Die Analytikindustrie hat einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise, wie und mit welchen Analysewerkzeugen sie arbeitet, erlebt. Wir haben den Niedergang des SAS-Monopols erlebt, der lange Zeit der Fall war und der zu einer zunehmenden Einführung von Open-Source-Tools führte.

Ich arbeite seit vielen Jahren an SAS und es ist ein fantastisches Werkzeug. Der hohe Preis der Software war jedoch immer abschreckend. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen konnten sich das Tool nicht leisten, und es machte auch keinen Sinn, in es zu investieren, da ihre Analysebedürfnisse unterschiedlich waren. Die Unternehmen, die es haben und nutzen konnten, zahlten oft mehr für das Tool als der Analyst, der an dem Tool arbeitete, und das war kein optimales Szenario.

Wenn wir Analytik brauchten, um für uns so zu arbeiten, wie wir es wollten, gab es einen schrecklichen Bedarf an der branchenweiten Einführung billigerer Werkzeuge, und besser noch, wenn sie frei wären.

Im Einklang mit der wachsenden Bedeutung von Open-Source-Tools im Bereich der Analytik habe ich mich entschieden, die Reihenfolge der Auflistung der Top-Tools zu ändern. Ich werde diesmal mit den beliebtesten Open-Source-Tools beginnen und dann zu den kommerziellen oder kostenpflichtigen Tools übergehen.

Excel als Analysetool

Excel als Analysetool
Excel als Analysetool

Mit einer Vielzahl von leistungsstarken Funktionen wie Formularerstellung, PivotTable, VBA usw. ist das System von Excel so groß, dass kein Analysetool es übertreffen kann, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter Daten entsprechend ihren Bedürfnissen analysieren können.

Einige Leute mögen jedoch denken, dass sie sehr erfahren in Computerprogrammiersprachen sind, und verachten es, Excel als Werkzeug zu verwenden, da Excel nicht mit großen Datenmengen umgehen kann. Aber denken Sie darüber nach, ob die Daten, die wir in unserem täglichen Leben verwenden, die Grenze der großen Datenmengen überschreiten? Meiner Meinung nach ist Excel ein vielseitiger Player. Es funktioniert am besten für kleine Datenmengen, und mit Plugins kann es Millionen von Daten verarbeiten.
Zusammenfassend kann ich sagen, dass Excel aufgrund der leistungsstarken Funktionen von Excel und seiner Benutzerfreundlichkeit meiner Meinung nach ein unverzichtbares Werkzeug ist. Wenn Sie die Datenanalyse erlernen möchten, ist Excel definitiv die erste Wahl.

BI-Tools

Business Intelligence wird für die Datenanalyse geboren, und es wird an einem sehr hohen Ausgangspunkt geboren. Ziel ist es, die Zeit von Geschäftsdaten zu Geschäftsentscheidungen zu verkürzen und Daten zur Entscheidungsfindung zu nutzen.
Das Produktziel von Excel ist nicht so. Excel kann viele Dinge tun. Sie können Excel verwenden, um einen Lehrplan zu zeichnen, einen Fragebogen zu erstellen, ihn als Taschenrechner zu verwenden oder ihn sogar zum Zeichnen zu verwenden. Wenn du VBA beherrschst, kannst du auch ein kleines Spiel machen. Aber das sind nicht wirklich Datenanalysefunktionen.
BI-Tools sind jedoch auf die Datenanalyse spezialisiert.
Nehmen wir die gängigen BI-Tools wie Power BI, FineReport und Tableau. Sie werden feststellen, dass sie nach dem Prozess der Datenanalyse konzipiert sind. Zuerst Datenverarbeitung, Datenbereinigung und dann Datenmodellierung, schließlich Datenvisualisierung, die die Darstellung von Diagrammen verwendet, um Probleme zu identifizieren und die Entscheidungsfindung zu beeinflussen.
Dies ist der einzige Weg zur Datenanalyse, und es gibt einige Schwierigkeiten der Mitarbeiter in diesem Prozess.
So kann beispielsweise die wiederholte und wertschöpfungsarme Arbeit der Datenreinigung mit BI-Werkzeugen vereinfacht werden.
Wenn die Datenmenge groß ist, kann das traditionelle Tool Excel die PivotTable nicht vervollständigen.
Wenn wir Excel für die grafische Darstellung verwenden, wird es viel Zeit in Anspruch nehmen, das Diagramm zu bearbeiten, einschließlich der Farb- und Schrifteinstellungen.
Diese Pain Points sind der Ort, an dem BI-Tools uns Veränderungen und Werte bringen können.
Lassen Sie uns nun die drei gängigen BI-Tools auf dem Markt vergleichen: Unterstützen Sie BI, FineReport und Tableau.

