5 Data Analytics-programvaruverktyg du kan lära dig snabbt

Oavsett om du är nybörjare i dataanalys eller vill byta karriär måste du veta de bästa verktygen du snabbt kan hämta för att komma igång. Detta gäller särskilt om du inte vill göra dina händer smutsiga med kodning.

Den här artikeln kommer att fokusera på en handfull av dessa verktyg som är bra för nykomlingar.

Varför lära sig dataanalys?

Arbetsmarknaden för dataanalys har ökat massivt i takt med att datainsamlingen har ökat. Det blir en nödvändighet för varje företag (och till och med vissa individer) att fatta datadrivna beslut.

Men dataanalysverktyget du bestämmer dig för att lära dig är mycket viktigt. Du vill inte lära dig något som inte efterfrågas. Viktigast, allt beror på vad du tänker göra med dataanalysverktygen du väljer att plocka upp. Som vi har diskuterat tidigare, dataanalys har många applikationer och processer.

Vad är dataanalys och varför är det viktigt?

Vad är dataanalys? Vi förklarar datautvinning, analys och datavisualisering i enkla att förstå termer.

Om du strävar efter att använda den för något relaterat till en akademisk analys eller analys av dataanalys kan du plocka upp enkla verktyg som inte har komplexa gränssnitt. Exempel på dessa är Minitab, SPSS och Stata. Underskatta inte dessa verktyg är också mycket värdefulla.

Men om du vill dyka in i affärsanalys har du också många Business Intelligence-verktyg att välja mellan.

Dessa verktyg faller således i allmänhet i två kategorier; Business Intelligence-verktyg och statistiska analysverktyg. Låt oss ta en titt på exempel för var och en av dem.

Business Intelligence är en bred term som involverar omvandling av data för att generera djupare och handlingsbar insikt från den. Det används ofta i samband med trender och förändringar i affärsresultat.

Företag använder BI för att övervaka konkurrenternas aktiviteter, kontrollera priset på råvaror och analysera marknadskluster för att studera konsumenternas beteende. Det har hjälpt små, medelstora och stora företag att hålla sig mer konkurrenskraftiga.

Låt oss överväga tre av de mest använda Business Intelligence-verktygen som du enkelt kan plocka upp, tillsammans med några av deras huvudfunktioner.

1. Microsoft excel

Vissa människor fruktar att Excel kan bli dumpad för andra BI-verktyg efter att det blir föråldrat. Det är inte ens nära sanningen. Excel är i hög efterfrågan och kommer att fortsätta vara så länge BI finns.

Sedan lanseringen av Microsoft Excel 1985 fortsätter verktyget att skala med varje större Office-uppdatering. Med lite arbete kan du uppnå nästan vad som helst i Excel.

En av de viktigaste faktorerna som företag överväger innan de använder ett BI-verktyg är tillgången på experter för det. Och eftersom Excel är lika gammalt som BI, har många behärskat det och kan lösa alla slags problem med det.

Eftersom det är ett lätt att hämta verktyg är communityn för Excel enorm. På grund av sin enkelhet och det vänliga gränssnittet använder många företag fortfarande Excel idag. Det är också ett relativt prisvärt verktyg.

Allt detta innebär att du är en stor Excel-community att lära av.

Förmågan hos Excel att samla in data från flera källor, skapa fantastiska berättelser genom fantastiska visualiseringaroch dess RDBMS power pivot-funktioner är några av de användningsområden som Excel erbjuder.

Och med Microsoft 365 får Excel uppgraderingar hela tiden. Senaste uppdateringar har inkluderat nya funktioner, datatyper, pivottabelllayouter, diagramtyper och mycket mer.

Excel är en bra kandidat eftersom det är lätt att nå en avancerad nivå av förståelse på kort tid. Färdigheter med den kommer att utnyttjas nästan var som helst.

För ett roligt exempel på hur du använder Excel, kolla in hur man hittar intressanta historiska musikdata.

2. Microsoft Power BI

Microsoft Power BI är ett skalbart BI-verktyg som släpptes av Microsoft 2014. Den första utgåvan av Power BI inkluderades i Office 365 som ett Microsoft Excel-tillägg tills det avskaffades och släpptes som ett oberoende BI-verktyg 2015.

Power BI använder molnbaserade tjänster med en kombination av Power BI Desktop (som du kan ladda ner från Microsoft PowerBI Desktop Store) för att betjäna sina kunder. Och trots att det är ett nytt verktyg har dess popularitet bland företag varit enorm. Många företag har vänt sig till Power BI för datadrivna lösningar.

En av de främsta anledningarna till den växande trenden är snabbheten och effektiviteten i att skapa insikter med Microsoft Power BI. Det kommer med bättre automatisering och funktioner som gör användningen av verktyget i affärsanalys mycket enklare.

Power BI tillhandahåller en instrumentpanel där du kan övervaka data i realtid med visualisering överallt. Utöver det kan du enkelt visa och dela dina rapporter. Power BI är tillgänglig från ditt skrivbord eller via sina SaaS-baserade molntjänster.

När du lär dig Power BI kan du fokusera på en eller två aspekter av verktyget. Områden som datalagring, datasortering och funktionsteknik är några av de specifika ämnen du kan bli en myndighet på.

Förutom dessa är automatiserad maskininlärning en annan fantastisk funktion i Power BI som används för att träna och validera data med dataflöden.

