5 כלי תוכנה לניתוח נתונים שאתה יכול ללמוד במהירות

בין אם אתה חדש בניתוח נתונים ובין אם ברצונך לשנות קריירה, עליך לדעת את הכלים הטובים ביותר שתוכל להרים במהירות כדי לצאת לדרך. זה נכון במיוחד אם אתה לא רוצה ללכלך את הידיים בקידוד.

מאמר זה יתמקד בקומץ הכלים האלה שמתאימים למצטרפים חדשים.

מדוע ללמוד ניתוח נתונים?

שוק העבודה לניתוח נתונים גדל באופן מאסיבי ככל שאוסף הנתונים גדל. זה הופך להיות הכרח לכל חברה (ואפילו אנשים מסוימים) לקבל החלטות מבוססות נתונים.

עם זאת, כלי ניתוח הנתונים שאתה מחליט ללמוד חשוב מאוד. אתה לא רוצה ללמוד משהו שאינו מבוקש. והכי חשוב, הכל תלוי מה אתה מתכוון לעשות בכלי ניתוח הנתונים שאתה מחליט להרים. כפי שדנו בעבר, לניתוח נתונים יש יישומים ותהליכים רבים.

מהו ניתוח נתונים ולמה זה חשוב?

מהו ניתוח נתונים? אנו מסבירים כריית נתונים, ניתוחים והדמיית נתונים במונחים פשוטים להבנה.

אם אתה שואף להשתמש בו למשהו שקשור לניתוח נתונים אקדמי או סקר, אתה יכול לאסוף כלים פשוטים שאין להם ממשקים מורכבים. דוגמאות לכך הן Minitab, SPSS ו- Stata. אל תזלזל גם בכלים אלה הם בעלי ערך רב.

אבל אם תרצה לצלול לניתוח עסקי, יש לך גם הרבה כלים מבינה עסקית לבחירה.

כלים אלה בדרך כלל מתחלקים לשתי קטגוריות; כלי בינה עסקית וכלי ניתוח סטטיסטי. בואו נסתכל על דוגמאות לכל אחת מהן.

מודיעין עסקי הוא מונח רחב שכולל טרנספורמציה של נתונים כדי לייצר ממנו תובנות עמוקות יותר וניתנות לפעולה. זה משמש לעתים קרובות בהקשר של מגמות ושינויים בביצועים העסקיים.

עסקים משתמשים ב- BI כדי לעקוב אחר פעילויות המתחרים, לשלוט במחיר הסחורות ולנתח אשכולות שוק כדי ללמוד את התנהגות הצרכנים. זה עזר לעסקים קטנים, בינוניים וגדולים להישאר תחרותיים יותר.

בואו ניקח בחשבון שלושה מכלי הבינה העסקית הנפוצים ביותר שתוכלו להרים בקלות, יחד עם כמה מהתכונות העיקריות שלהם.

1. Microsoft Excel

יש אנשים שחוששים שאקסל עלול להיפטר מכלי BI אחרים לאחר שהוא מיושן. זה אפילו לא קרוב לאמת. Excel מבוקש מאוד וימשיך להיות כל עוד BI קיים.

מאז השקתו של Microsoft Excel בשנת 1985, הכלי ממשיך להתמקד בכל עדכון גדול של Office. עם קצת עבודה, אתה יכול להשיג כמעט כל דבר ב- Excel.

אחד הגורמים העיקריים שחברות שוקלות לפני מינוף כלי BI הוא זמינות המומחים עבורו. ומכיוון שאקסל ישן כמו BI, רבים שולטים בו ויכולים לפתור איתו כל מיני בעיות.

מכיוון שזה כלי קל לאיסוף, הקהילה ל- Excel היא עצומה. בשל הפשטות והממשק הידידותי שלה, הרבה חברות עדיין משתמשות באקסל כיום. זה גם כלי זול יחסית.

כל זה אומר שאתה קהילה גדולה של Excel ללמוד ממנה.

היכולת של Excel ל לאסוף נתונים ממספר מקורות, ליצור סיפורים מדהימים באמצעות הדמיות נהדרות, וזה מאפייני ציר כוח RDBMS הם כמה מהשימושים שמציעה Excel.

ועם Microsoft 365, Excel מקבל שדרוגים כל הזמן. עדכונים אחרונים כללו פונקציות חדשות, סוגי נתונים, פריסות טבלת ציר, סוגי תרשימים ועוד.

