Las mejores herramientas de análisis de datos: actualizado

Las herramientas de análisis de datos son software y programas que recopilan y analizan datos sobre una empresa, sus clientes y su competencia para mejorar los procesos y ayudar a descubrir información para tomar decisiones basadas en datos. Además, las mejores herramientas de análisis de datos ayudan a las empresas a obtener información de los datos de los clientes y a encontrar tendencias y patrones para obtener mejores resultados comerciales. Por lo tanto, hay una gran cantidad de herramientas gratuitas de análisis de datos que puede utilizar, ya sea que desee realizar análisis de datos básicos o más avanzados. Siga leyendo para obtener más información.

General

Las herramientas de análisis de datos ayudan a las empresas de varias maneras, ya que pueden rastrear y analizar datos, lo que les permite crear informes. Tener una idea de estas herramientas como propietario de un negocio lo ayuda a tomar mejores decisiones sobre dónde poner sus recursos y cómo poner un precio a los bienes y servicios.

Igualmente importante, las mejores herramientas de análisis de datos ayudan a identificar tendencias y una mejor comprensión de la base de clientes. Además, el mejor tipo de análisis de datos para una empresa depende de su etapa de desarrollo, pero generalmente solo brinda información para tomar decisiones comerciales reactivas, no proactivas.

Tipos de herramientas de análisis de datos

A continuación se muestran los distintos tipos.

#1. Análisis de diagnóstico

El análisis de datos de diagnóstico es el proceso de examinar datos para comprender la causa y el evento o por qué sucedió algo. Al igual que el análisis descriptivo, utiliza datos históricos para responder una pregunta. Pero en lugar de centrarse en "el qué", el análisis de diagnóstico aborda la pregunta crítica de por qué ocurrió una ocurrencia o anomalía dentro de sus datos. Este tipo de análisis ayuda a las empresas a responder preguntas como:

¿Por qué las ventas de nuestra empresa cayeron en el trimestre anterior?
¿Por qué estamos viendo un aumento en la rotación de clientes?
¿Por qué una canasta específica de productos supera ampliamente las cifras de ventas del año anterior?

El análisis de diagnóstico tiende a ser más accesible y se adapta a una gama más amplia de casos de uso que el aprendizaje automático/análisis predictivo. Es posible que incluso descubra que resuelve algunos problemas comerciales que destinó a casos de uso de análisis predictivo.

#2. Análisis de datos prescriptivos

El análisis prescriptivo es donde la IA y los grandes datos se combinan para ayudar a pronosticar los resultados e identificar qué acciones tomar. Esta categoría de análisis se puede dividir en optimización y pruebas aleatorias. Usando los avances en ML, el análisis prescriptivo puede ayudar a responder preguntas como "¿Qué pasa si intentamos esto?" y "¿Cuál es la mejor acción?" Puede probar las variables correctas e incluso sugerir nuevas variables que ofrezcan una mayor probabilidad de generar un resultado positivo.

#3. Análisis de datos descriptivos

El análisis descriptivo es la columna vertebral de los informes porque es imposible tener herramientas y tableros de inteligencia comercial (BI) sin él. Por lo tanto, el análisis descriptivo responde a la pregunta "¿Qué pasó?". Este tipo de análisis es, con mucho, el más utilizado por los clientes, ya que proporciona informes y análisis centrados en eventos pasados. Ayuda a las empresas a entender cosas como:

¿Cuánto vendimos como empresa?
¿Cuál fue nuestra productividad general?
¿Cuántos clientes se batieron en el último trimestre?

El análisis descriptivo se utiliza para comprender el rendimiento general a nivel agregado y es, con mucho, el lugar más fácil para que una empresa comience, ya que los datos tienden a estar fácilmente disponibles para crear informes y aplicaciones.

#4. Análisis predictivo de datos

El análisis predictivo es una forma de análisis avanzado que determina lo que es probable que suceda en función de los datos históricos mediante el aprendizaje automático. Los datos históricos que comprenden la mayor parte de los análisis descriptivos y de diagnóstico se utilizan como base para crear modelos de análisis predictivo.

