15 Datenanalyse-Tools und wann sie eingesetzt werden

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Datenanalyse ist ein wichtiger Prozess für Unternehmen und Fachleute, um wichtige Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen und Prognosen zu treffen. In der heutigen datengetriebenen Welt verlassen sich Fachleute zunehmend auf Datenanalysen, um wettbewerbsfähige Entscheidungen zu treffen, effektiv mit ihrer Zielgruppe zu interagieren und Projekte erfolgreich zu leiten. Eine Möglichkeit, diese Ziele zu erreichen, ist der Einsatz von Datenanalyse-Tools. 

Wenn Sie wissen, welches Tool für Ihren Zweck das richtige ist, können Sie die Anforderungen Ihres Projekts erfüllen und gleichzeitig Ihre Produktivität und Effizienz steigern. In diesem Artikel stellen wir 15 Datenanalyse-Tools und -Software vor, zeigen ihre Unterschiede und wie Sie potenziellen Arbeitgebern entsprechende Fähigkeiten präsentieren können. 

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Was sind Datenanalyse-Tools?

Datenanalyse-Tools sind Softwareprogramme, Anwendungen und andere Hilfsmittel, mit denen Fachleute Datensätze auf eine Weise analysieren, die das Gesamtbild der Informationen charakterisiert und nutzbare Informationen für aussagekräftige Erkenntnisse, Prognosen und Entscheidungszwecke liefert.

Stellen Sie sich Datenanalysen als eine Sammlung von Karten, Diagrammen und Schaubildern vor, die dazu dienen, Daten aus verschiedenen Anwendungen zu erfassen, zu interpretieren und zu visualisieren. Die Wahl des richtigen Datenanalyse-Tools ist entscheidend, um Ihre Ergebnisse zu maximieren und Ihre beruflichen Ziele leichter zu erreichen.

15 leistungsstarke Tools und Software für die Datenanalyse

Bei großen Datenmengen kann es schwierig werden, Daten zu verstehen und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen. Mit den richtigen Datenanalyse-Tools können Sie das Gesamtbild Ihrer Daten entschlüsseln und es dann in einem geeigneten Format für Stakeholder und Personen in Ihrem beruflichen Netzwerk mit breitem Hintergrund darstellen.

Analysten verwenden Tools üblicherweise in den folgenden Phasen des Datenanalyseprozesses:

• Data Mining: Data Mining hilft Nutzern, die wichtigsten Merkmale ihrer Daten zu ermitteln, um dieses Wissen auf reale Probleme anzuwenden. Data-Mining-Software automatisiert diesen Prozess, indem sie nach Mustern und Trends in den Daten sucht.

• Datenvisualisierung: Datenvisualisierung ist eine leistungsstarke Methode, Rohdaten in aussagekräftige und umfassende visuelle Darstellungen umzuwandeln. Sie ermöglicht es uns, komplexe Datenmuster, Trends und Erkenntnisse zu verstehen, die in textbasierten Daten möglicherweise übersehen werden.

• Datenvisualisierungstools helfen Fachleuten, den Datenvisualisierungsprozess zu optimieren. Mit diesen Tools können Sie Daten visuell bearbeiten und einfache bis komplexe grafische Darstellungen erstellen.

• Business Intelligence: Datenanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um die Geschichte der Daten zu verstehen und sie für fundierte Entscheidungen zu nutzen. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Leistung zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, Wettbewerbsvorteile zu erzielen und die allgemeine Unternehmensentwicklung zu verbessern. Egal, ob Sie in einem kleinen oder großen Unternehmen arbeiten – die effektive Nutzung von Datenanalysen hilft Ihnen, die vielfältigen Vorteile datenbasierter Analysen zu nutzen.

1. Python 

Primäre Verwendung: Data Mining und Visualisierung

Python wird heute regelmäßig als die beliebteste Programmiersprache der Welt eingestuft [1]. 

Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen ist Python relativ leicht zu erlernen und kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, darunter Software- und Webentwicklung sowie Datenanalyse. In der Datenwelt wird Python mithilfe der integrierten Datenanalyse-Tools zum Optimieren, Modellieren, Visualisieren und Analysieren von Daten eingesetzt. Eines der wichtigsten Features von Python, das Datenanalyse-Experten begeistert, sind die zahlreichen Bibliotheken wie Pandas und Numpy, die eine Vielzahl leistungsstarker Tools für vielfältige Analyseanforderungen bieten. 

Berufsanfänger sollten Python lernen, um sicherzustellen, dass sie eine der wichtigsten Programmiersprachen, die heute im Datenbereich verwendet werden, gut beherrschen. 

Erfahren Sie, wie Sie mit Python, einem der beliebtesten Datenanalyse-Softwareprogramme, programmieren und Daten analysieren können:

2. R

Primäre Verwendung: Data Mining und Visualisierung

R ist eine Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken. 

Wie Python gilt auch R als relativ leicht zu erlernende Programmiersprache. Typischerweise wird sie für statistische Analysen, Datenvisualisierung und Datenmanipulation verwendet. Der statistische Fokus von R bedeutet, dass es sich gut für statistische Berechnungen eignet. Die enthaltenen Visualisierungstools machen R zu einer hervorragenden Sprache für die Erstellung ansprechender Grafiken wie Streudiagramme und Graphen. 

Neben Python ist R eine der wichtigsten Programmiersprachen in der Datenanalyse. Wenn Sie eine Karriere im Datenbereich anstreben, sollten Sie sich mit R vertraut machen. 

Sehen Sie sich dieses Video zum Programmieren mit R an und erhalten Sie eine Vorschau auf den Kurs:

3. RapidMiner

Primäre Verwendung: Data Mining

RapidMiner ist ein umfassendes Paket für Data Mining und Modellentwicklung. Diese Plattform ermöglicht es Fachleuten, Daten in verschiedenen Phasen zu bearbeiten, einschließlich Vorbereitung, Visualisierung und Überprüfung. Dies kann für Fachleute von Vorteil sein, die über Daten verfügen, die nicht im Rohformat vorliegen oder die sie bereits zuvor ausgewertet haben.

RapidMiner bietet zudem eine Reihe von Algorithmen für Klassifizierung, Regression, Clustering und Assoziationsregel-Mining. Zwar weist RapidMiner einige Einschränkungen bei der Feature-Entwicklung und -Auswahl auf, gleicht diese jedoch durch eine leistungsstarke grafische Programmiersprache aus.

Diese Software eignet sich für alle Branchen und kann branchenübergreifend für verschiedene Anwendungen wie Fertigung, Biowissenschaften, Energie und Gesundheitswesen eingesetzt werden. Da sie mit bereits erfassten Daten arbeiten kann, ist sie besonders nützlich für Forscher oder Datenwissenschaftler, die mit historischen Daten arbeiten.

4. Orange

Primäre Verwendung: Data Mining

Orange ist ein bekanntes Paket für Datenvisualisierung und -analyse und wird insbesondere für seine benutzerfreundliche, farblich abgestimmte Oberfläche geschätzt. Es bietet eine umfassende Auswahl an farbcodierten Widgets für Funktionen wie Dateneingabe, Bereinigung, Visualisierung, Regression und Clustering. Damit eignet es sich gut für Anfänger oder kleinere Projekte. 

Obwohl Orange im Vergleich zu anderen Plattformen weniger Tools bietet, ist es dennoch ein effektives Datenanalyse-Tool, das eine Reihe gängiger Algorithmen wie K-Nearest-Neighbors, Random Forests, Naive-Bayes-Klassifizierung und Support Vector Machines unterstützt. 

Die Plattform bietet mit ihren Add-ons besonderen Nutzen für bestimmte Berufsgruppen. Wenn Sie beispielsweise in der Bioinformatik und Molekularbiologie arbeiten, finden Sie Tools für Gen-Ranking und Anreicherungsanalyse. Darüber hinaus finden Sie Tools für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining und Netzwerkanalyse, die je nach Beruf von Nutzen sein können.

