Независимо от того, являетесь ли вы новичком в аналитике данных или хотите сменить карьеру, вам необходимо знать лучшие инструменты, которые вы можете быстро освоить, чтобы начать работу. Это особенно верно, если вы не хотите пачкать руки кодированием.
В этой статье мы остановимся на некоторых из этих инструментов, которые отлично подходят для новичков.
Зачем изучать аналитику данных?
Рынок вакансий для аналитики данных значительно вырос по мере роста сбора данных. Для каждой компании (и даже для некоторых людей) становится необходимостью принимать решения на основе данных.
Однако инструмент анализа данных, который вы решите изучить, имеет большое значение. Вы не хотите изучать то, что не пользуется спросом. Самое главное, все зависит от того, что вы собираетесь делать с инструментами анализа данных, которые решили подобрать. Как мы уже обсуждали ранее, аналитика данных имеет множество приложений и процессов.
Что такое анализ данных? Мы объясняем интеллектуальный анализ данных, аналитику и визуализацию данных простым для понимания языком.
Если вы хотите использовать его для чего-то, связанного с академическим анализом или анализом данных опросов, вы можете выбрать простые инструменты, не имеющие сложных интерфейсов. Примерами являются Minitab, SPSS и Stata. Не стоит их недооценивать - эти инструменты тоже очень ценны.
Но если вы хотите погрузиться в бизнес-аналитику, у вас также есть множество инструментов бизнес-аналитики на выбор.
Таким образом, эти инструменты обычно делятся на две категории; Инструменты бизнес-аналитики и инструменты статистического анализа. Давайте посмотрим на примеры для каждого из них.
Бизнес-аналитика - это широкий термин, который включает в себя преобразование данных для получения из них более глубокого и действенного понимания. Его часто используют в контексте тенденций и изменений в эффективности бизнеса.
Компании используют бизнес-аналитику для мониторинга деятельности конкурентов, контроля цен на товары и анализа рыночных кластеров для изучения поведения потребителей. Это помогло малому, среднему и крупному бизнесу оставаться более конкурентоспособным.
Давайте рассмотрим три наиболее часто используемых инструмента бизнес-аналитики, которые вы можете легко освоить, а также некоторые из их основных функций.
1. Майкрософт Эксель
Некоторые люди опасаются, что Excel может быть заменен другими инструментами бизнес-аналитики после того, как он устареет. Это даже не близко к истине. Excel пользуется большим спросом и будет оставаться таким, пока существует бизнес-аналитика.
С момента запуска Microsoft Excel в 1985 году этот инструмент продолжает масштабироваться с каждым крупным обновлением Office. Приложив немного усилий, в Excel можно добиться практически всего.
Одним из основных факторов, которые компании принимают во внимание перед тем, как использовать инструмент бизнес-аналитики, является наличие для него экспертов. А поскольку Excel так же стара, как бизнес-аналитика, многие освоили его и могут решать с его помощью всевозможные проблемы.
Поскольку это простой в использовании инструмент, сообщество Excel очень велико. Благодаря простоте и удобному интерфейсу многие компании до сих пор используют Excel. Это также относительно доступный инструмент.
Все это означает, что у вас есть большое сообщество Excel, у которого есть чему поучиться.
Способность Excel к собирать данные из нескольких источников, создавать удивительные истории с помощью великолепных визуализаций, и это Возможности RDBMS Power Pivot Вот несколько вариантов использования, которые предлагает Excel.
А с Microsoft 365 Excel постоянно получает обновления. Последние обновления включают новые функции, типы данных, макеты сводных таблиц, типы диаграмм и многое другое.
Excel - хороший кандидат, потому что в нем легко достичь продвинутого уровня понимания за короткий период. Навыки с ним найдут свое применение практически в любом месте.
Интересный пример использования Excel см. как узнать интересные исторические музыкальные данные.
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI - это масштабируемый инструмент бизнес-аналитики, выпущенный Microsoft в 2014 году. Первоначальный выпуск Power BI был включен в Office 365 в качестве надстройки Microsoft Excel, пока он не был объявлен устаревшим и выпущен как независимый инструмент бизнес-аналитики в 2015 году.
Power BI использует облачные сервисы в сочетании с Power BI Desktop (который можно загрузить с Магазин настольных ПК Microsoft PowerBI) для обслуживания своих клиентов. И, несмотря на то, что это новый инструмент, он пользуется огромной популярностью среди компаний. Многие компании обратились к Power BI за решениями на основе данных.
Одна из основных причин этой растущей тенденции - скорость и эффективность получения аналитических данных с помощью Microsoft Power BI. Он отличается улучшенной автоматизацией и функциями, которые значительно упрощают использование инструмента в бизнес-аналитике.
Power BI предоставляет панель мониторинга, на которой вы можете отслеживать данные в режиме реального времени с помощью всесторонней визуализации. В дополнение к этому вы можете легко просматривать и делиться своими отчетами. Power BI доступен с вашего рабочего стола или через облачные сервисы на основе SaaS.
Изучая Power BI, вы можете сосредоточиться на одном или двух аспектах инструмента. Такие области, как хранилище данных, сортировка данных и разработка функций, - вот некоторые из конкретных тем, в которых вы можете стать авторитетом.
В дополнение к этому, автоматизированное машинное обучение - еще одна замечательная функция Power BI, используемая для обучения и проверки данных с помощью потоков данных.
Помимо простых формул DAX Microsoft Power BI, которые вы можете изучить довольно быстро, он имеет простой интерфейс, с которым легко взаимодействовать. Кривая обучения очень гибкая.