Por ejemplo, una campaña publicitaria para ropa masculina en Instagram podría aplicar análisis predictivos para determinar qué tan cerca se relaciona la tasa de conversión con el área geográfica, el nivel de ingresos y los intereses de una audiencia objetivo para analizar las estadísticas de dos (o más) audiencias objetivo y proporcionar posibles valores de ingresos para cada grupo demográfico

Cómo elegir una herramienta eficaz de análisis de datos

Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada puede ser un desafío. Si tiene dificultades para seleccionar una herramienta eficaz de la lista anterior, las respuestas a estas preguntas lo guiarán para encontrar la mejor herramienta de análisis de datos que se ajuste a sus necesidades:

#1. ¿Qué tipo de datos necesito analizar?

Antes de elegir una herramienta de análisis de datos, debe decidir el tipo de datos que desea analizar. ¿Son datos cuantitativos o cualitativos? Porque los datos numéricos almacenados en hojas de cálculo y bases de datos son fáciles de transformar en información visual utilizando datos en Excel y herramientas de BI como Tableau. Pero dar sentido a los datos cualitativos, como las respuestas de encuestas abiertas, los correos electrónicos y las conversaciones en las redes sociales, a menudo requiere un software de análisis de datos de IA.

#2. Habilidades necesarias para usar herramientas

La mayoría de las empresas tienen equipos de ciencia de datos refinados que manejan consultas y herramientas de SQL. No se necesitan profesionales para hacer que una herramienta de análisis de datos funcione, pero si es necesario, llene el vacío para la capacitación o contrate a una persona con las habilidades adecuadas para enseñar a sus equipos. En su lugar, use una herramienta que sea fácil de usar y otorgue acceso a todos los miembros del equipo.

#3. ¿Cuántos datos necesito analizar?

Si recibe unos cientos de puntos de datos al mes, es posible que pueda manejar estos datos sin herramientas avanzadas que automaticen los procesos de recopilación y análisis de datos. Sin embargo, si sus datos ascienden a miles, querrá implementar herramientas de inteligencia artificial para evitar perder tiempo en tareas manuales y tediosas. Analizar grandes cantidades de datos de texto a mano, por ejemplo, no solo es repetitivo, sino que también puede generar resultados deficientes.

¿Por qué? Porque los humanos somos subjetivos. Si necesita contratar muchas manos para clasificar y etiquetar sus datos, cada etiquetador humano etiquetará sus puntos de datos de manera diferente. Las herramientas de IA se entrenan utilizando un conjunto de criterios y, a menudo, se pueden personalizar, por lo que puede asegurarse de que sus datos brinden información precisa y procesable. .

#4. cual es mi presupuesto

También es necesario considerar los costos de infraestructura. ¿Necesitará invertir en un almacén de datos o almacenamiento de datos basado en la nube y canalizaciones de datos? Nuevamente, deberá pensar en la estructura de su equipo actual y si tiene el presupuesto para contratar un equipo de expertos si opta por herramientas de análisis de datos más complejas. Finalmente, las herramientas de análisis de datos de precio y tiempo de implementación también influirán en su decisión. Al comparar herramientas de análisis de datos, es posible que desee verificar si puede pagar por lo que usa o si hay una tarifa mensual fija.

#5. Hora

Finalmente, ¿cuánto tiempo lleva implementar las herramientas de análisis de datos? ¿Necesita una solución que esté lista y funcionando en 4 semanas o 4 meses? Si está creando sus propias herramientas de análisis de datos, deberá tener en cuenta los costos del tiempo de espera improductivo. precio y licencia. Algunas herramientas de análisis de datos se ofrecerán mediante suscripción o licencia. En este caso, es posible que deba considerar la cantidad de usuarios necesarios o, si solo busca proyecto por proyecto, la duración potencial de la suscripción.

Una vez que haya respondido todas las preguntas anteriores, comprenderá mejor qué herramientas son adecuadas para usted.

