Инструменты анализа данных не все одинаковы, и выбор правильного инструмента может быть сложным. В этом блоге мы рассмотрим лучшие инструменты для анализа данных на рынке с их ключевыми функциями, плюсами и минусами, чтобы помочь вам решить, какой из них подходит для вашей организации.
К 2027 году отрасль аналитики больших данных будет оцениваться в расходы на видеорекламу в мире достигнут , объясняя, почему компании по всему миру делают акцент на аналитике данных. Работа в области аналитики данных может быть сложной из-за множества доступных технологий.
В 2025 году предприятиям будут доступны лучшие функции инструментов анализа данных, но сначала давайте дадим определение инструменту анализа данных.
Что такое инструмент анализа данных?
Анализ данных включает в себя логическую организацию данных, их объяснение, представление и составление выводов. Анализ данных помогает принимать обоснованные решения, предоставляя ценную информацию. Основная цель статистического анализа данных — выявление закономерностей. Закономерности могут помочь ритейлерам принимать более эффективные решения, анализируя неструктурированные и полуструктурированные данные для улучшения качества обслуживания клиентов.
Анализируя огромное количество данных может дать бизнесу преимущество. Инструмент анализа данных — это программное обеспечение, которое аналитики данных используют для разработки и выполнения аналитических действий, которые приводят к лучшим бизнес-решениям и снижению затрат при увеличении прибыли. С помощью эволюция больших данных Аналитические инструменты, машинное обучение и искусственный интеллект используются все чаще. Эти инструменты и бизнес-аналитика позволяют выполнять предиктивную аналитику неструктурированных и структурированных данных.
Как используются инструменты анализа данных?
Общие инструменты анализа данных помогают компаниям выявлять тенденции и закономерности в данных клиентов, чтобы принимать более обоснованные бизнес-решения на основе информации. Независимо от того, ищете ли вы основной или более продвинутый инструмент анализа данных, вы можете использовать множество онлайн-инструментов для анализа ваших данных в режиме онлайн.
Инструменты анализа данных: как аналитика больших данных приносит пользу бизнесу?
Большие данные выходят за рамки модных слов. Компании должны разрабатывать надежные стратегии для обработки больших объемов данных, чтобы в полной мере использовать большие данные. Управление неструктурированными данными является сложной задачей для 95 процентов компаний в своей отрасли. Активы компании могут быть самыми важными из тех, что у них есть.
Важность анализа больших данных невозможно переоценить. Инструменты аналитики данных помочь компаниям понять большие данные для достижения конкурентного преимущества. Инструменты для анализа больших данных полезны в этой ситуации. Используя эти инструменты, организации могут обнаруживать закономерности, определять тенденции и собирать полезные данные, которые можно использовать для принятия лучших бизнес-решений.
Аналитика больших данных может принести пользу бизнесу несколькими способами;
- Быстро и точно анализируйте огромные объемы данных в различных форматах.
- Такие отрасли промышленности, как устойчивая цепочка поставок, логистика и тактическое принятие решений могут выиграть от более быстрого и точного принятия решений.
- Разработка продукта была бы более эффективной, если бы мы знали, что хотят, предпочитают и чувствуют пользователи..
- Влиять на бизнес-решения извлечение информации из больших наборов данных.
- Будьте готовы к непредвиденным трудностям и обстоятельствам.
- Удовлетворение и превышение ожиданий клиентов за счет оперативной поставки товаров и услуг.
- Создавайте инновационные продукты, услуги и бизнес-планы.
17 лучших инструментов анализа данных для бизнеса в 2025 году
Следующий список 17 лучших инструментов анализа данных составлен на основе их функций, преимуществ и популярности.
1. питон
Более 10.1 миллионов пользователей и более 28 процентов популярности делают Питон язык программирования один из самых популярных инструментов анализа данных. Разнообразие библиотек и приложений, которые предлагает Python, делает его обязательным инструментом для любого аналитика данных. Большое сообщество Python позволяет найти практически неограниченное количество библиотек, подходящих для широкого спектра задач анализа данных. К этим инструментам относятся Pandas и PsychoPy, которые специализируются на обработке данных.
