderzoeksgegevens. Dat is een van de redenen voor het populaire gebruik ervan in ngo's.

Deze tools voor gegevensanalyse zijn een goed begin. Maar naast het leren van de tools die data-analyse sneller en gemakkelijker maken, is het noodzakelijk om de wetenschap van de statistiek zelf onder de knie te krijgen.

Voor de meeste van deze tools moet je nog steeds weten hoe je ermee kunt bereiken wat je wilt. U kunt dit doen door eerst de betekenis van elk commando en menu op een tool onder de knie te krijgen.

Wat is big data, waarom is het belangrijk en hoe gevaarlijk is het?

Big data is de motor van vele industrieën en heeft invloed op ons hele leven. Maar is het gevaarlijker of nuttiger?

Over de auteur