Wichtige Programme zur Datenanalyse
Angesichts der vorherrschenden Technologie und des Wandels hin zur Digitalisierung in allen Lebensbereichen wird der Bedarf an Datenanalyse zunehmend größer. Dies hat zur Entstehung einer Vielzahl von Datenanalysetools geführt. Um als Datenanalyst die besten Ergebnisse zu erzielen, ist es entscheidend, die richtigen Werkzeuge sorgfältig auszuwählen. Andernfalls könnten Ihre Analysebemühungen ins Leere laufen. Dieser Artikel präsentiert eine Auswahl der bedeutendsten Programme und Werkzeuge zur Datenanalyse.
Programmiersprache R
Die Programmiersprache R wird in der statistischen Analyse eingesetzt und findet vor allem bei Analysten Verwendung, die sich mit Programmierung auskennen. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:
- Sie ist quelloffen und der Code ist einfach zugänglich.
- Sie unterstützt die grafische Darstellung und Modellierung von Daten sowie deren Verarbeitung und Import.
- Sie ist speziell für die Arbeit mit großen Datenmengen konzipiert.
- R kann auf verschiedenen Betriebssystemen wie UNIX, Windows und MacOS eingesetzt werden.
Programmiersprache Python
Python gilt als eine der vielseitigsten Programmiersprachen in der Datenanalyse und ist ein unverzichtbares Werkzeug für Datenanalysten, insbesondere für jene mit Programmierkenntnissen. Die wichtigsten Vorteile sind:
- Es handelt sich um eine kostenlose und quelloffene Sprache, deren Code leicht zugänglich ist, was das Lernen und die Nutzung für Datenanalysen und fortgeschrittene Analyseverfahren erleichtert.
- Python integriert sich nahtlos mit anderen Programmiersprachen wie C, C++, C# und Java.
- Sie wird zur Datenverfolgung, -bereinigung, -modellierung und für das Design von Datenanalyse-Algorithmen basierend auf den jeweiligen Szenarien verwendet.
- Als Hochsprache besitzt sie keine spezifischen Einschränkungen bezüglich der Hardwareanforderungen eines Computers.
- Die Portabilität von Python ermöglicht es, den Code auf verschiedenen Betriebssystemen auszuführen, ohne Änderungen vornehmen zu müssen.
- Besonders hervorzuheben sind die innovativen Bibliotheken, weshalb sie zur Entwicklung von Programmen namhafter Unternehmen wie Spotify, Netflix und Dropbox genutzt wird.
Statistische Software SAS
SAS ist ein Programm, das für prädiktive Analysen verwendet wird, um zukünftige Szenarien vorherzusagen, und zählt zu den führenden fortgeschrittenen Datenanalysetools. Die wichtigsten Merkmale sind:
- Es bietet eine umfangreiche Auswahl an Vorhersagemethoden sowie eine automatische Vorhersage-Funktion.
- Analysten müssen keine umfangreichen Programmierkenntnisse besitzen, da SAS über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche verfügt, die den Einstieg erleichtert.
- Es kann prädiktive Analysen für große Datenmengen durchführen, indem es eine breite Palette an Zeitreihenmodellen kombiniert.
Excel-Programm
Microsoft Excel ist eines der am häufigsten verwendeten Tools zur Datenanalyse und -verarbeitung und bietet zahlreiche Vorteile:
- Es ist ideal zur Verarbeitung von Tabellen und zur Erstellung spezifischer Analysen.
- Excel kann je nach Bedarf weiterentwickelt und neu programmiert werden, unter anderem mit Visual Basic.
- Als Teil der Microsoft-Familie ist es mit allen anderen Microsoft-Anwendungen kompatibel.
- Excel ist eines der besten Programme für einfache Analyseaufgaben.
- Es ermöglicht Nutzern, Pivot-Tabellen, komplexe Formeln und ansprechende Diagramme mühelos zu erstellen.
- Excel ist ein vielseitiges Analysewerkzeug.
Weitere Programme zur Datenanalyse
Zusätzlich zu den zuvor genannten Programmen sind hier weitere wichtige Tools, die in der Datenanalyse verwendet werden:
- Tableau Public.
- Apache Spark.
- RapidMiner.
- KNIME.
- QlikView.