Программа Python может выполнять анализ данных посредством добычи данных, обработки данных, моделирования и визуализации. Операции NumPy облегчают обработку данных и вычисления. Библиотеки Python Matplotlib и Seaborn популярны для визуализации данных. Кроме того, эти библиотеки делают его бесценным активом для визуализации данных. Рассмотрите возможность курс Python для визуализации данных, чтобы эффективно использовать эти инструменты и улучшить свои навыки. масштабируемость Python делает его одним из лучших инструментов для анализа данных; однако он медленный и требует много памяти по сравнению с другими языками программирования.
2. живописная картина
Tableau — отличный инструмент для создания интерактивных панелей управления и визуализаций без знания программирования. Визуализация и анализ данных являются ключевыми возможностями в таких многонациональных компаниях, как Citibank, Deloitte, Skype и Audi. Более миллиона участников вносят свой вклад в сообщество Tableau, которое насчитывает более 500 групп по всему миру и активные форумы сообщества.
Использование Tableau для анализа данных означает, что вы можете сосредоточиться больше на анализе данных, чем на добыче данных, что делает его правильным инструментом для специалистов по данным и аналитиков. Этот инструмент бизнес-аналитики лучше обрабатывает большие объемы числовых данных. Простой пользовательский интерфейс с функцией перетаскивания делает его очень простым в использовании. Аналитик данных также может легко модифицировать вычисления и анализируйте различные сценарии с помощью интерфейса с функцией перетаскивания.
3. Microsoft Power BI.
Более 13,000 XNUMX участников интернет-сообщества используют Microsoft Power BI для анализа и визуализации данных. Популярность Power BI обусловлена его способностью постоянно предлагать новые и захватывающие функции своим пользователям. Среди последних дополнений — новые панели форматирования, Canvas Zoom, параметры полей и т. д. Пользователи Power BI могут быстро создавать интерактивные визуальные отчеты и панели мониторинга. Ключевым преимуществом приложения является его интеграция с облачными источниками, включая Google Analytics и Facebook.
Анализируйте, делитесь и отслеживайте данные бизнес-аналитики с помощью единой точки доступа с Power BI. Power BI позволяет компаниям получать доступ к своим данным, поскольку объединяет данные из разных источников. Более того, они могут отображать живые панели мониторинга и отчеты на основе локальных и облачных данных.
4. Майкрософт Эксель
Платформа анализа данных, такая как Microsoft Excel Следующий, с наиболее полезным аналитическим инструментом — сводными таблицами. Использование таблиц Excel по-прежнему необходимо даже спустя 30 лет. Первоначальная концепция похожа на сегодняшнюю; она выглядит лучше и имеет множество дополнительных функций. Электронная таблица может анализировать модели доходов, бизнес-операции, маркетинговые тенденции и многое другое.
Что касается инструментов анализа данных в Excel, Excel предлагает функции очистки и исследования данных, а также расширенные аналитические возможности, такие как Power Query, Auto Filter, Power Pivot и Power Maps. Точки данных хранятся в ячейках в самом базовом формате Excel. Для лучшей видимости и управления числовые данные вводятся в электронные таблицы.
5. Qlikview
QlikView доверяют более 50,000 XNUMX клиентов по всему миру, включая CISCO, NHS, KitchenAid и SAMSUNG. CISCO, NHS, KitchenAid и Samsung входят в число ведущих брендов, использующих QlikView для самообслуживание би, визуализация данных и расширенная аналитика. Программное обеспечение для анализа данных, такое как QlikView, может применяться в любой организации, которая ищет простые, ведомственные или общекорпоративные панели мониторинга и специальные аналитические возможности BI. Программное обеспечение для анализа данных может помочь аналитику данных преобразовать данные из нескольких источников в ценные идеи с помощью инструментов сценариев и визуализации данных.
