빠르게 배울 수 있는 5가지 데이터 분석 소프트웨어 도구

데이터 분석을 처음 접하거나 경력을 바꾸고 싶다면 빠르게 사용할 수 있는 최고의 도구를 알아야 합니다. 코딩으로 손을 더럽히고 싶지 않다면 특히 그렇습니다.

이 기사에서는 초보자에게 유용한 몇 가지 도구에 중점을 둘 것입니다.

왜 데이터 분석을 배워야 할까요?

데이터 수집이 증가함에 따라 데이터 분석을 위한 직업 시장이 크게 성장했습니다. 모든 회사(및 일부 개인)가 데이터 기반 의사 결정을 내리는 것이 필수가 되고 있습니다.

그러나 배우기로 결정한 데이터 분석 도구는 매우 중요합니다. 수요가 없는 것을 배우고 싶지 않습니다. 가장 중요한 것은, 모든 것이 선택하기로 결정한 데이터 분석 도구로 무엇을 하려는지에 달려 있다는 것입니다. 이전에 논의한 바와 같이 데이터 분석에는 많은 애플리케이션과 프로세스가 있습니다.

학술 또는 설문 조사 데이터 분석과 관련된 작업에 사용하려는 경우 복잡한 인터페이스가 없는 간단한 도구를 선택할 수 있습니다. 이러한 예로는 Minitab, SPSS 및 Stata가 있습니다. 그것들을 과소평가하지 마십시오. 이 도구들도 매우 가치가 있습니다.

그러나 비즈니스 분석에 대해 자세히 알아보려면 선택할 수 있는 비즈니스 인텔리전스 도구도 많이 있습니다.

따라서 이러한 도구는 일반적으로 두 가지 범주로 나뉩니다. 비즈니스 인텔리전스 도구 및 통계 분석 도구. 각각에 대한 예를 살펴보겠습니다.

비즈니스 인텔리전스(BI) 도구

비즈니스 인텔리전스는 데이터에서 더 깊고 실행 가능한 통찰력을 생성하기 위해 데이터를 변환하는 것과 관련된 광범위한 용어입니다. 비즈니스 성과의 추세와 변화의 맥락에서 자주 사용됩니다.

기업은 BI를 사용하여 경쟁자의 활동을 모니터링하고, 상품 가격을 통제하고, 시장 클러스터를 분석하여 소비자의 행동을 연구합니다. 중소기업 및 대기업이 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되었습니다.

가장 많이 사용되는 비즈니스 인텔리전스 도구 세 가지를 주요 기능과 함께 쉽게 선택할 수 있습니다.

1. 마이크로소프트 엑셀

어떤 사람들은 Excel이 더 이상 사용되지 않게 된 후 다른 BI 도구에 버려질까 두려워합니다. 그것은 진실에 가깝지도 않습니다. Excel은 수요가 많고 BI가 존재하는 한 계속 그럴 것입니다.

1985년 Microsoft Excel이 출시된 이후로 이 도구는 모든 주요 Office 업데이트와 함께 계속 확장됩니다. 약간의 작업만 수행하면 Excel에서 거의 모든 작업을 수행할 수 있습니다.

기업이 BI 도구를 활용하기 전에 고려하는 주요 요소 중 하나는 해당 도구에 대한 전문가의 가용성입니다. 그리고 Excel은 BI만큼 오래되었기 때문에 많은 사람들이 Excel을 마스터했으며 모든 종류의 문제를 해결할 수 있습니다.

선택하기 쉬운 도구이기 때문에 Excel 커뮤니티는 방대합니다. 단순하고 친숙한 인터페이스로 인해 많은 회사에서 오늘날에도 여전히 Excel을 사용합니다. 또한 비교적 저렴한 도구입니다.

이 모든 것은 여러분이 배울 수 있는 대규모 Excel 커뮤니티를 의미합니다.

여러 소스에서 데이터 를 수집하고 , 뛰어난 시각화를 통해 놀라운 스토리를 만들고 , RDBMS 파워 피벗 기능 을 제공하는 Excel의 기능 은 Excel이 제공하는 용도 중 일부입니다.

그리고 Microsoft 365를 사용하면 Excel이 항상 업그레이드됩니다. 최근 업데이트에는 새로운 기능, 데이터 유형, 피벗 테이블 레이아웃, 차트 유형 등이 포함되었습니다.

