Найдите лучшие программы для качественного анализа данных для вашего бизнеса. Сравните отзывы о продукте и функции, чтобы построить свой список.
Что такое программы для качественного анализа данных
Программное обеспечение для качественного анализа данных используется учеными и бизнес-исследователями для выявления и понимания закономерностей, таких как настроения клиентов, в опросах и представлениях отзывах, представленных в различных текстовых и мультимедийных файлах.
Похожие категории
27 результатов
27 результатов
Тарифы
Бесплатно
С тестовым периодом
Подписка на месяц
Подписка на год
Разовая покупка
Возможности
Аннотации
Сотрудничество
Визуализация данных
Медиа-аналитика
Исследования комбинированными методами
Многоязычный
Качественный сравнительный анализ
Количественный контент-анализ
Операционная система
Windows
Mac
Web-Based, Cloud, SaaS
iPhone / iPad
Android
Сортировать по рекомендациям
рекомендациям
ТОП-5 ПРОГРАММ для анализа объема
Триафлай
от ООО «Доверенная среда»
Российская BI-система и DSS-платформа, программа для проведения качественного анализа данных. Позволяет делать выводы о лояльности клиентов и эффективности маркетинговых акций. Подробнее о Триафлай
Услуги по внедрению продуктов
Выбери IT-компанию исполнителя для своей задачи
Доступно 11 интеграторов
DATA SCIENCE
от ООО «КОНСАЛТИКА»
Интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект. Технологии и решения, чтобы организации улучшали качество сервиса, прогнозировали будущее, автоматизировали процессы, стимулировали продажи, снижали издержки в производстве Подробнее о DATA SCIENCE
DataGrain Analyzer
от Grosstech Solutions Group
Решение для анализа содержимого баз данных. Выявляет логическое несоответствие полей, таблиц Подробнее о DataGrain Analyzer
Apache Hadoop
от Apache Hadoop
Проект Apache ™ Hadoop® разрабатывает программное обеспечение с открытым исходным кодом для надежных, масштабируемых, распределенных вычислений. Подробнее о Apache Hadoop
Ты Должен ЭТО Совмещать! ПРИНЦИПЫ и ОСНОВЫ Технического Анализа! Обучение Трейдингу!
Apiary
от p4elovod.com
Apiary — инструмент для работы с данными на пасеке. Подробнее о Apiary
CS Yazzle
от CS Yazzle
CS Yazzle — программа для раскрутки и продвижения сайтов. Подробнее о CS Yazzle
Dicsys Analyzer
Dicsys Analyzer — это умное и полное решение для ваших нужд, работающее с данными от их источника до их использования. Подробнее о Dicsys Analyzer
Gridfore Intelligent Analytical Platform
от ООО «Гридфор»
Аналитическая платформа для работы с данными. Строит сценарии, помогает принимать решения. Подробнее о Gridfore Intelligent Analytical Platform
InfoVizion: финансовая аналитика
от InfoVizion
InfoVizion: финансовая аналитика упростит и автоматизирует регулярные отчёты, дашборды для ТОП, экономя ваше время. Подробнее о InfoVizion: финансовая аналитика
JustMagic
от Just-Magic
от 1000₽/месяц
JustMagic — SEO-автоматизация для профессионалов Подробнее о JustMagic
Microsoft SQL Server
от Microsoft
С помощью Microsoft SQL Server запрашивайте и анализируйте данные с лучшими в отрасли показателями производительности и безопасности. Подробнее о Microsoft SQL Server
Pyramid Analytics
от PYRAMID ANALYTICS
Адаптивная аналитическая платформа, которая предоставляет организациям различные возможности для всех типов пользователей и уровней квалификации. Подробнее о Pyramid Analytics
SEO SpyGlass
от SEO PowerSuite
SEO SpyGlass — управление обратными ссылками, поиск новых ссылок и аудит существующих. Подробнее о SEO SpyGlass
SERP Parser
от SERP Parser
от 1400₽/год
SERP Parser — определение позиций сайта в поисковых системах. Подробнее о SERP Parser
TopSite
от TopSite
TopSite — программа для определения позиций сайта в поисковых системах. Подробнее о TopSite
Trifacta
от Trifacta
от 419$/месяц за пользователя
Trifacta ускоряет очистку и подготовку данных с помощью современной платформы для облачных данных и хранилищ. Подробнее о Trifacta
Website Auditor
