5 Data Analytics-Softwaretools, die Sie schnell lernen können

Unabhängig davon, ob Sie neu in der Datenanalyse sind oder Ihre Karriere ändern möchten, müssen Sie die besten Tools kennen, die Sie schnell erlernen können, um loszulegen. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie sich beim Codieren nicht die Hände schmutzig machen möchten.

Dieser Artikel konzentriert sich auf eine Handvoll dieser Tools, die sich hervorragend für Neulinge eignen.

Der Arbeitsmarkt für Datenanalysen ist mit der Datenerfassung massiv gewachsen. Es wird für jedes Unternehmen (und sogar für einige Einzelpersonen) zur Notwendigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Das Datenanalysetool, das Sie lernen möchten, ist jedoch sehr wichtig. Sie möchten nichts lernen, was nicht gefragt ist. Am wichtigsten ist, dass alles davon abhängt, was Sie mit den Datenanalysetools tun möchten, für die Sie sich entscheiden. Wie bereits erwähnt, hat die Datenanalyse viele Anwendungen und Prozesse .

Wenn Sie es für eine akademische oder Umfragedatenanalyse verwenden möchten, können Sie einfache Tools ohne komplexe Schnittstellen verwenden. Beispiele hierfür sind Minitab, SPSS und Stata. Unterschätzen Sie sie nicht – diese Tools sind auch sehr wertvoll.

Wenn Sie jedoch in die Geschäftsanalyse eintauchen möchten, stehen Ihnen auch zahlreiche Business Intelligence-Tools zur Auswahl.

Diese Werkzeuge fallen daher im Allgemeinen in zwei Kategorien; Business Intelligence-Tools und statistische Analysetools. Schauen wir uns Beispiele für jeden von ihnen an.

Business Intelligence ist ein weit gefasster Begriff, der die Transformation von Daten umfasst, um daraus tiefere und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es wird häufig im Zusammenhang mit Trends und Änderungen der Geschäftsleistung verwendet.

Unternehmen verwenden BI, um die Aktivitäten der Wettbewerber zu überwachen, den Rohstoffpreis zu kontrollieren und Marktcluster zu analysieren, um das Verbraucherverhalten zu untersuchen. Es hat kleinen, mittleren und großen Unternehmen geholfen, wettbewerbsfähiger zu bleiben.

Betrachten wir drei der am häufigsten verwendeten Business Intelligence-Tools, die Sie leicht erwerben können, sowie einige ihrer Hauptfunktionen.

Einige Leute befürchten, dass Excel für andere BI-Tools ausgegeben wird, nachdem es veraltet ist. Das ist nicht einmal nah an der Wahrheit. Excel ist sehr gefragt und wird es auch weiterhin sein, solange BI vorhanden ist.

Seit dem Start von Microsoft Excel im Jahr 1985 wird das Tool bei jedem größeren Office-Update skaliert. Mit etwas Arbeit können Sie in Excel fast alles erreichen.

Einer der wichtigsten Faktoren, die Unternehmen berücksichtigen, bevor sie ein BI-Tool einsetzen, ist die Verfügbarkeit von Experten dafür. Und weil Excel so alt wie BI ist, haben viele es gemeistert und können damit alle möglichen Probleme lösen.

Da es sich um ein einfach zu erlernendes Tool handelt, ist die Community für Excel riesig. Aufgrund seiner Einfachheit und benutzerfreundlichen Oberfläche verwenden viele Unternehmen noch heute Excel. Es ist auch ein relativ erschwingliches Werkzeug.

All dies bedeutet, dass Sie eine große Excel-Community haben, von der Sie lernen können.

Die Fähigkeit von Excel , Daten aus mehreren Quellen zu sammeln , durch großartige Visualisierungen erstaunliche Geschichten zu erstellen , und die RDBMS-Power-Pivot-Funktionen sind nur einige der von Excel angebotenen Anwendungen.

Und mit Microsoft 365 erhält Excel ständig Upgrades. Zu den jüngsten Aktualisierungen gehören neue Funktionen, Datentypen, Pivot-Tabellenlayouts, Diagrammtypen und vieles mehr.

