5 outils logiciels d’analyse de données que vous pouvez apprendre rapidement
Que vous soyez novice en analyse de données ou que vous souhaitiez changer de carrière, vous devez connaître les meilleurs outils que vous pouvez utiliser rapidement pour démarrer. Cela est particulièrement vrai si vous ne voulez pas vous salir les mains avec le codage.
Cet article se concentrera sur une poignée de ces outils qui sont parfaits pour les nouveaux arrivants.
Le marché du travail de l’analyse de données s’est considérablement développé à mesure que la collecte de données se développait. Il devient une nécessité pour chaque entreprise (et même certains individus) de prendre des décisions basées sur les données.
Cependant, l’outil d’analyse de données que vous décidez d’apprendre compte beaucoup. Vous ne voulez pas apprendre quelque chose qui n’est pas demandé. Plus important encore, tout dépend de ce que vous avez l’intention de faire avec les outils d’analyse de données que vous décidez d’utiliser. Comme nous l’avons mentionné précédemment, l’analyse des données a de nombreuses applications et processus .
Si vous envisagez de l’utiliser pour quelque chose lié à une analyse de données académiques ou d’enquête, vous pouvez choisir des outils simples qui n’ont pas d’interfaces complexes. Minitab, SPSS et Stata en sont des exemples. Ne les sous-estimez pas – ces outils sont également très précieux.
Mais si vous souhaitez vous plonger dans l’analyse commerciale, vous avez également le choix entre de nombreux outils de Business Intelligence.
Ces outils se répartissent donc généralement en deux catégories; Outils de Business Intelligence et outils d’analyse statistique. Jetons un coup d’œil à des exemples pour chacun d’eux.
La Business Intelligence est un terme large qui implique la transformation des données pour en générer des informations plus approfondies et exploitables. Il est souvent utilisé dans le contexte des tendances et des changements de performance de l’entreprise.
Les entreprises utilisent la BI pour surveiller les activités des concurrents, contrôler le prix des produits de base et analyser les grappes de marché pour étudier le comportement des consommateurs. Il a aidé les petites, moyennes et grandes entreprises à rester plus compétitives.
Examinons trois des outils de Business Intelligence les plus utilisés que vous pouvez facilement utiliser, ainsi que certaines de leurs principales fonctionnalités.
Certaines personnes craignent qu’Excel ne soit vidé pour d’autres outils de BI après qu’il devienne obsolète. Ce n’est même pas proche de la vérité. Excel est très demandé et le restera aussi longtemps que la BI existera.
Depuis le lancement de Microsoft Excel en 1985, l’outil évolue avec chaque mise à jour majeure d’Office. Avec un peu de travail, vous pouvez réaliser presque tout dans Excel.
L’un des principaux facteurs que les entreprises prennent en compte avant de tirer parti d’un outil de BI est la disponibilité d’experts pour celui-ci. Et parce qu’Excel est aussi ancien que la BI, beaucoup l’ont maîtrisé et peuvent résoudre toutes sortes de problèmes avec.
Comme il s’agit d’un outil facile à utiliser, la communauté d’Excel est vaste. En raison de sa simplicité et de son interface conviviale, de nombreuses entreprises utilisent encore Excel aujourd’hui. C’est aussi un outil relativement abordable.
Tout cela signifie que vous avez une grande communauté Excel pour apprendre.
La capacité d’Excel à collecter des données à partir de plusieurs sources , à créer des histoires incroyables grâce à de superbes visualisations , et ses fonctionnalités de pivot de puissance RDBMS sont quelques-unes des utilisations qu’offre Excel.
Et avec Microsoft 365, Excel reçoit des mises à niveau tout le temps. Les mises à jour récentes incluent de nouvelles fonctions, des types de données, des dispositions de tableau croisé dynamique, des types de graphiques et bien plus encore.
Excel est un bon candidat car il est facile d’atteindre un niveau de compréhension avancé en peu de temps. Ses compétences seront mises à profit presque partout.
Microsoft Power BI est un outil de BI évolutif publié par Microsoft en 2014. La version initiale de Power BI a été incluse dans Office 365 en tant que complément Microsoft Excel, jusqu’à ce qu’elle soit obsolète et publiée en tant qu’outil de BI indépendant en 2015.
Power BI utilise des services cloud avec une combinaison de Power BI Desktop (que vous pouvez télécharger à partir du Microsoft PowerBI Desktop Store ) pour servir ses clients. Et bien qu’il s’agisse d’un nouvel outil, sa popularité auprès des entreprises a été énorme. De nombreuses entreprises se sont tournées vers Power BI pour des solutions basées sur les données.
L’une des principales raisons de cette tendance croissante est la rapidité et l’efficacité de la génération d’informations avec Microsoft Power BI. Il est livré avec une meilleure automatisation et des fonctionnalités qui facilitent grandement l’utilisation de l’outil dans l’analyse commerciale.
Power BI fournit un tableau de bord dans lequel vous pouvez surveiller les données en temps réel avec une visualisation complète. En plus de cela, vous pouvez consulter et partager facilement vos rapports. Power BI est accessible à partir de votre bureau ou via ses services cloud SaaS.
Lors de l’apprentissage de Power BI, vous pouvez vous concentrer sur un ou deux aspects de l’outil. Des domaines tels que l’entreposage de données, le tri des données et l’ingénierie des fonctionnalités sont quelques-uns des sujets spécifiques sur lesquels vous pouvez devenir une autorité.