Excel은 단기간에 고급 수준의 이해에 도달하기 쉽기 때문에 좋은 후보입니다. 그 기술은 거의 모든 곳에서 잘 사용될 것입니다.

Excel을 사용하는 방법에 대한 재미있는 예 를 보려면 흥미로운 역사적 음악 데이터를 찾는 방법을 확인하십시오 .

2. 마이크로소프트 파워 BI

Microsoft Power BI는 2014년에 Microsoft에서 출시한 확장 가능한 BI 도구입니다. Power BI의 초기 릴리스는 Office 365에 Microsoft Excel 추가 기능으로 포함되어 2015년에 독립 BI 도구로 더 이상 사용되지 않고 출시되었습니다.

Power BI는 Power BI Desktop( Microsoft PowerBI Desktop Store 에서 다운로드 가능) 조합과 함께 클라우드 기반 서비스 를 사용하여 클라이언트에 서비스를 제공합니다. 그리고 새로운 도구임에도 불구하고 회사들 사이에서 그 인기는 엄청났습니다. 많은 회사에서 데이터 기반 솔루션을 위해 Power BI로 전환했습니다.

이러한 증가 추세의 주요 이유 중 하나는 Microsoft Power BI를 통해 통찰력을 생성하는 속도와 효율성입니다. 비즈니스 분석에서 도구를 훨씬 쉽게 사용할 수 있게 해주는 더 나은 자동화 및 기능이 함께 제공됩니다.

Power BI는 전방위 시각화를 통해 실시간으로 데이터를 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다. 또한 보고서를 쉽게 보고 공유할 수 있습니다. Power BI는 데스크톱 또는 SaaS 기반 클라우드 서비스를 통해 액세스할 수 있습니다.

Power BI를 배울 때 도구의 한두 가지 측면에 집중할 수 있습니다. 데이터 웨어하우징, 데이터 정렬 및 기능 엔지니어링과 같은 영역은 권위자가 될 수 있는 특정 주제 중 일부입니다.

그 외에도 자동화된 기계 학습은 데이터 흐름으로 데이터를 훈련하고 유효성을 검사하는 데 사용되는 Power BI의 또 다른 훌륭한 기능입니다.

매우 빠르게 배울 수 있는 Microsoft Power BI의 간단한 DAX 수식 외에도 상호 작용하기 쉬운 간단한 인터페이스가 있습니다. 그리고 학습 곡선은 매우 유연합니다.

데이터 분석에 능숙하다면 데이터 분석 분야에 취업할 가능성을 높여주는 도구입니다. 특히 경력을 분석으로 전환할 계획이라면 더욱 그렇습니다.

Microsoft에는 Dynamics 라는 데이터 분석 도구도 있습니다 .

3. 태블로

Tableau는 놀라운 데이터 시각화 기능으로 잘 알려져 있습니다. 이 도구는 2003년에 설립되었으며 2013년 첫 공식 출시 이후 많은 산업 분야에서 인기가 계속 높아졌습니다.

Tableau에는 Tableau Desktop, Tableau Public 및 Tableau Reader의 세 가지 주요 소프트웨어 옵션이 있습니다. 이 세 가지 옵션은 Tableau 학습 커리큘럼에 있습니다. 그러나 그들 사이에는 약간의 차이가 있습니다.

Tableau Public은 대시보드를 통해 실시간으로 시각화를 공유할 수 있는 오픈 소스 BI 도구입니다. CSV, Excel 파일, 텍스트 파일 및 Google 스프레드시트를 포함한 다양한 데이터 소스와 함께 작동합니다. Tableau Public 다운로드 사이트 에서 Tableau Public을 다운로드할 수 있습니다 .

그러나 Tableau Public의 오픈 소스 특성으로 인해 통합 문서를 로컬에 저장할 수 없습니다.

Tableau Desktop은 즉각적이고 쉽게 액세스할 수 있는 분석을 원하는 조직 또는 개인을 위한 구독 기반 BI 도구입니다. 통합 문서를 실행하고 로컬로 저장하면 결과를 쉽게 사용할 수 있습니다.

