Was sind die technischen Hilfsmittel, die Datenanalysten für Analyse- und Präsentationszwecke verwenden?

Datenanalysten nutzen eine Vielzahl von technischen Hilfsmitteln und Softwarelösungen, um Daten effektiv zu analysieren und zu präsentieren. Zu den gängigen Werkzeugen gehören:

Datenbanksysteme:

  • SQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und Microsoft SQL Server für die Datenabfrage und -manipulation.
  • NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra für unstrukturierte Daten.

Datenanalyse- und Verarbeitungswerkzeuge:

  • Python und R, zwei der beliebtesten Programmiersprachen für Datenanalyse, mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy, SciPy (Python) oder ggplot2, dplyr (R).
  • Excel bleibt ein Grundpfeiler für grundlegende Datenanalysen und -manipulationen.

Datenvisualisierungs-Tools:

  • Tableau, Power BI, und Qlik bieten fortschrittliche Visualisierungsmöglichkeiten.
  • Python- und R-Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn, Plotly (Python) oder Shiny (R) für maßgeschneiderte Datenvisualisierungen.

Big Data-Plattformen:

  • Hadoop und zugehörige Tools wie Hive oder Pig für die Arbeit mit sehr großen Datensätzen.
  • Spark bietet fortschrittliche Analysefähigkeiten und ist besonders effizient für große Datenmengen.

Business Intelligence (BI)-Software:

  • SAP Business Objects, Oracle BI, und IBM Cognos für umfassende BI-Lösungen.

Datenintegration und ETL-Tools:

  • Informatica, Talend, und Alteryx für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten.

Cloud-basierte Analyse-Tools:

  • Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) und Microsoft Azure bieten Cloud-basierte Analyse- und Datenlagerungslösungen.

Spezialisierte statistische Software:

  • SPSS, SAS, und Stata werden speziell für statistische Analysen verwendet.

Reporting-Tools:

  • Crystal Reports und JasperReports für die Erstellung von Berichten.

Versionskontrollsysteme:

  • Git, häufig in Kombination mit Plattformen wie GitHub oder GitLab, für die Versionskontrolle und Zusammenarbeit bei der Code-Entwicklung.

Diese Werkzeuge können in verschiedenen Kombinationen und Konfigurationen verwendet werden, je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen des Datenanalyseprojekts.