от SEO PowerSuite
от 9490₽/год
Website Auditor — анализ и SEO-оптимизация контента страниц. Подробнее о Website Auditor
Альт-Инвест
от Альт-Инвест
Альт-Инвест — программа для создания и анализа стратегического бюджета компании. Подробнее о Альт-Инвест
Gate
от University of Sheffield
Решение для качественного анализа текста, которое позволяет использовать либо предварительно определённые сегменты, либо свои собственные. Подробнее о Gate
BirdEye
от BirdEye
Отправляйть массовые и индивидуальные текстовые сообщения потенциальным/клиентам с приборной панели BirdEye — легко и эффективно. Подробнее о BirdEye
CoCo
от Sentient
Веб-решение для планирования компенсаций, которое помогает предприятиям анализировать данные, вести учет сотрудников и корректировать заработную плату. Подробнее о CoCo
Hotjar
Система поведенческого анализа для интернет-компаний. Подробнее о Hotjar
Node
Управляйте людьми и данными в своем бизнесе Подробнее о Node
OpenText Magellan
от OpenText
Комплексное решение расширенной аналитики для подготовки, исследования и интерактивной визуализации данных. Подробнее о OpenText Magellan
Qualtrics CoreXM
от Qualtrics
Qualtrics CoreXM — это единое решение для всех ваших данных об опыте. Подробнее о Qualtrics CoreXM
Smartlook
от Smartlook
от 31$/месяц
Smarlook — это качественное аналитическое решение для веб-сайтов и мобильных приложений с функцией постоянной записи, тепловыми картами, автоматическими событиями и воронками. Подробнее о Smartlook
Tableau
от Tableau
Платформа позволяет собирать и анализировать данные, чтобы принимать более эффективные решения. Подробнее о Tableau
Смежные категории к Системы качественного анализа данных (QDA)
Сравнить 0 продукта категории Системы качественного анализа данных (QDA)Системы качественного анализа данных (QDA)
Остались вопросы?
Ускорьте путь Вашей команды к принятию лучших решений о покупке технологий — благодаря ведущим экспертам pickTech и мнениям коллег.
О компании
- Наша история
- Юридические документы
- Для инвесторов
Пользователям
- Категории ПО
- IT-решения
- Системные интеграторы
- Оставить отзыв
- Блог и исследования
115419, г.Москва, ул.Шаболовка, д.34, стр.5
Все сведения, содержащиеся на страницах сайта (информационные материалы, каталоги, статьи и пр.), носят ознакомительный характер. Информация не является исчерпывающей. Информация на сайте не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Все права интеллектуальной собственности принадлежат компаниям — производителям программного обеспечения, как и товарные знаки и логотипы. Все ссылки на дистрибутивы, а так же выложенные статьи, товарные знаки и логотипы носят в себе только ознакомительный характер и не претендуют на интеллектуальную собственность, а так же ее нарушение
Источник: picktech.ru
5 лучших программ для анализа данных
База данных
На чтение 3 мин Просмотров 3.4к. Опубликовано 24.11.2020
Анализ данных — один из лучших карьерных шагов, который вы можете сделать в 2020 году. Мы живём в мире, который практически наводнён числами, представляющими предпочтения потребителей в отношении фильмов, еды, книг и музыки, вероятность того, что человек купит продукт B, если он купит продукт A, и какова взаимосвязь между географией и политическими предпочтениями. Нам нужны аналитики, чтобы пробираться сквозь этот океан информации и определять, что говорят данные, точны ли они и как их можно использовать для принятия бизнес-решений.
И нет никаких признаков того, что рост больших данных замедлится в ближайшие годы. Целые отрасли, такие как недвижимость и здравоохранение, находятся на пороге своей революции данных. Поскольку предприниматели выясняют, как оцифровать и работать с десятилетиями существующих записей.
Если вы хотите заняться анализом данных, данная статья поможет понять, что влечёт за собой эта область и каковы общие инструменты торговли.
Что такое анализ данных?
Анализ данных обучения начинается с выяснения того, что это такое.