Excel ist ein guter Kandidat, da es einfach ist, in kurzer Zeit ein fortgeschrittenes Verständnis zu erreichen. Fähigkeiten damit werden fast überall gut eingesetzt.

Microsoft Power BI ist ein skalierbares BI-Tool, das 2014 von Microsoft veröffentlicht wurde. Die erste Version von Power BI war in Office 365 als Microsoft Excel-Add-In enthalten, bis sie veraltet und 2015 als unabhängiges BI-Tool veröffentlicht wurde.

Power BI verwendet Cloud-basierte Dienste mit einer Kombination aus Power BI Desktop (das Sie aus dem Microsoft PowerBI Desktop Store herunterladen können ), um seine Clients zu bedienen. Und obwohl es sich um ein neues Tool handelt, war seine Beliebtheit bei Unternehmen enorm. Viele Unternehmen haben sich für datengesteuerte Lösungen an Power BI gewandt.

Einer der Hauptgründe für diesen wachsenden Trend ist die Geschwindigkeit und Effizienz der Generierung von Erkenntnissen mit Microsoft Power BI. Es verfügt über eine bessere Automatisierung und Funktionen, die die Verwendung des Tools in der Geschäftsanalyse erheblich vereinfachen.

Power BI bietet ein Dashboard, in dem Sie Daten in Echtzeit mit umfassender Visualisierung überwachen können. Darüber hinaus können Sie Ihre Berichte einfach anzeigen und freigeben. Auf Power BI kann von Ihrem Desktop oder über seine SaaS-basierten Cloud-Dienste zugegriffen werden.

Beim Erlernen von Power BI können Sie sich auf einen oder zwei Aspekte des Tools konzentrieren. Bereiche wie Data Warehousing, Datensortierung und Feature-Engineering sind einige der spezifischen Themen, für die Sie eine Autorität werden können.

Darüber hinaus ist das automatisierte maschinelle Lernen eine weitere großartige Funktion von Power BI, mit der Daten mit Datenflüssen trainiert und validiert werden.

Abgesehen von den einfachen DAX-Formeln von Microsoft Power BI, die Sie ziemlich schnell erlernen können, verfügt es über eine einfache Oberfläche, mit der Sie leicht interagieren können. Und die Lernkurve ist sehr flexibel.

Es ist ein Tool, das Ihre Chancen erhöht, einen Job in der Datenanalyse zu bekommen, wenn Sie gut darin sind. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn Sie planen, Ihre Karriere auf Analytics umzustellen.

Tableau ist bekannt für seine erstaunlichen Datenvisualisierungsfunktionen. Das Tool wurde 2003 gegründet und seit seiner ersten offiziellen Veröffentlichung im Jahr 2013 hat seine Popularität in vielen Branchen weiter zugenommen.

Tableau bietet drei wichtige Softwareoptionen: Tableau Desktop, Tableau Public und Tableau Reader. Diese drei Optionen sind im Tableau-Lerncurriculum enthalten. Es gibt jedoch geringfügige Unterschiede zwischen ihnen.

Tableau Public ist ein Open Source BI-Tool, mit dem Sie Ihre Visualisierung in Echtzeit über ein Dashboard freigeben können. Es funktioniert mit verschiedenen Datenquellen, einschließlich CSV, Excel-Dateien, Textdateien und Google Sheets. Sie können Tableau Public von der Tableau Public-Download-Site herunterladen .

Aufgrund des Open Source-Charakters von Tableau Public ist es jedoch unmöglich, Ihre Arbeitsmappe lokal zu speichern.

Tableau Desktop ist ein abonnementbasiertes BI-Tool für Organisationen oder Einzelpersonen, die sofortige und leicht zugängliche Analysen wünschen. Sie können Ihre Arbeitsmappe lokal ausführen und speichern, und Ihre Ergebnisse sind sofort verfügbar.

Tableau Reader hingegen ist kein Visualisierungsdienstprogramm. Es ist ein schreibgeschütztes Tool, mit dem Sie Ihre Visualisierungen an eine andere Person senden können, die Ihre Arbeit im schreibgeschützten Modus öffnen kann.