Excel הוא מועמד טוב מכיוון שקל להגיע לרמת הבנה מתקדמת בתקופה קצרה. מיומנויות איתו ישמשו טוב כמעט בכל מקום.

לקבלת דוגמה מהנה לאופן השימוש ב- Excel, עיין ב כיצד לגלות נתונים מוסיקליים היסטוריים מעניינים.

2. Microsoft Power BI

מיקרוסופט Power BI הוא כלי BI שניתן להרחבה שפורסם על ידי מיקרוסופט בשנת 2014. המהדורה הראשונית של Power BI נכללה ב- Office 365 כתוספת של Microsoft Excel, עד שהוצא משימוש ושוחרר ככלי BI עצמאי בשנת 2015.

Power BI משתמש בשירותים מבוססי ענן עם שילוב של שולחן העבודה של Power BI (שאותו תוכלו להוריד מה- חנות שולחן העבודה של מיקרוסופט) לשרת את לקוחותיו. ולמרות היותו כלי חדש, הפופולריות שלו בקרב חברות הייתה עצומה. חברות רבות פנו ל- Power BI לקבלת פתרונות מונעי נתונים.

אחת הסיבות העיקריות למגמה הולכת וגוברת זו היא המהירות והיעילות של יצירת תובנות באמצעות Microsoft Power BI. זה מגיע עם אוטומציה טובה יותר ותכונות שהופכות את השימוש בכלי בניתוח עסקי להרבה יותר קל.

Power BI מספק לוח מחוונים שבו אתה יכול לפקח על נתונים בזמן אמת עם ויזואליזציה מסביב. בנוסף לכך, תוכל להציג ולשתף את הדוחות שלך בקלות. ניתן לגשת ל- Power BI משולחן העבודה או דרך שירותי הענן מבוססי SaaS.

כשאתה לומד Power BI, אתה יכול להתמקד בהיבט אחד או שניים של הכלי. תחומים כמו אחסון נתונים, מיון נתונים והנדסת תכונות הם חלק מהנושאים הספציפיים שאתה יכול להפוך לסמכות עליהם.

בנוסף לאלה, למידת מכונה אוטומטית היא תכונה נהדרת נוספת של Power BI המשמשת לאימון ואימות נתונים עם זרימת נתונים.

מלבד נוסחאות ה- DAX הפשוטות של Microsoft Power BI שאפשר ללמוד די מהר יש לו ממשק פשוט שקל ליצור איתו אינטראקציה. ועקומת הלמידה גמישה ביותר.

זה כלי שמגביר את הסיכויים שלך לנחות עבודה בניתוח נתונים אם אתה טוב בזה. זה במיוחד המקרה אם אתה מתכנן לשנות קריירה לניתוח.

למיקרוסופט יש גם כלי ניתוח נתונים בשם Dynamics.

3. תְמוּנָה חַיָה

Tableau ידועה בתכונות הדמיית הנתונים המדהימות שלה. הכלי נוסד בשנת 2003, ומאז שחרורו הרשמי הראשון בשנת 2013, הפופולריות שלו המשיכה לגדול בענפים רבים.

ל- Tableau שלוש אפשרויות תוכנה עיקריות: Tableau Desktop, Tableau Public ו- Tableau Reader. שלוש אפשרויות אלה נמצאות בתכנית הלימוד של הלמידה. אבל יש הבדלים קלים ביניהם.

Tableau Public הוא כלי BI בעל קוד פתוח המאפשר לך לשתף את ההדמיה שלך בזמן אמת דרך לוח מחוונים. זה עובד עם מקורות נתונים שונים כולל CSV, קבצי Excel, קבצי טקסט ו- Google Sheets. אתה יכול להשיג את Tableau Public מה- אתר הורדות Tableau Public.

עם זאת, בגלל אופי הקוד הפתוח של Tableau Public, אי אפשר לשמור את חוברת העבודה שלך באופן מקומי.

Tableau Desktop הוא כלי BI מבוסס מנוי עבור ארגונים או אנשים שרוצים ניתוח מיידי ונגיש. אתה יכול לרוץ ולשמור את חוברת העבודה שלך באופן מקומי, והתוצאות שלך זמינות.

לעומת זאת, Tableau Reader אינו כלי עזר להדמיה. זהו כלי לקריאה בלבד המאפשר לך לשלוח את ההדמיות שלך למישהו אחר, שיכול לפתוח את העבודה שלך במצב קריאה בלבד.