반면 Tableau Reader는 시각화 유틸리티가 아닙니다. 읽기 전용 모드에서 작업을 열 수 있는 다른 사람에게 시각화를 보낼 수 있는 읽기 전용 도구입니다.

비즈니스 인텔리전스의 지리 공간적 측면에서 전문가가 되고 싶다면 Tableau가 적합한 도구일 것입니다. 이 도구의 중요한 기능 중 하나는 지리 데이터의 고유한 표현입니다.

선택한 모든 Tableau 플랫폼에 대해 훨씬 간단한 방법으로 지도 및 차트에서 지리적 클러스터를 볼 수 있습니다. 또한 빅 데이터 분석에서 중요한 도구입니다.

Tableau의 단순성, 업계의 숙련된 Tableau 전문가의 필요성, 다양한 Tableau 문제를 해결할 수 있는 방대한 커뮤니티는 Tableau를 선택해야 하는 충분한 이유입니다.

통계 분석 도구

통계 분석 도구는 학술 연구에서 더 가치가 있습니다. 그렇다고 해서 비즈니스 인텔리전스에서 덜 유용하지는 않습니다. 사용 사이에 약간의 겹침이 있습니다. 이러한 도구의 분류는 주로 인기도를 기반으로 합니다.

아래에서 학술 관련 연구 분석 도구를 살펴보겠습니다.

4. SPSS

SPSS는 Statistical Package for Social Sciences의 약칭입니다. 첫 번째 버전은 1968년에 만들어졌으며 가장 오래된 통계 도구 중 하나입니다. 그러나 2009년 IBM에 인수되었습니다.

SPSS는 데이터 분석에 있어 어느 정도까지 도달할 수 있습니다. 그러나 적어도 현재로서는 학문 연구와 사회 과학에서 여전히 필수 불가결한 요소입니다. 그것은 사용하기 매우 쉬운 귀중한 통계 테스트 패키지입니다.

인터페이스가 간단하여 누구나 빠르게 마스터할 수 있습니다. 부지런하면 감독 없이도 배울 수 있습니다.

이 패키지는 데이터를 입력할 수 있는 변수 보기 , 입력을 보기 위한 데이터 보기 , 통계를 표시 하는 결과 시트의 세 가지 인터페이스에서 작동 합니다.

비즈니스 영역에서 SPSS 전문가를 위한 기회는 많지 않을 수 있지만 많은 비정부 조직(NGO)에는 해당 분야에 숙련된 인력이 필요합니다. 일부 산업에서는 여전히 실험 데이터 분석에도 사용합니다.

SPSS는 시각화에 적합하지 않습니다. 그러나 설문 조사 및 실험 데이터를 분석하려는 경우 SPSS가 적합할 수 있습니다.

5. 스태타

Stata는 SPSS보다 조금 늦게 나왔습니다. 1985년 StataCorp에서 처음 출시되었습니다. 단순성을 우선시하는 통계 패키지입니다.

Stata는 SPSS와 거의 동일한 인터페이스를 가지고 있지만 통계 유형은 해당 앱과 완전히 다릅니다.

대부분의 NGO는 SPSS, Excel 및 Stata에 대한 지식을 겸비한 Stata 전문가 또는 분석가를 고용하는 것을 선호합니다. 따라서 이 도구를 사용하는 것은 시간을 잘 활용하는 것입니다.

Stata에는 고유한 구문이 있지만 메뉴 인터페이스와 대화 상자는 초보자에게 유용합니다. 도구는 사용하기 쉽고 상호 작용하기 쉽습니다. 하지만 구문을 완전히 숙달하면 도구에 더 능숙해집니다.

SPSS와 달리 이 도구는 실험 및 조사 데이터를 시각화하는 데 유용합니다. 이것이 NGO에서 널리 사용되는 이유 중 하나입니다.

데이터 분석 도구를 배우는 것으로 충분합니까?

이러한 데이터 분석 도구는 훌륭한 시작입니다. 그러나 데이터 분석을 더 빠르고 쉽게 만드는 도구를 배우는 것 이상으로 통계 과학 자체를 마스터하는 것이 필요합니다.

이러한 도구의 대부분은 여전히 ​​원하는 것을 달성하는 방법을 알아야 합니다. 먼저 도구에서 각 명령과 메뉴의 중요성을 마스터하면 이를 수행할 수 있습니다.