5. KNIME

Primäre Verwendung: Data Mining

KNIME, kurz für KoNstanz Information MinEr, ist ein kostenloses Open-Source- Tool zur Datenbereinigung und -analyse, das Data Mining auch für Anfänger zugänglich macht. Neben Software zur Datenbereinigung und -analyse bietet KNIME spezielle Algorithmen für Bereiche wie Sentimentanalyse und Social-Network-Analyse. Mit KNIME können Sie Daten aus verschiedenen Quellen in eine einzige Analyse integrieren und Erweiterungen für die Arbeit mit gängigen Programmiersprachen wie R, Python, Java und SQL nutzen. 

Wenn Sie neu im Data Mining sind, könnte KNIME eine gute Wahl für Sie sein. Die Ressourcen der KNIME-Plattform unterstützen neue Datenexperten beim Erlernen von Data Mining und führen sie durch den Aufbau, die Bereitstellung und die Pflege umfangreicher Data Mining-Strategien. Daher nutzen viele Unternehmen KNIME, um ihren Mitarbeitern den Erwerb von Erfahrung in der Datenverarbeitung und -extraktion zu ermöglichen. 

6. Tableau

Primäre Verwendung: Datenvisualisierung und Business Intelligence

Tableau ist eine führende Software zur Datenvisualisierung, die in der Geschäftsanalyse und im Bereich der Informationsgewinnung weit verbreitet ist.

Tableau ist dank seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Funktionen ein beliebtes Tool zur Datenvisualisierung . Die Software kann Hunderte verschiedener Datenquellen verknüpfen und die Informationen in vielen verschiedenen Visualisierungsarten verarbeiten. Tableau ist sowohl für Geschäftsanwender, die die Einfachheit und die zentralisierte Plattform schätzen, als auch für Datenanalysten interessant, die erweiterte Big-Data-Tools für Aufgaben wie Clustering und Regression nutzen können.

Wenn Sie eine Karriere im Bereich Business Analytics oder Intelligence anstreben, kann Tableau eine nützliche Fähigkeit sein, um Fragen zu stellen und ein tieferes Verständnis der Daten Ihres Unternehmens zu entwickeln. 

Weitere Informationen zu Tableau erhalten Sie im folgenden Video aus dem Google-Kurs Daten teilen durch die Kunst der Visualisierung, der Teil des Google Datenanalyse-Zertifikats ist:

7. Google Charts

Primäre Verwendung: Datenvisualisierung

Google Charts ist ein kostenloses Online-Tool, das sich durch die Erstellung einer breiten Palette interaktiver und ansprechender Datenvisualisierungen auszeichnet. Das benutzerfreundliche Design bietet eine umfassende Auswahl voreingestellter Diagrammtypen, die in Webseiten oder Anwendungen eingebettet werden können. Die Vielseitigkeit von Google Charts ermöglicht die Integration in eine Vielzahl von Web-Plattformen, darunter iPhone, iPad und Android, und erweitert so die Zugänglichkeit. 

Dank der hohen Anpassungsmöglichkeiten und Benutzerfreundlichkeit eignet sich dieses Tool ideal für die Erstellung überzeugender Datenvisualisierungen für Web- und Mobilplattformen. Es eignet sich auch hervorragend für die Veröffentlichung Ihrer Diagramme, da die Integration die Veröffentlichung auf den meisten Webplattformen durch Teilen eines Links oder Einbetten des Links in den HTML-Code einer Website vereinfacht.

8. MySQL 

Primäre Verwendung: Data Mining

MySQL ist ein Open-Source-Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zur Speicherung von Anwendungsdaten, insbesondere webbasierter Daten. MySQL ist bei Websites beliebt und wird von bekannten Websites wie Facebook, X (früher Twitter) und YouTube verwendet. 

