Che tu sia alle prime armi con l'analisi dei dati o desideri cambiare carriera, devi conoscere i migliori strumenti che puoi utilizzare rapidamente per iniziare. Ciò è particolarmente vero se non vuoi sporcarti le mani con la codifica.
Questo articolo si concentrerà su una manciata di questi strumenti che sono ottimi per i nuovi arrivati.
Perché imparare l'analisi dei dati?
Il mercato del lavoro per l'analisi dei dati è cresciuto enormemente con la crescita della raccolta dei dati. Sta diventando una necessità per ogni azienda (e anche per alcuni individui) prendere decisioni basate sui dati.
Tuttavia, lo strumento di analisi dei dati che decidi di apprendere è molto importante. Non vuoi imparare qualcosa che non è richiesto. Ancora più importante, tutto dipende da cosa intendi fare con gli strumenti di analisi dei dati che decidi di utilizzare. Come abbiamo discusso in precedenza, l'analisi dei dati ha molte applicazioni e processi.
Cos'è l'analisi dei dati? Spieghiamo il data mining, l'analisi e la visualizzazione dei dati in termini semplici da comprendere.
Se intendi usarlo per qualcosa relativo all'analisi dei dati accademici o di sondaggi, puoi scegliere strumenti semplici che non hanno interfacce complesse. Esempi di questi sono Minitab, SPSS e Stata. Non sottovalutarli, anche questi strumenti sono di grande valore.
Ma se desideri immergerti nell'analisi aziendale, hai anche molti strumenti di Business Intelligence tra cui scegliere.
Questi strumenti quindi rientrano generalmente in due categorie; Strumenti di Business Intelligence e strumenti di analisi statistica. Diamo un'occhiata agli esempi per ciascuno di essi.
Business Intelligence è un termine ampio che implica la trasformazione dei dati per generare insight più approfonditi e utilizzabili da essi. Viene spesso utilizzato nel contesto delle tendenze e dei cambiamenti nelle prestazioni aziendali.
Le aziende utilizzano la BI per monitorare le attività dei concorrenti, controllare il prezzo delle materie prime e analizzare i cluster di mercato per studiare il comportamento dei consumatori. Ha aiutato le piccole, medie e grandi imprese a rimanere più competitive.
Consideriamo tre degli strumenti di Business Intelligence più utilizzati che puoi facilmente raccogliere, insieme ad alcune delle loro caratteristiche principali.
1. Microsoft Excel
Alcune persone temono che Excel possa essere scaricato per altri strumenti di BI una volta diventato obsoleto. Non è nemmeno vicino alla verità. Excel è molto richiesto e continuerà ad esserlo finché esisterà BI.
Dal lancio di Microsoft Excel nel 1985, lo strumento continua a ridimensionarsi con tutti i principali aggiornamenti di Office. Con un po 'di lavoro, puoi ottenere quasi tutto in Excel.
Uno dei principali fattori che le aziende considerano prima di utilizzare uno strumento di BI è la disponibilità di esperti. E poiché Excel è vecchio quanto BI, molti lo hanno imparato e possono risolvere tutti i tipi di problemi con esso.
Poiché è uno strumento facile da utilizzare, la comunità di Excel è vasta. Grazie alla sua semplicità e interfaccia amichevole, molte aziende usano ancora Excel oggi. È anche uno strumento relativamente economico.
Tutto ciò significa che sei una grande comunità di Excel da cui imparare.
La capacità di Excel di raccogliere dati da più fonti, creare storie sorprendenti attraverso fantastiche visualizzazioni, e la sua Funzionalità di Power Pivot RDBMS sono alcuni degli usi offerti da Excel.
E con Microsoft 365, Excel riceve sempre aggiornamenti. Gli aggiornamenti recenti hanno incluso nuove funzioni, tipi di dati, layout di tabelle pivot, tipi di grafici e molto altro ancora.