Tableau als Anaylsetool

Die Kernaussage von Tableau ist eigentlich die PivotTable und PivotChart von Excel. Man kann sagen, dass Tableau sich dieser Funktion von Excel sehr wohl bewusst ist. Sie ist früher in den BI-Markt eingestiegen und hat diesen Kernwert fortgeführt.
Aus der Sicht der Entwicklungsgeschichte und des aktuellen Marktfeedbacks ist Tableau besser in der Visualisierung. Ich glaube nicht, dass dies daran liegt, wie cool seine Diagramme sind, aber sein Design, seine Farbe und seine Benutzeroberfläche geben uns ein einfaches und frisches Gefühl.
Dies ist in der Tat wie Tableaus eigene Propaganda, die viel akademische Energie aufwendet, um zu untersuchen, welche Art von Diagrammen die Menschen mögen, wie man den Benutzern das ultimative Erlebnis in Bedienung und Bild bietet. Wie Tableau wirbt, setzt ihr Team viel akademische Energie ein, um zu erforschen, welche Art von Charts Menschen mögen und wie man den Nutzern die ultimative Erfahrung in Bezug auf Bedienung und Vision bietet.
Darüber hinaus hat Tableau eine Datenbereinigungsfunktion und intelligentere Analysefunktionen hinzugefügt. Dies ist auch ein vorhersehbarer Vorteil für die Produktentwicklung bei Tableau.

Tableau

Leistung BI
Der Vorteil von Power BI liegt in den Fähigkeiten des Geschäftsmodells und der Datenanalyse.
Power BI war früher ein Plug-in für Excel, und seine Entwicklung war nicht ideal. So kam es aus Excel heraus und entwickelte sich zu einem BI-Tool. Als Nachzügler wird Power BI jeden Monat iterativ aktualisiert und holt sehr schnell auf. Power BI verfügt derzeit über drei Lizenzierungsmethoden: Power BI Free, Power BI Pro und Power BI Premium. Genau wie bei Tableau sind die Funktionen der kostenlosen Version nicht vollständig. Aber sie sind fast ausreichend für den persönlichen Gebrauch. Und die Datenanalyse von Power BI ist leistungsstark. Seine PowerPivot- und DAX-Sprache ermöglichen es mir, komplexe erweiterte Analysen ähnlich wie das Schreiben von Formeln in Excel zu implementieren.

FineReport

Das Besondere an FineReport ist, dass die Self-Service-Datenanalyse sehr gut für Geschäftskunden geeignet ist. Mit einer einfachen Drag&Drop-Operation können Sie mit FineReport verschiedene Arten von Berichten erstellen und ganz einfach ein Datenentscheidungssystem erstellen. FineReport kann direkt mit allen Arten von Datenbanken verbunden werden, und es ist bequem und schnell, verschiedene Stile anzupassen, um Wochen-, Monats- und Jahresberichte zu erstellen. Das Format ähnelt der Oberfläche von Excel. Zu den Funktionen gehören die Berichtserstellung, die Vergabe von Berichtsberechtigungen, die Berichtsverwaltung, die Dateneingabe, etc.
Darüber hinaus ist auch die Visualisierungsfunktion von FineReport sehr ausgeprägt, die eine Vielzahl von Dashboard-Vorlagen und eine Reihe von selbst entwickelten visuellen Plug-in-Bibliotheken bietet.
Preislich ist die persönliche Version von FineReport völlig kostenlos und alle Funktionen sind offen.

R & Python

R und Python sind die dritte Art von Tools, über die ich sprechen möchte. Obwohl softwareähnliche Excel- und BI-Tools mit größtmöglichem Aufwand entwickelt wurden, um die meisten Anwendungsszenarien der Datenanalyse zu berücksichtigen, sind sie im Wesentlichen maßgeschneidert. Wenn die Software kein Feature entwirft oder eine Schaltfläche für ein Feature entwickelt, besteht die Möglichkeit, dass Sie Ihre Arbeit damit nicht abschließen können.
Die Programmiersprache ist dafür unterschiedlich. Es ist sehr leistungsstark und flexibel. Du kannst Code schreiben, um alles zu tun, was du willst. So sind beispielsweise R und Python die unverzichtbaren Werkzeuge für Datenwissenschaftler. Aus professioneller Sicht sind sie definitiv leistungsfähiger als Excel- und BI-Tools.
Welche Anwendungsszenarien können R und Python also realisieren, während es für Excel- und BI-Tools schwierig ist, diese zu erreichen?