En plus de ceux-ci, l’apprentissage automatique automatisé est une autre fonctionnalité intéressante de Power BI utilisée pour former et valider des données avec des flux de données.
Outre les simples formules DAX de Microsoft Power BI – que vous pouvez apprendre assez rapidement -, il dispose d’une interface simple avec laquelle il est facile d’interagir. Et la courbe d’apprentissage est très flexible.
C’est un outil qui augmente vos chances de décrocher un emploi dans l’analyse de données si vous êtes bon dans ce domaine. C’est particulièrement le cas si vous envisagez de changer de carrière en analytique.
Tableau est bien connu pour ses incroyables fonctionnalités de visualisation de données. L’outil a été fondé en 2003 et depuis sa première sortie officielle en 2013, sa popularité n’a cessé d’augmenter dans de nombreux secteurs.
Tableau propose trois options logicielles principales: Tableau Desktop, Tableau Public et Tableau Reader. Ces trois options se trouvent dans le programme d’apprentissage de Tableau. Mais il existe de légères différences entre eux.
Tableau Public est un outil de BI open source qui vous permet de partager votre visualisation en temps réel via un tableau de bord. Il fonctionne avec diverses sources de données, notamment CSV, fichiers Excel, fichiers texte et Google Sheets. Vous pouvez obtenir Tableau Public à partir du site de téléchargement de Tableau Public .
Cependant, en raison de la nature open source de Tableau Public, il est impossible d’enregistrer votre classeur localement.
Tableau Desktop est un outil de BI basé sur un abonnement pour les organisations ou les individus qui souhaitent des analyses instantanées et facilement accessibles. Vous pouvez exécuter et enregistrer votre classeur localement et vos résultats sont facilement disponibles.
Tableau Reader, en revanche, n’est pas un utilitaire de visualisation. C’est un outil en lecture seule qui vous permet d’envoyer vos visualisations à quelqu’un d’autre, qui peut ouvrir votre travail en mode lecture seule.
Si vous souhaitez devenir un expert de l’aspect géospatial de la Business Intelligence, Tableau peut être le bon outil à choisir. L’une des caractéristiques précieuses de cet outil est sa présentation unique des données géographiques.
Pour n’importe quelle plate-forme Tableau que vous choisissez, vous pouvez afficher les clusters géographiques sur des cartes et des graphiques d’une manière beaucoup plus simple. C’est également un outil précieux pour l’analyse de Big Data.
La simplicité de Tableau, le besoin d’experts Tableau qualifiés dans les industries et la vaste communauté disponible pour résoudre divers problèmes de Tableau sont des raisons suffisantes pour le saisir.
Les outils d’analyse statistique sont plus précieux dans la recherche universitaire. Cela ne les rend cependant pas moins utiles en Business Intelligence; il y a un certain chevauchement entre les utilisations. Notre classification de ces outils est principalement basée sur leur popularité.
Jetons un coup d’œil à quelques outils d’analyse de la recherche académique ci-dessous.
SPSS est le nom abrégé du paquet statistique pour les sciences sociales. Sa première version a été réalisée en 1968, ce qui en fait l’un des outils statistiques les plus anciens. Cependant, il a été acquis par IBM en 2009.
SPSS a jusqu’où il peut aller avec l’analyse des données. Mais au moins, pour l’instant, c’est toujours indispensable dans la recherche académique et les sciences sociales. C’est un package de test statistique précieux qui est assez facile à utiliser.
Il a une interface simple, permettant à chacun de le maîtriser rapidement. Si vous êtes assidu, vous pouvez l’apprendre sans supervision.
Ce package fonctionne sur trois interfaces: une vue variable où vous pouvez entrer vos données, une vue des données pour afficher vos entrées et une feuille de résultats qui affiche vos statistiques.
Bien qu’il n’y ait pas beaucoup d’opportunités pour les experts SPSS dans le domaine des affaires, de nombreuses organisations non gouvernementales (ONG) ont besoin de personnes qualifiées dans ce domaine. Certaines industries l’utilisent encore pour l’analyse des données expérimentales.
SPSS ne fonctionne pas bien avec les visualisations. Mais si vous aimez analyser des données d’enquête et expérimentales, SPSS pourrait être une solution idéale.
Stata est venu un peu plus tard que SPSS; il a été publié pour la première fois en 1985 par StataCorp. C’est un progiciel statistique qui donne la priorité à la simplicité.
Stata a presque la même interface que SPSS, mais le type de statistiques que vous utilisez est entièrement différent de celui de cette application.
La plupart des ONG préfèrent engager des experts Stata ou un analyste possédant une combinaison de connaissances sur SPSS, Excel et Stata. Alors opter pour cet outil est une bonne utilisation du temps.
Stata a des syntaxes uniques, mais son interface de menu et ses boîtes de dialogue sont utiles pour les débutants. Les outils sont assez faciles à utiliser et avec lesquels interagir. Gardez à l’esprit que la maîtrise des syntaxes sur toute la ligne vous permet de mieux maîtriser l’outil.
Contrairement à SPSS, cet outil est utile pour visualiser les données expérimentales et d’enquête. C’est l’une des raisons de son utilisation populaire dans les ONG.
Ces outils d’analyse de données sont un excellent début. Mais au-delà du simple apprentissage des outils qui rendent l’analyse des données plus rapide et plus facile, il est nécessaire de maîtriser la science des statistiques elle-même.
La plupart de ces outils exigent toujours que vous sachiez comment obtenir ce que vous attendez d’eux. Vous pouvez le faire en maîtrisant d’abord la signification de chaque commande et menu d’un outil.