Термин «аналитик данных» относится к широкому спектру деятельности, которая зависит от отрасли, проекта и клиента. Аналитическая работа, выполняемая для компании, занимающейся социальными сетями, скорее всего, будет включать A / B-тестирование. Какой баннер веб-сайта получит больше конверсий, в то время как работа, выполняемая для биомедицинской компании. Будет сосредоточена на таких задачах, как определение того, улучшилось ли состояние здоровья пациентов, принимающих новый препарат являются статистически значимыми.
Но даже эти два примера указывают на общую тему. В общем, аналитики данных применяют инструменты статистики и вероятности к проблемам, специфичным для предметной области.
Аналитики данных — не совсем то же самое, что статистики, поскольку они часто не обладают такой же глубиной теоретических знаний. Они не то же самое, что специалисты по данным, потому что последние с большей вероятностью будут строить модели машинного обучения.
Аналитики данных обычно несут ответственность за приём данных, их визуализацию, выполнение статистического анализа и передачу результатов.
Какие инструменты мне нужны для анализа данных?
С достаточно большим набором инструментов у вас всегда будет то, что вам нужно.
Существует множество инструментов для анализа данных. Но вот наша подборка из пяти лучших инструментов для этой области.
- Excel
В течение долгого времени самым большим инструментом аналитики, получившим широкое распространение, был Excel. По-прежнему стоит научиться пользоваться Excel. Поскольку он обладает удивительной функциональностью и мощностью, и многие компании используют его исключительно. - Pandas
Более опытные компании всё чаще обращаются к фреймворкам, которые могут делать то, чего Excel просто не может. Тот, с которым у меня больше всего опыта, — это Pandas. Pandas — это платформа данных на основе Python, способная выполнять обширное преобразование, визуализацию и анализ данных. Это быстро становится отраслевым стандартом. - R
R — это полноценный язык программирования, популярный в академических кругах, но он также широко используется в отрасли. Он построен с нуля для статистического анализа, поэтому это отличный язык для изучения. - KNIME
KNIME — это набор инструментов с открытым исходным кодом, который упрощает создание рабочих процессов перетаскивания для каждой части конвейера анализа, включая создание моделей машинного обучения. Большинство аналитиков не делают этого регулярно, но иметь такую способность никогда не помешает. - SAS
SAS — это среда и язык, которые значительно упрощают приём, обработку и анализ данных. Он довольно старый и имеет множество специализированных модулей для задач, маркетина в социальных сетях.
Источник: bestprogrammer.ru
4 техники анализа данных в Microsoft Excel
Если вам по работе или учёбе приходится погружаться в океан цифр и искать в них подтверждение своих гипотез, вам определённо пригодятся эти техники работы в Microsoft Excel. Как их применять — показываем с помощью гифок.
Юлия Перминова
Тренер Учебного центра Softline с 2008 года.
1. Сводные таблицы
Базовый инструмент для работы с огромным количеством неструктурированных данных, из которых можно быстро сделать выводы и не возиться с фильтрацией и сортировкой вручную. Сводные таблицы можно создать с помощью нескольких действий и быстро настроить в зависимости от того, как именно вы хотите отобразить результаты.
Полезное дополнение. Вы также можете создавать сводные диаграммы на основе сводных таблиц, которые будут автоматически обновляться при их изменении. Это полезно, если вам, например, нужно регулярно создавать отчёты по одним и тем же параметрам.
Как работать
Исходные данные могут быть любыми: данные по продажам, отгрузкам, доставкам и так далее.
- Откройте файл с таблицей, данные которой надо проанализировать.
- Выделите диапазон данных для анализа.
- Перейдите на вкладку «Вставка» → «Таблица» → «Сводная таблица» (для macOS на вкладке «Данные» в группе «Анализ»).
- Должно появиться диалоговое окно «Создание сводной таблицы».
- Настройте отображение данных, которые есть у вас в таблице.
Перед нами таблица с неструктурированными данными. Мы можем их систематизировать и настроить отображение тех данных, которые есть у нас в таблице. «Сумму заказов» отправляем в «Значения», а «Продавцов», «Дату продажи» — в «Строки». По данным разных продавцов за разные годы тут же посчитались суммы. При необходимости можно развернуть каждый год, квартал или месяц — получим более детальную информацию за конкретный период.
Набор опций будет зависеть от количества столбцов. Например, у нас пять столбцов. Их нужно просто правильно расположить и выбрать, что мы хотим показать. Скажем, сумму.
