Hay muchas herramientas para el análisis de datos. Es importante elegir la mejor herramienta para sus necesidades particulares. Algunas herramientas son gratuitas y otras cobran una tarifa. Asegúrese de considerar su negocio y sus necesidades personales al elegir una herramienta. También debe asegurarse de que la herramienta que elija esté bien establecida en el mercado y popular.
Microsoft Excel es una de las herramientas de análisis de datos más comunes. Es parte del conjunto de programas de la oficina, y es utilizado por muchas compañías, incluidas Facebook y Google. Ofrece una gama de cuadros, funciones y otras características para ayudar a analizar e interpretar datos. Sin embargo, hay algunas limitaciones con Excel. Por ejemplo, hay un límite en la cantidad de filas y columnas que puede almacenar. Además, no está diseñado para grandes conjuntos de datos.
Tableau es una poderosa herramienta de visualización de datos. Con él, puede crear gráficos, mapas y otros gráficos interactivos. Muchas compañías usan Tableau, incluidos LinkedIn, Deloitte, Audi, Barclays, Skype y Netflix. Si desea obtener más información sobre la herramienta, hay un curso en línea gratuito disponible.
Otra herramienta popular de visualización de datos es Python. Es un lenguaje de programación de código abierto que ofrece una amplia gama de bibliotecas para analizar y visualizar datos. Incluye una variedad de paquetes de aprendizaje gráfico y automático.
Una de las primeras bibliotecas de Python es Numpy. Esto es especialmente útil para aplicaciones de ciencia de datos. Python es un lenguaje de programación potente y fácil de aprender que le permite crear visualizaciones dinámicas rápida y fácilmente. Pero si necesita realizar análisis complejos, deberá instalar bibliotecas más sofisticadas.
R es un lenguaje de programación de código abierto que tiene un fuerte enfoque en la visualización de datos gráficos. R presenta más de 15,000 paquetes de código abierto, y se pueden usar para el análisis de datos estadísticos y exploratorios. La ventaja de R sobre Python es que R es más fácil de aprender y usar.
Metabase es una plataforma de análisis de código abierto que está diseñada para expertos y no expertos. Los usuarios no técnicos pueden crear consultas y hacer preguntas sobre datos, y los expertos pueden impulsar los resultados a sistemas externos. Una gran característica de la interfaz es que admite agregaciones y filtrado simple.
Excel es una herramienta ampliamente utilizada para hojas de cálculo, y también es una de las herramientas de análisis de datos más antiguas y bien establecidas. Al igual que Python, es un programa de código abierto y es gratuito para descargar. Aunque es un poco lento cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes, aún puede realizar cálculos básicos.
Microsoft Power BI es una herramienta más nueva en el mercado de las herramientas de análisis de datos. Comenzó como un complemento de Excel y luego fue reconstruido como una plataforma de inteligencia empresarial independiente. Se conecta a docenas de fuentes de datos y puede importar datos a paneles en vivo. Cuando necesite compartir información, puede crear un tablero y publicarla.
Otra herramienta popular es RapidMiner, que es una plataforma integrada de ciencia de datos. RapidMiner es compatible con muchas fuentes de datos diferentes, incluidos los datos de TERA, IBM DB2 y MySQL.