В дополнение к планированию перезагрузок, распределению, вычислению и обработке данных платформа Qlikview включает различные компоненты, которые обрабатывают несколько задач. Большие объемы данных требуют QlikView Publisher и QlikView Server, двух ключевых элементов. Планируя перезагрузки скриптов и задания по распространению, QlikView Publisher гарантирует, что пользователи всегда будут получать обновленные данные. Кроме того, сервер QlikView может контролировать вычисления и действия по обработке приложения.
6. р
Более 700 репозиториев Github и три миллиона пользователей по всему миру делают R мощный инструмент для разведочного анализа данных, статистических вычислений и визуализации данных. Статистический анализ и наука о данных используются с 1995 года.
Поддерживает Windows и macOS и придерживается политики открытого исходного кода. Различные статистические анализы могут быть выполнены с использованием языка программирования R, включая регрессионный, конджойнтный, кластерный анализ и многие другие.
7. САС
ПАВ остается одним из ведущих инструментов анализа данных в отрасли, насчитывающим более 80,000 XNUMX пользователей по всему миру, включая Google, Twitter, Netflix и т. д. Программное обеспечение SAS является наиболее полным и мощным программным обеспечением, доступным на сегодняшний день для анализа данных и разработки приложений, связанных с предиктивным анализом, управлением данными, статистическим анализом, интеллектуальным анализом данных и предиктивным моделированием.
Этот пакет статистического программного обеспечения позволяет получать доступ к данным из различных источников, таких как таблицы SAS и рабочие листы Excel, а также организовывать и обрабатывать их для получения ценной информации.
Обратите внимание: Идеальное руководство по построению архитектуры конвейера данных
8. Блокнот Jupyter
Если бы вы могли редактировать код в том же пользовательском интерфейсе и выполнять его таким же образом, вы могли бы увидеть результаты своих изменений, появляющиеся немедленно и в режиме реального времени после внесения изменений. Jupyter Notebook делает именно это! Код, комментарии, мультимедиа и визуализации можно объединить в интерактивный блокнот с помощью Jupyter Notebook.
Jupyter Notebook поддерживает более 40 языков, включая Python и R, и интегрируется с обширными инструментами обработки данных, такими как Apache Spark.
9. НОЖ
Konstanz Information Miner с открытым исходным кодом, работающий в облаке (НИМ) — это платформа интеграции данных. KNIME позволяет любому человеку визуализировать и повторно использовать рабочие процессы и компоненты науки о данных. Изначально разработанная для фармацевтической промышленности, KNIME стала популярной в других секторах благодаря своей способности интегрировать данные из нескольких источников.
KNIME объединяет входные данные и информацию из различных источников, визуализируя программирование и интегрируя инструменты. Используя аналитическую платформу KNIME, даже непрограммисты могут создавать визуальные потоки, даже если у них мало или совсем нет опыта в анализе данных.
10.SQL
Язык структурированных запросов, или SQL, был изобретен в 1974 году. Язык SQL необходим для специалистов по работе с данными и аналитиков. Поскольку язык прост, извлечение данных из базы данных доступно. Данные можно извлекать, изменять, а нулевые значения можно обрабатывать с помощью SQL.
Хотя SQL популярен для быстрого создания и взаимодействия с базами данных, он также используется для анализа данных из-за своей простоты. Учитывая, как он взаимодействует с наборами данных, он похож на Excel и даже на библиотеку Python Pandas.
11. Таленд
По данным Forrester Wave: Enterprise Data Fabric, второй квартал 2 г., Talend «Лидер» среди поставщиков корпоративных фабрик данных. С помощью этого инструмента ETL на основе Java специалисты по данным могут быстро обрабатывать миллионы записей данных, предоставляя комплексные решения для любого проекта по работе с данными.
Благодаря облачным решениям Talend по управлению данными и анализу перемещение данных в хранилище и получение информации становится проще. Продукты и функции Talend доступны через единый интерфейс, что дает вам контроль над всеми вашими данными.
12. Клипфолио
The Klipfolio Облачный аналитический инструмент имеет более 50,000 XNUMX клиентов, включая Deloitte, KPMG и Visa. Различные показатели можно отслеживать из одного места.