Excel è un buon candidato perché è facile raggiungere un livello avanzato di comprensione in un breve periodo. Le abilità con esso saranno messe a frutto quasi ovunque.
Per un divertente esempio di come utilizzare Excel, controlla come trovare dati musicali storici interessanti.
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI è uno strumento di BI scalabile rilasciato da Microsoft nel 2014. La versione iniziale di Power BI è stata inclusa in Office 365 come componente aggiuntivo di Microsoft Excel, fino a quando non è stata deprecata e rilasciata come strumento BI indipendente nel 2015.
Power BI utilizza servizi basati su cloud con una combinazione di Power BI Desktop (che è possibile scaricare da Microsoft PowerBI Desktop Store) per servire i propri clienti. E nonostante sia un nuovo strumento, la sua popolarità tra le aziende è stata enorme. Molte aziende si sono rivolte a Power BI per soluzioni basate sui dati.
Uno dei motivi principali di questa tendenza in crescita è la velocità e l'efficienza della generazione di insight con Microsoft Power BI. Viene fornito con una migliore automazione e funzionalità che rendono molto più semplice l'utilizzo dello strumento nell'analisi aziendale.
Power BI fornisce un dashboard in cui è possibile monitorare i dati in tempo reale con una visualizzazione completa. Inoltre, puoi visualizzare e condividere facilmente i tuoi rapporti. Power BI è accessibile dal desktop o tramite i suoi servizi cloud basati su SaaS.
Quando si impara a utilizzare Power BI, è possibile concentrarsi su uno o due aspetti dello strumento. Aree come il data warehousing, l'ordinamento dei dati e l'ingegneria delle funzionalità sono alcuni degli argomenti specifici su cui puoi diventare un'autorità.
Oltre a questi, l'apprendimento automatico automatico è un'altra grande funzionalità di Power BI utilizzata per addestrare e convalidare i dati con flussi di dati.
Oltre alle semplici formule DAX di Microsoft Power BI, che puoi imparare abbastanza rapidamente, ha un'interfaccia semplice con cui è facile interagire. E la curva di apprendimento è altamente flessibile.
È uno strumento che aumenta le tue possibilità di ottenere un lavoro nell'analisi dei dati se sei bravo. Questo è particolarmente vero se hai intenzione di cambiare carriera in Analytics.
Microsoft ha anche uno strumento di analisi dei dati chiamato Dynamics.
3. Tableau
Tableau è noto per le sue straordinarie funzionalità di visualizzazione dei dati. Lo strumento è stato fondato nel 2003 e, dalla sua prima versione ufficiale nel 2013, la sua popolarità ha continuato ad aumentare in molti settori.
Tableau ha tre principali opzioni software: Tableau Desktop, Tableau Public e Tableau Reader. Queste tre opzioni sono nel programma di apprendimento di Tableau. Ma ci sono lievi differenze tra di loro.
Tableau Public è uno strumento di BI open source che ti consente di condividere la tua visualizzazione in tempo reale tramite una dashboard. Funziona con varie origini dati tra cui CSV, file Excel, file di testo e Fogli Google. Puoi ottenere Tableau Public da Sito di download pubblico di Tableau.
Tuttavia, a causa della natura open source di Tableau Public, è impossibile salvare la cartella di lavoro in locale.
Tableau Desktop è uno strumento BI basato su abbonamento per organizzazioni o individui che desiderano analisi istantanee e facilmente accessibili. Puoi eseguire e salvare la cartella di lavoro in locale ei risultati sono immediatamente disponibili.
Tableau Reader, d'altra parte, non è un'utilità di visualizzazione. È uno strumento di sola lettura che ti consente di inviare le tue visualizzazioni a qualcun altro, che può aprire il tuo lavoro in modalità di sola lettura.
Se ti piace diventare un esperto dell'aspetto geospaziale della Business Intelligence, Tableau potrebbe essere lo strumento giusto da utilizzare. Una delle preziose caratteristiche di questo strumento è la sua presentazione unica dei dati geografici.