Это инструмент, который повышает ваши шансы получить работу в области анализа данных, если у вас это хорошо получается. Это особенно актуально, если вы планируете сменить карьеру на аналитику.
У Microsoft также есть инструмент анализа данных под названием Dynamics..
3. Tableau
Tableau хорошо известен своими удивительными функциями визуализации данных. Инструмент был основан в 2003 году, и с момента его первого официального выпуска в 2013 году его популярность во многих отраслях продолжает расти.
Tableau имеет три основных варианта программного обеспечения: Tableau Desktop, Tableau Public и Tableau Reader. Эти три варианта включены в учебную программу Tableau. Но между ними есть небольшие различия.
Tableau Public - это инструмент бизнес-аналитики с открытым исходным кодом, который позволяет вам делиться своей визуализацией в режиме реального времени через информационную панель. Он работает с различными источниками данных, включая CSV, файлы Excel, текстовые файлы и таблицы Google. Вы можете получить Tableau Public из Публичный сайт загрузки Tableau.
Однако из-за того, что Tableau Public является открытым исходным кодом, сохранить книгу локально невозможно.
Tableau Desktop - это инструмент бизнес-аналитики на основе подписки для организаций или частных лиц, которым нужна мгновенная и легкодоступная аналитика. Вы можете запустить и сохранить свою книгу локально, и ваши результаты будут легко доступны.
Tableau Reader, с другой стороны, не является утилитой для визуализации. Это инструмент, предназначенный только для чтения, который позволяет отправлять визуализации кому-то другому, который может открыть вашу работу в режиме только для чтения.
Если вам нравится стать экспертом в геопространственном аспекте бизнес-аналитики, Tableau может быть правильным инструментом. Одна из ценных особенностей этого инструмента - уникальное представление географических данных.
Для любой платформы Tableau, которую вы выберете, вы можете гораздо проще просматривать географические кластеры на картах и диаграммах. Это также ценный инструмент в аналитике больших данных.
Простота Tableau, потребность в квалифицированных специалистах по Tableau в отраслях и обширное сообщество, которое доступно для решения различных задач Tableau, - достаточная причина, чтобы поднять ее.
Инструменты статистического анализа более ценны в академических исследованиях. Однако это не делает их менее полезными для бизнес-аналитики; есть некоторое совпадение между использованиями. Наша классификация этих инструментов в основном основана на их популярности.
Давайте посмотрим на некоторые инструменты аналитики научных исследований ниже.
4. SPSS
SPSS - это сокращенное название Статистического пакета для социальных наук. Его первая версия была выпущена в 1968 году, что сделало его одним из старейших статистических инструментов. Однако в 2009 году его приобрела IBM.
SPSS знает, как далеко он может зайти в области анализа данных. Но, по крайней мере, на данный момент он по-прежнему незаменим в академических исследованиях и социальных науках. Это ценный пакет статистических тестов, который довольно прост в использовании.
Имеет простой интерфейс, позволяющий быстро освоить его. Если вы прилежны, вы можете изучить это без присмотра.
Этот пакет работает с тремя интерфейсами: Вариант просмотра где вы можете ввести свои данные, Просмотр данных для просмотра ваших входов и Лист результатов который отображает вашу статистику.
В то время как у экспертов SPSS может быть не так много возможностей в сфере бизнеса, многим неправительственным организациям (НПО) нужны люди, обладающие в этой области навыками. Некоторые отрасли до сих пор используют его и для анализа экспериментальных данных.
SPSS плохо справляется с визуализацией. Но если вам нравится анализировать данные опросов и экспериментальные данные, SPSS может вам отлично подойти.
5. Stata
Stata появилась немного позже SPSS; он был впервые выпущен в 1985 году компанией StataCorp. Это статистический пакет, в котором упор делается на простоту.
Stata имеет почти тот же интерфейс, что и SPSS, но тип статистики для вас полностью отличается от этого приложения.
Большинство НПО предпочитают нанимать экспертов Stata или аналитика, обладающего знаниями в области SPSS, Excel и Stata. Так что использование этого инструмента - хорошее использование времени.
Stata имеет уникальный синтаксис, но его интерфейс меню и диалоговые окна пригодятся новичкам. Инструменты довольно просты в использовании и взаимодействии. Однако имейте в виду, что освоение синтаксиса в дальнейшем сделает вас более опытным в использовании этого инструмента.
В отличие от SPSS, этот инструмент полезен для визуализации экспериментальных данных и данных опросов. Это одна из причин его популярного использования в НПО.
Эти инструменты анализа данных - отличное начало. Но помимо изучения инструментов, которые ускоряют и упрощают анализ данных, необходимо овладеть самой наукой статистики.
Большинство этих инструментов по-прежнему требуют, чтобы вы знали, как добиться от них того, чего вы хотите. Вы можете сделать это, сначала усвоив значение каждой команды и меню инструмента.
Большие данные используются во многих отраслях и влияют на всю нашу жизнь. Но что это опаснее или полезнее?
- Продуктивность
- Майкрософт Эксель
- Большое количество данных
- Анализ данных
Идову увлечен интеллектуальными технологиями и производительностью. В свободное время он играет с кодированием и переключается на шахматную доску, когда ему скучно, но он также любит время от времени отвлекаться от рутины. Его страсть показывать людям современные технологии побуждает его писать больше.
Подписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!
Еще один шаг…!
Пожалуйста, подтвердите свой адрес электронной почты в электронном письме, которое мы вам только что отправили.