11 Datenanalysetools (einschließlich Auswahltipps) • BUOM

11. März 2022

Unter Datenanalyse versteht man den Prozess, bei dem eine Reihe von Daten untersucht und daraus Schlussfolgerungen gezogen werden. Um dies zu erreichen, verlassen sich Datenanalysten auf fortschrittliche Software und Tools. Wenn Sie mehr Datenanalysetools kennen, können Sie besser das richtige Tool für Ihr Projekt auswählen, was Ihre Produktivität bei der Arbeit steigern kann. In diesem Artikel listen wir 11 Datenanalysetools auf und geben Tipps zur Auswahl des Tools, das Ihren Anforderungen entspricht.

Was sind Datenanalysetools?

Datenanalysetools untersuchen Datensätze, führen Berechnungen durch und geben Informationen über die Daten zurück. Datenanalysten verlassen sich auf diese Tools, um komplexe Datensätze zu analysieren und effizient Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysetools sind in der Lage, Tausende von Berechnungen in kurzer Zeit durchzuführen, was sie für die Untersuchung großer Datenmengen unerlässlich macht. Es gibt verschiedene Arten von Datenanalysetools, darunter Programmierumgebungen, Tabellenkalkulationssoftware und Automatisierungstools. Datenanalysten greifen je nach den Anforderungen des jeweiligen Projekts häufig auf unterschiedliche Tools zurück.

11 Datenanalysetools

Hier sind 11 Datenanalysetools, die Sie bei der Arbeit verwenden können:

1. RStudio

RStudio ist ein Open-Source-Tool für die Datenanalyse mit der Programmiersprache R. Programmierer verwenden R häufig für statistische Berechnungen und Grafiken, was RStudio zu einem effektiven Tool für die Schulung von Datenanalysten macht. Sie können RStudio als Desktop-Anwendung oder auf einem Remote-Server ausführen und haben so die Möglichkeit, über einen Webbrowser remote auf die Software zuzugreifen. Da RStudio Open Source ist, können Sie es kostenlos nutzen, was für Datenanalysten nützlich sein kann, die gerade ihre Karriere beginnen.

2. Python

Python ist eine Programmiersprache, die als Werkzeug zur Datenanalyse eingesetzt werden kann. Python bietet integrierte Tools, die es Benutzern erleichtern, Muster zu erkennen, Informationen zu sammeln und die Leistung zu bewerten. Darüber hinaus kann Python eine leicht zu erlernende Programmiersprache sein, was sie zu einer effektiven Wahl für diejenigen macht, die schnell mit der Datenanalyse beginnen möchten. Große Konzerne, kleine Unternehmen und freiberufliche Datenanalysten nutzen häufig die von Python angebotenen Tools.

3. Microsoft Excel

Da es weit verbreitet ist, verwenden viele Organisationen Excel als Datenanalysetool. Auch für einzelne Benutzer ist es einfach, die Software herunterzuladen und zu verwenden. Excel erleichtert mit seinem Tabellenlayout die Organisation Ihrer Daten. Es bietet außerdem viele integrierte Datenanalysetools, für die der Benutzer keine zusätzlichen Programmiersprachen erlernen muss. Obwohl Benutzer, die eine erweiterte Datenanalyse planen, möglicherweise anspruchsvollere Tools bevorzugen, eignet sich Excel im Allgemeinen für einfache und mittelschwere Analysen.

4. Tisch

Tableau ist ein Tool, mit dem Benutzer auf einfache Weise Visualisierungen basierend auf ihren Daten erstellen können. Dieses Tool hilft dabei, komplexe Datensätze zu vereinfachen und in verständliche Formate umzuwandeln. Darüber hinaus sind die Visualisierungen, die Sie mit Tableau erstellen können, ästhetisch ansprechend, was es zu einer idealen Plattform macht, wenn Sie Ihre Daten mit anderen teilen möchten. Datenanalysten können von der Verwendung von Tableau profitieren, wenn sie ihre Arbeit online bewerben möchten oder planen, Daten einem Publikum zu präsentieren, das möglicherweise keine Erfahrung in der Datenanalyse hat.

5. Jenkins

Jenkins ist ein Open-Source-Automatisierungstool. Das Ziel von Jenkins besteht darin, Entwicklern dabei zu helfen, einen Teil des Softwareentwicklungsprozesses zu automatisieren. Auf diese Weise können Entwickler Datenanalysen durchführen und Projekte schneller abschließen. Jenkins hilft Datenanalysten auch, indem es ihnen ermöglicht, Software zu bestimmten Zeiten automatisch auszuführen. Beispielsweise könnte jemand, der Börseninformationen analysiert, dieses Tool verwenden, um seine Software jeden Tag nach der automatischen Öffnung der Börse auszuführen. Dies kann Datenanalysten dabei helfen, produktiver zu werden und ihre Datensätze zu verbessern.

6. Datenpin

Datapine ist eine Business-Intelligence-Software, die sowohl Anfängern als auch fortgeschrittenen Benutzern helfen soll. Dies geschieht durch die Bereitstellung einer Drag-and-Drop-Schnittstelle, über die Benutzer ihre Datenbankabfragen erstellen können. Außerdem können Sie in den manuellen Modus wechseln, sodass erfahrenere Benutzer eine detailliertere Analyse durchführen können. Dies macht es zu einem effektiven Werkzeug, wenn Sie neu in der Datenanalyse sind, beim Lernen aber in der Lage sein möchten, fortgeschrittenere Techniken anzuwenden.