Per qualsiasi piattaforma Tableau che scegli, puoi visualizzare i cluster geografici su mappe e grafici in un modo molto più semplice. È anche uno strumento prezioso per l'analisi dei big data.
La semplicità di Tableau, la necessità di esperti Tableau qualificati nei settori e la vasta comunità disponibile per risolvere vari problemi di Tableau sono un motivo sufficiente per prenderlo in considerazione.
Gli strumenti di analisi statistica sono più preziosi nella ricerca accademica. Tuttavia, questo non li rende meno utili in Business Intelligence; c'è qualche sovrapposizione tra gli usi. La nostra classificazione di questi strumenti si basa principalmente sulla loro popolarità.
Diamo uno sguardo ad alcuni strumenti di analisi dei dati relativi alla ricerca accademica di seguito.
4. SPSS
SPSS è l'abbreviazione del pacchetto statistico per le scienze sociali. La sua prima versione è stata realizzata nel 1968, rendendolo uno dei più antichi strumenti statistici. Tuttavia, è stato acquisito da IBM nel 2009.
SPSS ha fino a che punto può spingersi con l'analisi dei dati. Ma almeno, per ora, è ancora indispensabile nella ricerca accademica e nelle scienze sociali. È un prezioso pacchetto di test statistici abbastanza facile da usare.
Ha un'interfaccia semplice, che consente a chiunque di padroneggiarlo rapidamente. Se sei diligente, puoi impararlo senza supervisione.
Questo pacchetto funziona su tre interfacce: a Vista variabile dove puoi inserire i tuoi dati, a Visualizzazione dati per visualizzare i tuoi input e un file Foglio dei risultati che mostra le tue statistiche.
Anche se potrebbero non esserci molte opportunità per gli esperti SPSS nella sfera degli affari, molte organizzazioni non governative (ONG) hanno bisogno di persone qualificate. Alcune industrie lo usano ancora anche per l'analisi sperimentale dei dati.
SPSS non funziona bene con le visualizzazioni. Ma se ti piace analizzare sondaggi e dati sperimentali, SPSS potrebbe essere un'ottima soluzione.
5. Stata
Stata è arrivato un po 'più tardi di SPSS; è stato pubblicato per la prima volta nel 1985 da StataCorp. È un pacchetto statistico che privilegia la semplicità.
Stata ha quasi la stessa interfaccia di SPSS, ma il tipo di statistiche è completamente diverso da quello dell'app.
La maggior parte delle ONG preferisce assumere esperti Stata o un analista con una combinazione di conoscenze su SPSS, Excel e Stata. Quindi scegliere questo strumento è un buon uso del tempo.
Stata ha sintassi uniche, ma la sua interfaccia di menu e le finestre di dialogo sono utili per i principianti. Gli strumenti sono abbastanza facili da usare e con cui interagire. Tieni presente che padroneggiare le sintassi su tutta la linea ti rende più esperto con lo strumento, però.
A differenza di SPSS, questo strumento è utile per visualizzare i dati sperimentali e di rilievo. Questa è una delle ragioni del suo uso popolare nelle ONG.
Questi strumenti di analisi dei dati sono un ottimo inizio. Ma oltre al semplice apprendimento degli strumenti che rendono l'analisi dei dati più rapida e semplice, è necessario padroneggiare la scienza della statistica stessa.
La maggior parte di questi strumenti richiede ancora che tu sappia come ottenere ciò che desideri da loro. Puoi farlo padroneggiando prima il significato di ogni comando e menu su uno strumento.
I big data alimentano molti settori e hanno un effetto su tutte le nostre vite. Ma è più pericoloso o utile?
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Idowu è appassionato di qualsiasi tecnologia intelligente e produttività. Nel tempo libero gioca con la programmazione e quando è annoiato passa alla scacchiera, ma ama anche staccarsi dalla routine di tanto in tanto. La sua passione per mostrare alle persone come aggirare la tecnologia moderna lo motiva a scrivere di più.
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