Im Datenbereich wird SQL (Structured Query Language) zur Verwaltung relationaler Datenbankmanagementsysteme verwendet, die üblicherweise in Tabellen strukturierte relationale Datenbanken verwenden. Daher nutzen Datenexperten MySQL zur sicheren Datenspeicherung und für routinemäßige Datenanalysen. Obwohl das Programm Einschränkungen aufweist, lässt sich MySQL in der Regel gut in die bestehenden Datensysteme vieler Unternehmen integrieren. 

Insbesondere sollten Sie das Erlernen von MySQL in Betracht ziehen, wenn Sie im technischen Bereich an Webanwendungen arbeiten möchten. 

Entwickeln Sie praktische Kenntnisse des MySQL-Datenbankverwaltungssystems:

9. Datawrapper

Primäre Verwendung: Datenvisualisierung

Datawrapper ist ein Tool, das in erster Linie für die Erstellung von Online-Grafiken wie Diagrammen und Karten entwickelt wurde. Ursprünglich für Journalisten konzipiert, eignet es sich dank seiner Vielseitigkeit auch für alle professionellen Website-Betreuer. Das Tool unterstützt eine breite Palette an Ausgabemöglichkeiten, darunter Streudiagramme, Liniendiagramme, gestapelte Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Bereichsdiagramme sowie verschiedene Karten- und Tabellentypen. Je nach Einsatzzweck bietet Datawrapper sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Optionen und ermöglicht so Flexibilität entsprechend Ihren Anforderungen und Ihrem Budget.

Datawrapper ist zwar einfach zu bedienen, weist aber einige Einschränkungen auf, insbesondere im Vergleich zu anderen Tools seiner Kategorie. Die größte Einschränkung ist die fehlende direkte Integration mit Datenquellen. Das bedeutet, dass Benutzer Daten manuell in das Tool eingeben müssen. Dieser Prozess kann mühsam und fehleranfällig sein, wenn er nicht präzise ausgeführt wird.

Wenn Sie Interesse an der Erstellung von Webgrafiken haben und die manuelle Dateneingabe Ihnen nichts ausmacht, könnte das Erlernen der Verwendung von Datawrapper eine wertvolle Ergänzung Ihrer Fähigkeiten sein.

10. Microsoft Excel und Power BI

Primäre Verwendung: Business Intelligence

Microsoft Excel, im Grunde eine Tabellenkalkulationssoftware, verfügt ebenfalls über bemerkenswerte Datenanalysefunktionen. Aufgrund der breiten Verbreitung von Microsoft-Produkten in Unternehmen haben viele Unternehmen bereits Zugriff darauf.

Mit Excel können Sie anhand von Tabellenkalkulationsdaten mindestens 20 verschiedene Diagrammtypen erstellen. Diese reichen von Standardoptionen wie Balken- und Streudiagrammen bis hin zu komplexeren Optionen wie Radardiagrammen und Treemaps. Excel bietet Unternehmen außerdem viele optimierte Optionen, um Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und moderne Business-Analytics-Formeln zu nutzen.

Excel hat jedoch seine Grenzen. Wenn Ihr Unternehmen robustere Datenvisualisierungstools innerhalb des Microsoft-Ökosystems benötigt, ist Power BI eine hervorragende Option. Power BI wurde speziell für die Datenanalyse und -visualisierung entwickelt und kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen importieren und Visualisierungen in verschiedenen Formaten erstellen.

11. Qlik

Primäre Verwendung: Business Intelligence

Qlik ist ein globales Unternehmen, das Unternehmen dabei unterstützt, Daten für Entscheidungsfindung und Problemlösung zu nutzen. Es bietet umfassende Echtzeit-Datenintegrations- und Analyselösungen, um Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Die Tools von Qlik helfen Unternehmen, Kundenverhalten zu verstehen, Geschäftsprozesse zu optimieren, neue Umsatzmöglichkeiten zu erschließen und Risiken und Chancen effektiv zu managen. 