7. Splunk-Plattform

Die Splunk-Plattform ist ein Tool, mit dem Sie maschinengenerierte Daten analysieren und visualisieren können. Das Ziel von Splunk besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, Daten von ihren Servern zu extrahieren und diese anschließend zu analysieren. Einige sehr große und beliebte Organisationen nutzen Splunk, um ihre täglichen Abläufe zu verbessern. Da Arbeitgeber möglicherweise nach Kandidaten suchen, die mit der Verwendung dieser Software vertraut sind, ist es für Datenanalysten hilfreich, sich damit vertraut zu machen.

8. Apache Spark

Apache Spark ist eine Open-Source-Analyse-Engine. Ein Hauptmerkmal von Spark ist seine Fähigkeit, Daten mit hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Dies macht es ideal, wenn Sie eine datenintensive Arbeitslast haben. Auch Datenanalysten können davon profitieren, den Umgang mit Spark zu erlernen, da Spark über eine sehr aktive Community verfügt. Neue Benutzer können Fragen stellen und von anderen Datenanalysten lernen, was ihnen dabei hilft, sich beruflich weiterzuentwickeln und neue Techniken für ihre Projekte zu erlernen.

9. KNIME-Plattform

Die KNIME-Plattform ist ein Open-Source-Tool, das einen GUI-basierten Workflow verwendet. Der Vorteil eines GUI-Systems besteht darin, dass Sie die Schritte der Analyse visualisieren können, was Ihnen hilft, ein tieferes Verständnis zu erlangen. Die KNIME-Plattform kann nur einige Ihrer Analyseschritte ausführen und die Ergebnisse validieren, sodass Benutzer sehen können, wie sich verschiedene Schritte auf das Ergebnis auswirken. Die KNIME-Plattform ist ein nützliches Werkzeug, wenn Sie visuell lernen und nur über minimale Programmierkenntnisse verfügen.

10. Talend Data Factory

Talend ist ein Tool, das viele Funktionen zur Datenanalyse bietet. Mit diesem Tool können Sie problemlos große Datensätze integrieren, eine Verbindung zu Cloud-Diensten herstellen, Ihre Daten aufbereiten und wertvolle Informationen aus Ihren Datensätzen extrahieren. Es handelt sich um ein komplexes Werkzeug, dessen Umgang unbedingt erlernt werden muss, da Sie wahrscheinlich irgendwann in Ihrer Karriere damit in Berührung kommen werden.

11. MySQL-Workbench

MySQL Workbench ist ein Tool, das die Verwaltung von MySQL-Datenbanken vereinfacht. MySQL ist ein kostenloser Datenbankverwaltungsdienst. Wenn Sie mit einer SQL-Datenbank arbeiten möchten und ein Tool benötigen, das Ihnen bei der Visualisierung Ihrer Daten, der Erstellung von Modellen und der Verbesserung Ihrer Analyseleistung hilft, kann MySQL Workbench eine effektive Option sein.

Tipps zur Auswahl von Datenanalysetools

Hier sind einige Tipps für die Auswahl eines Datenanalysetools, das Ihren beruflichen Anforderungen entspricht:

Berücksichtigen Sie die Art der Daten, die Sie analysieren möchten

Denken Sie über die Art der Daten nach, mit denen Sie arbeiten, da einige Tools für bestimmte Arten von Datensätzen besser geeignet sind als andere. Wenn Sie beispielsweise mit einem sehr großen Datensatz arbeiten, sollten Sie ein Tool in Betracht ziehen, das für die schnelle Verarbeitung großer Informationsmengen entwickelt wurde. Denken Sie auch an das Format Ihrer Daten. Wenn Sie beispielsweise über eine Tabellenkalkulation verfügen, ist es möglicherweise einfacher, ein Tool wie Microsoft Excel zu verwenden, während es bei Informationen in einer MySQL-Datenbank wahrscheinlich einfacher ist, MySQL Workbench zu verwenden.

Bestimmen Sie, wie viel Zeit Sie zum Lernen haben

Das Erlernen einiger Tools kann länger dauern als bei anderen. R ist beispielsweise eine Programmiersprache, mit der sich Daten analysieren und Tools wie RStudio besser nutzen lassen. Wenn Sie Programmiererfahrung haben, können Sie schnell eine Programmiersprache erlernen. Wenn Sie neu in der Programmierung sind, fällt es Ihnen möglicherweise leichter, ein Tool wie die KNIME-Plattform oder Excel ohne zusätzliche Schulung zu verwenden.

Überlegen Sie, welche zusätzlichen Funktionen Sie benötigen

Jedes Tool verfügt über seine eigene Funktionalität. Daher ist es hilfreich, darüber nachzudenken, was Sie mit Ihren Daten tun müssen, um zu entscheiden, welches Tool Sie verwenden möchten. Wenn Sie beispielsweise planen, Datenvisualisierungen zu erstellen, können Sie ein Tool wie Tableau verwenden. Wenn Sie die Möglichkeit benötigen, einige Prozesse zu automatisieren, sollten Sie ein Tool wie Jenkins in Betracht ziehen. Um zu entscheiden, welches Tool Sie wählen sollten, können Sie eine Liste der Funktionen erstellen, die Sie in Ihrem Software-Tool wünschen, und dann recherchieren, welche Optionen diese Anforderungen am besten erfüllen.

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