Wenn Sie ein Experte für den räumlichen Aspekt von Business Intelligence werden möchten, ist Tableau möglicherweise das richtige Werkzeug. Eines der wertvollen Merkmale dieses Tools ist die einzigartige Darstellung geografischer Daten.

Für jede Tableau-Plattform, die Sie auswählen, können Sie geografische Cluster auf Karten und Diagrammen viel einfacher anzeigen. Es ist auch ein wertvolles Werkzeug in der Big-Data-Analyse.

Die Einfachheit von Tableau, der Bedarf an qualifizierten Tableau-Experten in der Industrie und die große Community, die zur Lösung verschiedener Tableau-Probleme zur Verfügung steht, sind Grund genug, sich damit zu befassen.

Statistische Analysewerkzeuge sind in der akademischen Forschung wertvoller. Dies macht sie jedoch in Business Intelligence nicht weniger nützlich. Es gibt einige Überschneidungen zwischen den Verwendungen. Unsere Klassifizierung dieser Tools basiert hauptsächlich auf ihrer Beliebtheit.

Werfen wir einen Blick auf einige akademische Analyse-Tools.

SPSS ist die Abkürzung für das Statistical Package for Social Sciences. Die erste Version wurde 1968 hergestellt und ist damit eines der ältesten statistischen Instrumente. Es wurde jedoch 2009 von IBM übernommen.

SPSS weiß, wie weit es mit der Analyse von Daten gehen kann. Aber zumindest für den Moment ist es in der akademischen Forschung und in den Sozialwissenschaften noch unverzichtbar. Es ist ein wertvolles statistisches Testpaket, das ziemlich einfach zu bedienen ist.

Es hat eine einfache Oberfläche, so dass jeder es schnell beherrschen kann. Wenn Sie fleißig sind, können Sie es ohne Aufsicht lernen.

Dieses Paket arbeitet über drei Schnittstellen: ein Variablenansicht in dem Sie zur Eingabe Ihrer Daten erhalten, eine Datenansicht für Ihre Eingaben anzeigen, und ein Ergebnis Blatt , das zeigt Ihre Statistiken.

Während es für SPSS-Experten im Geschäftsbereich möglicherweise nicht viele Möglichkeiten gibt, benötigen viele Nichtregierungsorganisationen (NRO) Fachkräfte. Einige Branchen verwenden es immer noch für experimentelle Datenanalysen.

SPSS eignet sich nicht gut für Visualisierungen. Wenn Sie jedoch Umfrage- und experimentelle Daten analysieren möchten, ist SPSS möglicherweise eine gute Lösung.

Stata kam etwas später als SPSS; Es wurde erstmals 1985 von StataCorp veröffentlicht. Es ist ein statistisches Paket, das der Einfachheit Priorität einräumt.

Stata hat fast die gleiche Oberfläche wie SPSS, aber die Art der Statistik, die Sie verwenden, unterscheidet sich grundlegend von dieser App.

Die meisten NGOs bevorzugen es, Stata-Experten oder Analysten mit einer Kombination aus Kenntnissen über SPSS, Excel und Stata einzustellen. Die Entscheidung für dieses Tool ist also eine gute Zeitnutzung.

Stata hat einzigartige Syntaxen, aber seine Menüoberfläche und Dialogfelder sind für Anfänger nützlich. Die Tools sind ziemlich einfach zu bedienen und zu interagieren. Beachten Sie jedoch, dass Sie durch die Beherrschung der Syntax auf der ganzen Linie das Tool besser beherrschen.

Im Gegensatz zu SPSS ist dieses Tool nützlich, um experimentelle Daten und Umfragedaten zu visualisieren. Dies ist einer der Gründe für die beliebte Verwendung in NGOs.

Diese Datenanalysetools sind ein guter Anfang. Aber nicht nur die Tools zu erlernen, die die Datenanalyse schneller und einfacher machen, sondern auch die Wissenschaft der Statistik selbst zu beherrschen.

Bei den meisten dieser Tools müssen Sie immer noch wissen, wie Sie das erreichen, was Sie von ihnen erwarten. Sie können dies tun, indem Sie zuerst die Bedeutung jedes Befehls und Menüs in einem Werkzeug beherrschen.