Сравнивая ваши показатели в реальном времени с предыдущими данными, Klipfolio помогает вам лучше понять показатели вашей компании. Приложение Klipfolio интегрирует данные из облачных приложений, баз данных SQL, компьютерных файлов и облачных служб обмена файлами.
13. Sisense (ранее «Periscope Data»)
SQL, Python и R позволяют техническим аналитикам преобразовывать данные, в то время как менее технические пользователи могут совместно использовать панели мониторинга. Хранилища данных и базы данных могут быть интегрированы с Sisense, ранее Periscope Data, теперь принадлежит Sisense. Periscope Data также предлагает HIPAA-HITECH и другие сертификаты безопасности.
14. IBM Cognos
Для пользователя IBM Когнос, скрытые в данных идеи раскрываются и объясняются простым языком. Кроме того, Cognos имеет автоматизированные инструменты подготовки данных для очистки и агрегации источников данных, что позволяет проводить быструю интеграцию и эксперименты.
15. Смотритель
Looker предлагает бизнес-аналитику и аналитику данных через облачную платформу. Модели данных генерируются автоматически путем сканирования схем данных и выведения связей. Встроенный редактор кода позволяет инженерам по данным изменять модели.
16. РапидМайнер
Эта технология интегрирует, очищает и преобразует данные перед тем, как пользователи запускают предиктивную аналитику и статистические модели. Большинство этих задач можно выполнить с помощью простого графического интерфейса. Маркетплейс компании также предлагает сторонние плагины и скрипты R и Python для RapidMinerТем не менее, аналитики могут использовать продукт самостоятельно, подготавливая данные и запуская модели.
17. Апач Искра
Apache Spark продвигает инженерию данных, науку о данных и машинное обучение в будущее. Работает на многоязыковом движке для масштабирования одноузловых машин или кластеров любого размера.
Используйте всю мощь своих данных в режиме реального времени и пакетной обработки с помощью подходящего языка — выберите Python, SQL, Scala, Java или R. Spark SQL оптимизирует свою производительность в режиме реального времени, динамически корректируя план выполнения для максимальной эффективности за счет автоматической настройки параметров стратегий сокращения и алгоритмов объединения.
Как выбрать инструмент для анализа данных?
Используя различные инструменты, вы можете анализировать данные, как только они будут готовы. Каков наилучший способ их найти? При выборе инструмента для аналитики учитывайте бизнес-потребности вашей организации. Подходит ли он опытным аналитикам данных, ученым по данным или нетехническим пользователям, которым нужны интуитивно понятные интерфейсы?
Некоторые платформы позволяют интерактивную разработку кода с использованием SQL и платформ, которые фокусируются на point-and-click анализе для менее технических пользователей. Визуализации, имеющие отношение к вашему предприятию, также должны поддерживаться инструментом.
Следует рассмотреть возможности моделирования. Моделирование данных может выполняться некоторыми или самими собой. Вам придется моделировать свои данные с помощью SQL или DBT перед анализом, если вы используете тот, который этого не делает. Стоимость и лицензирование также важны. Есть некоторые бесплатные предложения и другие, которые взимают плату. Доступно много надежных бесплатных решений. Пользователи не должны игнорировать самые дорогие доступные инструменты.
Заключение
Рост населения мира и технологический прогресс способствуют увеличению объема данных. В результате предприятиям требуются инструменты аналитики больших данных для эффективного использования этих данных. Многие ведущие отрасли используют эти инструменты, включая путешествия, гостиничный бизнес, розничную торговлю и здравоохранение.
Любой, кто ищет работу в сфере аналитики данных, должен воспользоваться этой возможностью, чтобы получить реальный опыт и продемонстрировать свои навыки и знания. Примите участие в конкретных отраслевых проектах по аналитике больших данных, чтобы глубже понять инструменты. Crawlbase предлагает широкий спектр захватывающих проектов по большим данным. Это прекрасная возможность начать карьеру аналитика данных с помощью этих проектов, так что поторопитесь!