Можно её детализировать, например, по странам. Переносим «Страны».
Можно посмотреть результаты по продавцам. Меняем «Страну» на «Продавцов». По продавцам результаты будут такие.
2. 3D-карты
Этот способ визуализации данных с географической привязкой позволяет анализировать данные, находить закономерности, имеющие региональное происхождение.
Полезное дополнение. Координаты нигде прописывать не нужно — достаточно лишь корректно указать географическое название в таблице.
Как работать
- Откройте файл с таблицей, данные которой нужно визуализировать. Например, с информацией по разным городам и странам.
- Подготовьте данные для отображения на карте: «Главная» → «Форматировать как таблицу».
- Выделите диапазон данных для анализа.
- На вкладке «Вставка» есть кнопка 3D-карта.
Точки на карте — это наши города. Но просто города нам не очень интересны — интересно увидеть информацию, привязанную к этим городам. Например, суммы, которые можно отобразить через высоту столбика. При наведении курсора на столбик показывается сумма.
Также достаточно информативной является круговая диаграмма по годам. Размер круга задаётся суммой.
3. Лист прогнозов
Зачастую в бизнес-процессах наблюдаются сезонные закономерности, которые необходимо учитывать при планировании. Лист прогноза — наиболее точный инструмент для прогнозирования в Excel, чем все функции, которые были до этого и есть сейчас. Его можно использовать для планирования деятельности коммерческих, финансовых, маркетинговых и других служб.
Полезное дополнение. Для расчёта прогноза потребуются данные за более ранние периоды. Точность прогнозирования зависит от количества данных по периодам — лучше не меньше, чем за год. Вам требуются одинаковые интервалы между точками данных (например, месяц или равное количество дней).
Как работать
- Откройте таблицу с данными за период и соответствующими ему показателями, например, от года.
- Выделите два ряда данных.
- На вкладке «Данные» в группе нажмите кнопку «Лист прогноза».
- В окне «Создание листа прогноза» выберите график или гистограмму для визуального представления прогноза.
- Выберите дату окончания прогноза.
В примере ниже у нас есть данные за 2011, 2012 и 2013 годы. Важно указывать не числа, а именно временные периоды (то есть не 5 марта 2013 года, а март 2013-го).
Для прогноза на 2014 год вам потребуются два ряда данных: даты и соответствующие им значения показателей. Выделяем оба ряда данных.
На вкладке «Данные» в группе «Прогноз» нажимаем на «Лист прогноза». В появившемся окне «Создание листа прогноза» выбираем формат представления прогноза — график или гистограмму. В поле «Завершение прогноза» выбираем дату окончания, а затем нажимаем кнопку «Создать». Оранжевая линия — это и есть прогноз.
4. Быстрый анализ
Эта функциональность, пожалуй, первый шаг к тому, что можно назвать бизнес-анализом. Приятно, что эта функциональность реализована наиболее дружественным по отношению к пользователю способом: желаемый результат достигается буквально в несколько кликов. Ничего не нужно считать, не надо записывать никаких формул. Достаточно выделить нужный диапазон и выбрать, какой результат вы хотите получить.
Полезное дополнение. Мгновенно можно создавать различные типы диаграмм или спарклайны (микрографики прямо в ячейке).
Как работать
- Откройте таблицу с данными для анализа.
- Выделите нужный для анализа диапазон.
- При выделении диапазона внизу всегда появляется кнопка «Быстрый анализ». Она сразу предлагает совершить с данными несколько возможных действий. Например, найти итоги. Мы можем узнать суммы, они проставляются внизу.
В быстром анализе также есть несколько вариантов форматирования. Посмотреть, какие значения больше, а какие меньше, можно в самих ячейках гистограммы.
Также можно проставить в ячейках разноцветные значки: зелёные — наибольшие значения, красные — наименьшие.
Надеемся, что эти приёмы помогут ускорить работу с анализом данных в Microsoft Excel и быстрее покорить вершины этого сложного, но такого полезного с точки зрения работы с цифрами приложения.
- 10 быстрых трюков с Excel →
- 20 секретов Excel, которые помогут упростить работу →
- 10 шаблонов Excel, которые будут полезны в повседневной жизни →
Источник: lifehacker.ru