אם אתה רוצה להיות מומחה בהיבט הגיאו-מרחבי של בינה עסקית, טבלאו עשוי להיות הכלי הנכון להרים. אחד המאפיינים החשובים של כלי זה הצגתו הייחודית של נתונים גיאוגרפיים.

עבור כל פלטפורמת Tableau שתבחרו, תוכלו לצפות באשכולות גיאוגרפיים במפות ובתרשימים בצורה הרבה יותר פשוטה. זה גם כלי יקר לניתוח נתונים גדולים.

הפשטות של טבלאו, הצורך במומחי טבלאו מיומנים בתעשיות והקהילה העצומה הזמינה לפתרון בעיות שונות של טבלאו היא סיבה מספקת להרים אותה.

כלי ניתוח סטטיסטי הם בעלי ערך רב יותר במחקר אקדמי. זה לא הופך אותם לפחות שימושיים במודיעין עסקי; יש חפיפה כלשהי בין השימושים. הסיווג שלנו של כלים אלה מבוסס בעיקר על הפופולריות שלהם.

בואו נסתכל על כמה כלי ניתוח מחקר הקשורים לאקדמיה להלן.

4. SPSS

SPSS הוא השם הקצר של החבילה הסטטיסטית למדעי החברה. גרסתו הראשונה הופקה בשנת 1968, מה שהופך אותה לאחד הכלים הסטטיסטיים הוותיקים ביותר. עם זאת, היא נרכשה על ידי IBM בשנת 2009.

SPSS יש עד כמה זה יכול להגיע עם ניתוח נתונים. אבל לפחות, לעת עתה, זה עדיין הכרחי במחקר אקדמי ובמדעי החברה. זו חבילת בדיקה סטטיסטית יקרת ערך די קלה לשימוש.

יש לו ממשק פשוט המאפשר לכל אחד לשלוט בו במהירות. אם אתה חרוץ, אתה יכול ללמוד את זה ללא פיקוח.

חבילה זו פועלת בשלושה ממשקים: א תצוגה משתנה איפה אתה יכול להזין את הנתונים שלך, א תצוגת נתונים לצפייה בכניסות שלך, ו- דף תוצאות שמציג את הנתונים הסטטיסטיים שלך.

אמנם אין הרבה הזדמנויות עבור מומחי SPSS בתחום העסקי, אך ארגונים לא ממשלתיים רבים (ארגונים לא ממשלתיים) זקוקים לאנשים המיומנים בכך. יש תעשיות שמשתמשות בו גם לניתוח נתונים ניסיוני.

SPSS לא מצליח עם הדמיות. אך אם ברצונך לנתח נתוני סקר וניסוי, SPSS יכול להתאים מאוד.

5. סטטה

סטטה הגיע קצת מאוחר יותר מ- SPSS; הוא שוחרר לראשונה בשנת 1985 על ידי StataCorp. זו חבילה סטטיסטית שמעדיפה את הפשטות.

ל- Stata יש כמעט ממשק זהה לזה של SPSS, אך סוג הסטטיסטיקה שאתה שונה לחלוטין מהאפליקציה ההיא.

רוב הארגונים הלא ממשלתיים מעדיפים להעסיק מומחי סטטה או אנליסט עם שילוב של ידע בנושא SPSS, Excel ו- Stata. אז ללכת על הכלי הזה הוא שימוש טוב בזמן.

לסטאטה תחביבים ייחודיים, אך ממשק התפריט ותיבות הדו-שיח שלה שימושיים למתחילים. הכלים די קלים לשימוש ואינטראקציה איתם. זכור כי שליטה בתחביר בהמשך גורמת לך להיות בקיאים יותר בכלי.

שלא כמו SPSS, כלי זה שימושי להדמיה של נתוני ניסוי וסקרים. זו אחת הסיבות לשימוש הפופולרי שלה בעמותות.

כלים לניתוח נתונים אלה הם התחלה נהדרת. אך מעבר ללימוד הכלים ההופכים את ניתוח הנתונים למהיר וקל יותר, יש צורך לשלוט במדע הסטטיסטיקה עצמו.

רוב הכלים הללו עדיין מחייבים אותך לדעת להשיג את מה שאתה רוצה מהם. אתה יכול לעשות זאת על ידי שליטה ראשונה בחשיבות של כל פקודה ותפריט בכלי.

מה הם נתונים גדולים, מדוע זה חשוב וכמה זה מסוכן?

נתונים גדולים מפעילים תעשיות רבות ומשפיעים על כל חיינו. אך האם זה מסוכן יותר או מועיל יותר?

על הסופר