原創|行業資訊|編輯:胡濤|2022-09-28 10:19:29.793|閱讀 237 次
概述:本文主要給大家盤點4大熱門的數據分析軟件,歡迎查閱!
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有時候我們發現,技術和工具并不是核心要素,基于客戶需求體驗的產品設計和專業工程實施能力才是關鍵。大部分優秀的數據工具產品,也是勝在對數據的理解和治理的方法論上,賦以相應的工具,讓能力加特。
機器學習、人工智能(AI) 和其他類似過程在收集和理解不同數據集方面發揮著關鍵作用。
大數據&數據分析在過去幾年中一直是一個非常流行的術語,并且將繼續如此。2022 年新的和最好的數據分析工具的出現將徹底改變我們看待數據收集和分析的方式。
基本上,數據分析工具是分析數據的程序和計算機軟件。這些工具在全球范圍內被公司廣泛使用,以幫助制定營銷和銷售策略,公司根據可用的一些最佳數據分析工具的分析做出決策。然而,這并不是數據分析工具可以提供的唯一幫助。它們還可用于增強客戶體驗。數據分析工具的幫助程度取決于它的設計好壞以及它所提供的功能。
Qlik 是一種企業數據分析工具,可幫助處理數字。Qlik 的平臺使分析師可以輕松探索各種形式的數據,包括文本、圖像,甚至社交媒體帖子。
Qlik 承諾通過分析客戶旅程幫助企業發現新機會、獲得競爭優勢并創造可持續增長。創造強大客戶體驗的潛力使 Qlik 成為企業主如此強大的工具。
主要特點
Qlik 擁有一系列強大的數據連接器,使客戶可以輕松地從任何地方導入他們的數據。它能夠在幾分鐘內生成 100 多個預構建的交互式儀表板。
此外,它為開發人員和發布者提供了訪問在線生態系統和市場的權限,以發布和銷售洞察驅動的應用程序。
優點:Qlik 利用基于應用程序的系統來組織和壓縮您的所有數據。此外,它還允許您使用圖表和圖形分析數據并一目了然地查看您的見解,并讓您能夠相互測試不同的理論,只評估相關的內容。
缺點:Qlik 旨在供精通數學和統計學的人使用。如果沒有任何數學或統計背景知識,使用起來并不容易。
作為最好的數據分析工具之一,Microsoft Power BI非常易于學習和使用。此外,Microsoft Power BI 支持多種語言和方言,例如英語、法語、德語和西班牙語。這使其非常適合在歐洲或拉丁美洲等地區開展業務的跨國企業。
主要特點
就功能而言,Microsoft Power BI 擁有非常友好的用戶界面。儀表板設計特別令人印象深刻,因此消費者可以在一個地方輕松訪問他們的所有數據源。通過使用 Azure Data Lake Analytics 工具,企業所有者可以比以往任何時候都更好地控制他們的數據處理能力,因為它提供了直接支持。
優點:該工具的主要優點之一是它對用戶的可訪問性,因為您可以使用各種類型的數據創建可視化。另一個優點是 Microsoft Power BI 可以在 Internet 上或在計算機上使用,以您更方便的方式使用。
缺點:Microsoft Power BI 的一個缺點是它可能很昂貴。根據您選擇的計劃,每月的費用可能會很高。另一個缺點是很難學習如何使用它。界面并不總是直觀的,并且有許多功能可能難以弄清楚。
Excel是一個開源、免費的電子表格應用程序,在商業世界中非常流行。Excel 中的數據分析過程從擁有大量數據開始,其中包括指標和屬性。從那里,業務分析師將通過對數據運行統計來創建一個聚合表。然后,他們將能夠證明各個變量與他們試圖預測或解釋的輸出指標的相關性如何。此外,他們將能夠根據屬性和產出之間的相關性,找到哪些領域需要更多的研究和開發。
主要特點
Excel 最重要的特點是其易于使用、速度快、成本低。它提供了一些自動化功能來幫助數據分析和可視化。它還加載了排序和過濾器以及數據透視表等工具,可幫助您更有效地處理數據。
優點:Excel 一直是最流行的數據分析工具之一。Excel 非常靈活,它允許用戶以多種不同的方式分析數據。該軟件非常適合計算、圖表和其他數據表示。
缺點:Excel 的缺點是人們在沒有使用它的經驗時很難編輯它。它對可以有多少行和列有限制,這可能會導致工作簿中的數據丟失。
Tableau:用于數據分析的工具
Tableau 是頂級數據分析工具之一,為想要了解有關該產品的人提供免費試用。Tableau 提供來自世界各地的數據,它還以交互式格式解析數據。
主要特點
Tableau 的一個關鍵特性是它提供了一個有助于產生洞察的分析引擎。該引擎使人們能夠在數據集上構建報告、儀表板和儀表板。然后它將提供有關數據圖形表示的信息。
該工具有一個開放的 API,可以對 Web 應用程序進行交互式分析。它還具有安全控制、拖放功能、點擊界面、數據庫連接和提取向導等功能。
優點:使用 Tableau 作為數據分析工具的優點在于,它就像觸手可及的分析師。您可以制作多個報告,并且很容易與項目中的其他人互動。
缺點:Tableau 的缺點之一是它可能非常耗時。用戶必須具備大量知識才能使用該軟件,如果您還沒有該軟件,這可能需要額外的時間。
總結
在未來,用于數據全生命周期管理的大數據的工具將更加個性化。因為公司正越來越多地使用人工智能來收集關于用戶和他們的在線行為的信息。
他們有整個團隊致力于了解如何從客戶數據中獲得最大價值。在這場競賽中,大數據&數據分析工具比其他任何東西都更強大,更有決定性。
更棒的是,隨著時間的推移,數據只會越來越有價值,所以你每天都會得到越來越多的信息,而這些工具也會不斷地發展。
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