12. Google Analytics

Primäre Verwendung: Business Intelligence

Google Analytics ist ein Tool, mit dem Unternehmen nachvollziehen können, wie Nutzer mit ihren Websites und Apps interagieren. Dazu fügen Sie Ihren Webseiten einen speziellen JavaScript-Code hinzu. Dieser Code erfasst Informationen, wenn Besucher Ihre Website besuchen, z. B. welche Seiten angezeigt werden, welches Gerät verwendet wird und wie sie auf Ihre Website gelangt sind. Anschließend werden diese Daten an Google Analytics gesendet und in Berichten zusammengefasst. Mithilfe dieser Berichte können Sie Muster erkennen, z. B. welche Produkte am beliebtesten sind oder welche Anzeigen Besucher auf Ihre Website führen. 

13. SAS 

Primäre Verwendung: Business Intelligence

SAS ist eine bekannte Suite statistischer Analysesoftware, die vom SAS Institute für verschiedene Analysezwecke entwickelt wurde, darunter Business Intelligence, Advanced Analytics und Predictive Analytics. 

Analysten nutzen SAS zum Abrufen, Berichten, Analysieren und Visualisieren von Daten. Business-Intelligence-Analysten und Datenanalysten im Allgemeinen schätzen SAS, da es eine Vielzahl leistungsstarker Analysetools an einem Ort vereint und über eine intuitive grafische Benutzeroberfläche (GUI) verfügt, die die Bedienung vereinfacht. Darüber hinaus ist SAS eine zuverlässige Software-Suite, die Datenanalysten einen Großteil ihrer Arbeit ermöglicht – von der Datenverwaltung bis hin zur Datenbereinigung und -modellierung. 

Lernen Sie SAS, um sich auf eine Karriere mit Schwerpunkt Business Intelligence oder Analytics vorzubereiten:

14. Spotfire

Primäre Verwendung: Business Intelligence

TIBCO Spotfire ist eine benutzerfreundliche Plattform, die Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Sie ermöglicht die Analyse historischer und Echtzeitdaten, die Vorhersage von Trends und die Visualisierung von Ergebnissen auf einer einzigen, skalierbaren Plattform. Zu den Funktionen gehören benutzerdefinierte Analyse-Apps, interaktive KI- und Data-Science-Tools, Echtzeit-Streaming-Analysen und leistungsstarke Analysen für standortbasierte Daten. 

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen ein Entscheidungsträger sind, beispielsweise ein Marketingmanager oder Datenwissenschaftler, können Sie bei der visuellen Untersuchung Ihrer Daten von der skalierbaren Analyseplattform von Spotfire profitieren.

15. Jupyter Notebook 

Primäre Verwendung: Data Mining und Visualisierung

Jupyter Notebook ist eine webbasierte interaktive Umgebung zum Teilen von Computerdokumenten, sogenannten „Notebooks“. Datenanalysten nutzen Jupyter Notebooks zum Schreiben und Ausführen von Code, zur Datenbereinigung, für Datenvisualisierungen, maschinelles Lernen, statistische Analysen und viele weitere Formen der Datenanalyse. Darüber hinaus ermöglicht Jupyter Notebook die Kombination von Datenvisualisierungen, Code, Kommentaren und verschiedenen Programmiersprachen an einem Ort. So lässt sich ein Datenanalyseprozess besser dokumentieren und mit anderen teilen. 

Unabhängig von Ihren beruflichen Datenzielen werden Sie wahrscheinlich von der Verwendung eines Tools wie Jupyter Notebook profitieren, um Datenprobleme zu lösen und Ihre Arbeit mit anderen zu teilen. 

Wer verwendet Datenanalyse-Tools?

Fachleute aus verschiedenen Branchen nutzen Datenanalyse-Tools, um Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln, die Entscheidungsfindung und Innovation vorantreiben. Hier ist ein kurzer Überblick darüber, wer diese Tools nutzt und warum:

• Datenanalysten: Datenanalysten verwenden Datenanalyse-Tools, um aus komplexen Daten Trends und Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen für bessere Entscheidungen und höhere Gewinne nutzen können.

• Business Analysts: Business Analysts nutzen diese Tools, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Betriebsabläufe und ihre Rentabilität auf der Grundlage datengesteuerter Entscheidungen und Strategien zu optimieren.

