2023年に知っておく必要があるデータ分析ツール

Data analysis tools you need to know for 2023.

あなたはデータ分析に移行したいかもしれません。あるいは、それが完全に新しい分野かもしれません。どちらにしても、準備することは常に重要です。新しいキャリアに入る人の大部分は、終着点である仕事を見ています。しかし、ある人たちは夢の仕事に焦点を当てすぎて、必要なスキルやツールに習熟する必要があることを忘れてしまいます。

データアナリストとは何ですか？

データアナリストとは、データを調査し、そのデータを説明するレポートや可視化を提供する人のことを指します。

データアナリストは通常、一日中コーディングに時間を費やすことはありません。彼らの責任は、ビジネスの意思決定プロセスを支援できる傾向、パターン、解決策を特定するために、テクニカルなマインドセットとExcel、コーディング、SQLスキルを使用することです。彼らはまた、これらの調査結果をステークホルダーに提示するための可視化も行います。

さて、データアナリストが仕事で成功するために必要な必須ツールについて説明します。

データアナリストとして知っておく必要があるツールは何ですか？

Excel

ツールの種類：スプレッドシートソフトウェア。
入手可能性：商用。
使用目的：データの整形とレポート。

Excelは、様々な産業の多くの人々によって頻繁に使用されています。ほとんどの分野で必須のツールです。学校で覚えたかもしれませんが、その完全な機能を理解していなかったかもしれません。データの並べ替えや整理だけでなく、データ分析に非常に適した計算やグラフ作成の機能も備えています。

Excelが人気があるだけでなく、多くの有用な機能やプラグインを備えている一方、欠点もあります。機能と処理能力があるため、大規模なデータセットを扱う場合に非常に遅くなり、計算エラーや不正確さが発生する可能性があります。

Python

ツールの種類：プログラミング言語。
入手可能性：オープンソース。
使用目的：ウェブサイト/ソフトウェアの開発、タスクの自動化、データ分析、データ可視化。

Pythonは、シンプルな構文で知られる汎用プログラミング言語です。現在、最も人気のあるプログラミング言語で、直感的な構文のためです。 NumPyなどのライブラリが含まれており、計算タスクの処理を支援します。

データアナリストとして、Pythonを使用して、データのインポートやフィルタリング、統計テスト、データ間の相関関係の検索、可視化の作成など、データ分析に役立てることができます。

R

ツールの種類：プログラミング言語。
入手可能性：オープンソース。
使用目的：統計解析およびデータマイニング。

多くの人々は、どちらのプログラミング言語を学ぶかについて悩んでいます。Pythonは汎用プログラミング言語として知られており、Rは統計プログラミング言語です。

Rの構文はPythonと比較してより複雑ですが、これは重い統計計算タスクを処理し、データ可視化を作成するために特別に構築されているためです。

SQL

ツールの種類：標準化されたプログラミング言語。
入手可能性：商用。
使用目的：データベースとの通信。

データアナリストとして、データベースとの通信に多くの時間を費やします。データベースのデータを更新したり、データベースからデータを取得したりするために使用されます。いくつかのコードラインでデータベースをスキャンして、新しい発見を探索するより簡単な方法を提供します。

Jupyter Notebook

ツールの種類：インタラクティブオーサリングソフトウェア。
入手可能性：オープンソース。
使用目的：コード/計算文書の作成と共有。

Jupyter Notebookは、異なるプログラミング言語間で互換性があり、インタラクティブなコンピューティングを提供するオープンソースソフトウェアです。ライブコード、方程式、可視化、およびチームメンバー間でテキストを含むドキュメントを作成および共有できます。

主な活用法は、プログラミングの練習、プロジェクト間の共同作業、データクリーニング、データ可視化、および共有です。また、次に説明するApache Sparkなどのビッグデータ分析ツールと統合されています。

Apache Spark

ツールの種類：データ処理フレームワーク。
入手可能性：オープンソース。
使用目的：ビッグデータワークロード。

Apache Sparkは、大規模データを迅速かつ効果的に処理できる分析エンジンです。Apache Sparkを使用すると、ワークロードの実行を100倍高速化できることが知られています。データアナリストとして、機械学習を含む様々なデータセットを処理し、非構造化のビッグデータを分析するために使用します。

このフレームワークは、Python、R、Java、Scala、SQLなどのプログラミング言語と互換性があります。

Tableau

ツールの種類：データ可視化ツール。
利用可能：商用。
用途：データを接続し、ワークブック、ストーリー、ダッシュボードを作成します。

Tableauは、データを簡単な形式で分析および視覚化するために使用される市場をリードするビジネスインテリジェンスツールの1つです。コーディングスキルが不十分なデータアナリストでも、ステークホルダーにプレゼンテーションするためのインタラクティブな可視化とダッシュボードを作成できるようにするために使用されます。

機械学習、統計、自然言語、スマートデータ準備などの機能を備えており、データサイエンティストだけでなくビジネスユーザーにも生活を簡単にしました。

SAS

ツールの種類：統計ソフトウェアスイート。
利用可能：商用。
用途：統計分析およびデータ可視化。

SASは、Windowsオペレーティングシステム専用のコマンド駆動型ソフトウェアです。Statistical Analysis Systemの略であり、データを保存および取得し、変更し、統計分析を計算し、視覚化とレポートを作成するために共同で働くプログラムのグループです。

このソフトウェアは、機械学習に裏付けられた自動化された分析を使用して、データに簡単に洞察を得るのに役立ち、その後、意思決定プロセスで理解しやすいレポートを作成することができます。

KNIME

ツールの種類：データ統合プラットフォーム。
利用可能：オープンソース。
用途：データにアクセス、ブレンド、分析、および可視化します。

KNIMEは、複雑さのレベルに関係なく分析を構築できるオープンソースソフトウェアです。使用できるのは、次の2つです。

KNIME Analytics Platform – データをクリーンアップして収集し、分析して、視覚化を使用して誰でも使用できるようにします。
KNIME Server – ワークフローを展開し、チームにコラボレーション、管理、自動化を提供することで、ワークフローをアクセス可能にします。

Microsoft Power BI

ツールの種類：ビジネス分析スイート。
利用可能：商用。
用途：データを視覚的かつインタラクティブなインサイトに変換します。

Microsoft Power BIを使用すると、データを取り込んで、インタラクティブなビジュアルレポートとダッシュボードを作成して、調査結果をより快適に共有できます。Excel、テキストファイル、SQL、クラウドソースと連携します。Power BIを使用すると、機密ラベリング、エンドツーエンドの暗号化、リアルタイムのアクセスモニタリングを使用して、データが安全に保護されます。

Power BI Desktop、Power BI Pro、Power BI Premium、Power BI Mobile、Power BI Embedded、Power BI Report Serverなど、製品の範囲から選択できます。

結論

データアナリストとしての旅を続ける中で、これらの現在のツールが進化し、市場に新しいツールが登場することを目にするでしょう。あなたのスキルセットは、次の10年にどこにいたいかに依存します。知っていることが多ければ多いほど、良いです。

データ分析へのパスがまだ不明で、より多くのガイダンスが必要な場合は、次を読んでください。

2022年のトップデータアナリスト認定コース

Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスのテクニカルライター、およびVoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、およびデータサイエンスの理論に基づく知識に興味を持っています。また、人工知能が/人間の寿命の長期化にどのように役立つ可能性があるかを探求したいと考えています。広範な技術知識とライティングスキルを広げながら、他の人を案内することを助けます。

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