5 softwaretools voor gegevensanalyse 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 gebruiken om aan de slag te gaan. Dit geldt vooral als u uw handen niet vuil wilt maken aan codering.

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

Waarom data-analyse leren?

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

De tool voor gegevensanalyse die u besluit te leren, is echter erg belangrijk. Je wilt niet iets leren waar geen vraag naar is. 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, heeft data-analyse veel toepassingen en processen .

Als u het wilt gebruiken voor iets dat verband houdt met een academische of enquêtegegevensanalyse, kunt u eenvoudige tools gebruiken 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 analysetools. Laten we eens kijken naar voorbeelden voor elk van hen.

Business Intelligence (BI)-tools

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 controleren 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 oppikken, 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 komt niet eens in de buurt van 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 die bedrijven overwegen voordat ze een BI-tool gebruiken, is de beschikbaarheid van experts ervoor. En omdat Excel zo oud is als BI, hebben velen het onder de knie en kunnen er allerlei problemen mee oplossen.

Omdat het een gemakkelijk te gebruiken tool is, is de community voor Excel enorm. Vanwege de eenvoud en gebruiksvriendelijke interface gebruiken veel bedrijven tegenwoordig 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 gegevens uit meerdere bronnen te verzamelen , verbazingwekkende verhalen te creëren door middel van geweldige visualisaties en de RDBMS power pivot-functies zijn enkele van de toepassingen die Excel biedt.

En met Microsoft 365 ontvangt Excel voortdurend upgrades. Recente updates bevatten nieuwe functies, gegevenstypen, draaitabellay-outs, diagramtypen en nog veel meer.

Excel is een goede kandidaat omdat het gemakkelijk is om in korte tijd een gevorderd niveau van begrip te bereiken. Vaardigheden ermee zullen bijna overal goed van pas komen.

Voor een leuk voorbeeld van het gebruik van Excel, bekijk hoe u interessante historische muziekgegevens 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 deze in 2015 werd afgeschaft en uitgebracht als een onafhankelijke BI-tool.

Power BI gebruikt cloudgebaseerde services met een combinatie van de Power BI Desktop (die u kunt downloaden van de Microsoft PowerBI Desktop Store ) om zijn klanten te bedienen. En ondanks dat het een nieuwe tool is, is de populariteit onder bedrijven enorm geweest. Veel bedrijven hebben zich tot Power BI gewend voor datagestuurde 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 bewaken met allround visualisatie. Daarnaast kunt u uw rapporten eenvoudig bekijken en delen. Power BI is toegankelijk vanaf uw desktop of via de SaaS-gebaseerde cloudservices.

Wanneer u Power BI leert, 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 waarop u een autoriteit kunt worden.

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

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 je kansen op een baan in data-analyse vergroot als je er goed in bent. Dat is vooral het geval als je van plan bent om van loopbaan te veranderen naar analytics.

Microsoft heeft ook een data-analysetool genaamd Dynamics .

3. Tabel

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

Tableau heeft drie belangrijke software-opties: Tableau Desktop, Tableau Public en Tableau Reader. Deze drie opties staan ​​in het leercurriculum 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 downloaden van de downloadsite van Tableau Public .

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

Als je graag een expert wilt worden in het geospatiale aspect van Business Intelligence, is Tableau misschien 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 big data-analyse.

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 het op te pakken.

Hulpmiddelen voor statistische analyse

Statistische analysetools zijn waardevoller in academisch onderzoek. Dit maakt ze echter niet minder nuttig in Business Intelligence; er is enige overlap tussen gebruik. Onze classificatie van deze tools is voornamelijk gebaseerd op hun populariteit.

Laten we hieronder enkele academische onderzoeksanalysetools bekijken.

4. SPSS

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

SPSS heeft in hoeverre het kan gaan met het analyseren van data. Maar voorlopig is het in ieder geval 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 leren zonder toezicht.

Dit pakket is actief in drie interfaces: een Variable View waar u krijgt om de input van uw gegevens, een Data View voor het bekijken van uw input en een Result Sheet die displays uw statistieken.

Hoewel er misschien niet veel kansen zijn voor SPSS-experts in het bedrijfsleven, hebben veel niet-gouvernementele organisaties (NGO's) mensen nodig die hierin bekwaam zijn. Sommige industrieën gebruiken het ook nog steeds voor experimentele gegevensanalyse.

SPSS doet het niet goed met visualisaties. Maar als je graag enquête- en experimentele gegevens analyseert, kan SPSS een goede oplossing zijn.

5. Status

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

Stata heeft bijna dezelfde interface als SPSS, maar het type statistieken dat je gebruikt is totaal anders dan die van die app.

De meeste NGO's huren liever Stata-experts of een analist in met een combinatie van kennis van SPSS, Excel en Stata. Dus gaan voor deze tool is een goed gebruik van de tijd.

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

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

Is het voldoende om alleen tools voor gegevensanalyse te leren?

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 kunt bereiken wat je ermee wilt. U kunt dit doen door eerst de betekenis van elke opdracht en elk menu op een tool onder de knie te krijgen.