• Projektmanager: Projektmanager verwenden Datenanalyse-Tools für verschiedene Aufgaben, von der Budgetverwaltung bis hin zur Problemlösung und Steigerung der Teamproduktivität.

• Digitale Vermarkter: Digitale Vermarkter verwenden Datenanalyse-Tools, um effektive Marketingstrategien und -kampagnen zu entwickeln und sicherzustellen, dass Werbeaktivitäten das richtige Ziel erreichen.

• Datenwissenschaftler: Datenwissenschaftler setzen diese Tools ein, um neue Modelle und Prozesse zu erstellen, die es Datenanalysten ermöglichen, ihre Arbeit effektiv zu erledigen, und Unternehmen dabei helfen, komplexe Daten zu interpretieren und komplizierte Probleme zu lösen.

Heben Sie Ihre Erfahrungen mit Datenanalyse-Tools hervor

Der Umgang mit Datenanalysesoftware ist eine hochgeschätzte Fähigkeit für Personen, die Datenanalysen durchführen. Die Bekanntmachung Ihrer Datenanalysefähigkeiten kann ein strategischer Schritt sein, um Ihre Fähigkeiten hervorzuheben, Ihr professionelles Image zu verbessern und neue Möglichkeiten zu eröffnen. Einige Möglichkeiten, Ihr Wissen und Ihre Expertise im Bereich Datenanalyse-Tools zu präsentieren, sind die folgenden:

• Ergänzen Sie Ihren Lebenslauf mit Ihren Fähigkeiten: Ihr Lebenslauf eignet sich ideal, um Ihre Kenntnisse in bestimmten Datenanalyse-Tools hervorzuheben. Listen Sie im Abschnitt „Fähigkeiten“ die Tools auf, mit denen Sie vertraut sind, und beschreiben Sie kurz die Aufgaben, die Sie damit erledigt haben.

• Erstellen Sie ein professionelles Portfolio: Die Präsentation Ihrer Arbeiten in einem professionellen Portfolio kann eine effektive Möglichkeit sein, Ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Dazu können erfolgreich abgeschlossene Projekte oder Probleme gehören, die Sie mithilfe von Datenanalyse-Tools gelöst haben.

• Nutzen Sie LinkedIn und andere soziale Profile: Nutzen Sie Plattformen wie LinkedIn, um Ihre Fähigkeiten und Kenntnisse in der Datenanalyse hervorzuheben, damit Personalvermittler und Arbeitgeber Sie finden können. Empfehlungen von Kollegen oder Vorgesetzten können Ihre Glaubwürdigkeit zusätzlich steigern.

Lernen Sie auf Coursera Tools und Fähigkeiten zur Datenanalyse

Datenanalyse-Tools werden für zahlreiche Organisationen und Branchen immer wichtiger. Bauen Sie mit diesen professionellen Zertifikaten auf Coursera die Fähigkeiten auf, die Sie brauchen, um in der modernen, datengesteuerten Welt erfolgreich zu sein:

Für grundlegende Datenanalyse-Kenntnisse empfiehlt sich das Google Datenanalyse-Zertifikat. Dieses richtet sich an Anfänger ohne Vorkenntnisse und vermittelt wichtige analytische Fähigkeiten und Tools wie Programmieren in R, die Verwendung von Tabellenkalkulationen und das Erstellen von Visualisierungen in Tableau.

Um grundlegende Business Intelligence-Kenntnisse zu erwerben, melden Sie sich für das Google Business Intelligence-Zertifikat an. Bei diesem erlernen Sie gefragte Datenanalyse-Fähigkeiten und -tools wie Datenmodellierung, Datenvisualisierung und Dashboarding mit Tableau.

Um Ihre vorhandenen Datenanalyse-Kenntnisse zu vertiefen, erkunden Sie am besten das Google Advanced Data Analytics-Zertifikat. Hierbei erfahren Sie, wie Sie gefragte Fähigkeiten wie statistische Analyse, Python und maschinelles Lernen in Ihren Datenanalyse-Projekten anwenden.