Bortsett från de enkla DAX-formlerna i Microsoft Power BIsom du kan lära dig ganska snabbt har det ett enkelt gränssnitt som är lätt att interagera med. Och inlärningskurvan är mycket flexibel.

Det är ett verktyg som ökar dina chanser att landa ett jobb i dataanalys om du är bra på det. Det är särskilt fallet om du planerar att byta karriär till analys.

Microsoft har också ett dataanalysverktyg som heter Dynamics.

3. Tablå

Tableau är välkänt för sina fantastiska datavisualiseringsfunktioner. Verktyget grundades 2003 och sedan dess första officiella release 2013 har dess popularitet fortsatt att öka i många branscher.

Tableau har tre viktiga programvarualternativ: Tableau Desktop, Tableau Public och Tableau Reader. Dessa tre alternativ finns i läroplanen för Tableau. Men det finns små skillnader mellan dem.

Tableau Public är ett open source BI-verktyg som låter dig dela din visualisering i realtid via en instrumentpanel. Det fungerar med olika datakällor inklusive CSV, Excel-filer, textfiler och Google Sheets. Du kan få Tableau Public från Tableau Public nedladdningssida.

På grund av Tableau Publics öppen källkod är det dock omöjligt att spara din arbetsbok lokalt.

Tableau Desktop är ett abonnemangsbaserat BI-verktyg för organisationer eller individer som vill ha omedelbar och lättillgänglig analys. Du får köra och spara din arbetsbok lokalt, och dina resultat är tillgängliga.

Tableau Reader är däremot inte ett visualiseringsverktyg. Det är ett skrivskyddat verktyg som låter dig skicka dina visualiseringar till någon annan, som kan öppna ditt arbete i skrivskyddat läge.

Om du vill bli expert på geospatial aspekt av Business Intelligence kan Tableau vara rätt verktyg att plocka upp. En av de värdefulla funktionerna i detta verktyg dess unika presentation av geografiska data.

För vilken Tableau-plattform du än väljer kan du se geografiska kluster på kartor och sjökort på ett mycket enklare sätt. Det är också ett värdefullt verktyg i stor dataanalys.

Enkelheten i Tableau, behovet av skickliga Tableau-experter inom industrier och det stora samhället som finns tillgängligt för att lösa olika Tableau-problem är tillräckligt en anledning att plocka upp det.

Verktyg för statistisk analys är mer värdefulla i akademisk forskning. Detta gör dem dock inte mindre användbara i Business Intelligence; det finns viss överlappning mellan användningarna. Vår klassificering av dessa verktyg baseras främst på deras popularitet.

Låt oss ta en titt på några akademiska relaterade analysanalysverktyg nedan.

4. SPSS

SPSS är det korta namnet på det statistiska paketet för samhällsvetenskap. Dess första version gjordes 1968, vilket gjorde det till ett av de äldsta statistiska verktygen. Det förvärvades dock av IBM 2009.

SPSS har i hur långt det kan gå med att analysera data. Men åtminstone är det fortfarande oumbärligt inom akademisk forskning och samhällsvetenskap. Det är ett värdefullt statistiskt testpaket som är ganska enkelt att använda.

Det har ett enkelt gränssnitt, vilket gör att alla kan behärska det snabbt. Om du är flitig kan du lära dig det utan tillsyn.

Detta paket fungerar över tre gränssnitt: a Variabel vy där du får mata in dina data, a Datavy för att visa dina ingångar och a Resultatblad som visar din statistik.

Även om det kanske inte finns många möjligheter för SPSS-experter inom affärssfären, behöver många icke-statliga organisationer (NGO) personer som är skickliga på det. Vissa industrier använder det fortfarande för experimentell dataanalys också.

SPSS går inte bra med visualiseringar. Men om du gillar att analysera undersöknings- och experimentdata kan SPSS passa bra.

5. Stata

Stata kom lite senare än SPSS; den släpptes först 1985 av StataCorp. Det är ett statistiskt paket som prioriterar enkelhet.

Stata har nästan samma gränssnitt som SPSS, men vilken typ av statistik du är helt annorlunda än den appen.

De flesta icke-statliga organisationer föredrar att anställa Stata-experter eller en analytiker med en kombination av kunskap om SPSS, Excel och Stata. Så att gå till det här verktyget är en bra tidsanvändning.

Stata har unika syntaxer, men dess menygränssnitt och dialogrutor är till nytta för nybörjare. Verktygen är ganska enkla att använda och interagera med. Tänk på att behärska syntaxerna längs linjen gör dig dock mer skicklig med verktyget.

Till skillnad från SPSS är det här verktyget användbart för att visualisera experiment- och undersökningsdata. Det är en av anledningarna till dess populära användning i icke-statliga organisationer.

Dessa dataanalysverktyg är en bra start. Men förutom att bara lära sig verktygen som gör dataanalys snabbare och enklare är det nödvändigt att behärska statistikvetenskapen själv.

De flesta av dessa verktyg kräver fortfarande att du vet hur du uppnår vad du vill ha av dem. Du kan göra detta genom att först behärska betydelsen av varje kommando och meny i ett verktyg.

Vad är Big Data, varför är det viktigt och hur farligt är det?

Big data driver många branscher och påverkar alla våra liv. Men är det farligare eller användbart?

Om författaren