Las mejores herramientas de análisis de datos

Las mejores herramientas de análisis de datos ayudan a las empresas a mejorar sus productos y servicios para aumentar la satisfacción del cliente. En esencia, el análisis de datos consiste en recopilar y organizar grandes cantidades de datos para extraer información útil que ayude a tomar decisiones comerciales clave. En general, Data Analytics examina datos y genera predicciones para extraer información útil. Echemos un vistazo a las mejores herramientas de análisis de datos a continuación,

#1.Punto de reflexión

A diferencia de las herramientas de análisis de datos tradicionales, ThoughtSpot funciona en la comprensión del lenguaje natural. Para visualizar tus datos, solo tienes que hacer la pregunta correcta usando lenguaje natural. ThoughtSpot muestra automáticamente visualizaciones y otras perspectivas únicas, que puede usar para crear informes o tableros.

#2. Microsoft Excel

El software de hoja de cálculo más conocido del mundo. Además, cuenta con cálculos y funciones gráficas que son ideales para el análisis de datos. Cualquiera que sea su especialidad, y sin importar qué otro software pueda necesitar, Excel es un elemento básico en el campo. Sus valiosas características integradas incluyen tablas dinámicas y herramientas de creación.

# 3. Pitón

Un lenguaje de programación con una amplia gama de usos, Python es imprescindible para cualquier analista de datos. A diferencia de los lenguajes más complejos, se enfoca en la legibilidad y su popularidad general en el campo de la tecnología significa que muchos programadores ya están familiarizados con él. Python también es extremadamente versátil; tiene una amplia gama de bibliotecas de recursos adecuadas para una variedad de diferentes tareas de análisis de datos

#4. Qlikview

Se recomienda Qlikview como la mejor herramienta para la visualización de datos. Es más rápido, fácil y único en la naturaleza. Hay una comunidad en QlikView que tiene foros de discusión, blogs y una biblioteca. La comunidad ayuda a resolver la mayoría de sus consultas. Muestra la relación entre los datos usando diferentes colores. Qlikview ayuda a los usuarios a tomar las decisiones correctas desde sus diferentes enfoques de visualización de datos.

#5. R [CRAN]

Se usa comúnmente para crear software de análisis estadístico/de datos. La sintaxis de R es más compleja que la de Python y la curva de aprendizaje es más pronunciada. Sin embargo, fue construido específicamente para hacer frente a tareas de computación estadística pesada y es muy popular para la visualización de datos. Un poco como Python, R también tiene una red de código disponible gratuitamente, llamada CRAN (Comprehensive R Archive Network), que ofrece más de 10,000 XNUMX paquetes.

Herramientas gratuitas de análisis de datos

Las herramientas gratuitas de análisis de datos se utilizan para analizar datos y crear conocimientos significativos a partir del conjunto de datos. Se trata de un conjunto de herramientas que ayuda a las empresas a crear un proceso de toma de decisiones basado en datos.

Las herramientas gratuitas de análisis de datos son aplicaciones y software que utilizan los analistas de datos para desarrollar y realizar los procesos analíticos necesarios que ayudan a las empresas a tomar decisiones comerciales mejores y más informadas, al mismo tiempo que reducen los costos y aumentan las ganancias. A continuación se muestran ejemplos de herramientas gratuitas de análisis de datos.

#1. espectador

Looker basado en la nube proporciona una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar que es fácil de usar. Ofrece herramientas y gestión gratuitas de análisis de datos, inteligencia empresarial y capacidades de visualización avanzadas. La estrategia de múltiples nubes de la herramienta admite el uso de varias fuentes de datos y métodos de implementación. Looker también se conecta fácilmente con una variedad de bases de datos, incluidas Snowflake y Amazon Redshift.

#2. Naranja

es una herramienta de aprendizaje automático y minería de datos de código abierto que existe desde hace más de 20 años como un proyecto de la Universidad de Ljubljana. El kit de herramientas naranja se puede utilizar como visualización de datos simples para algoritmos de aprendizaje automático complicados, siempre que sea de código abierto. También se puede utilizar con la biblioteca de Python. Es como un lienzo donde el usuario coloca los widgets y se crea el flujo de trabajo. Todas las funcionalidades de datos se realizan en el lienzo de widgets. Los usuarios pueden explorar varias técnicas de visualización disponibles en la herramienta.

#3. domo

proporciona más de 1,000 integraciones integradas llamadas conectores que permiten a los usuarios transferir datos hacia y desde sistemas externos en las instalaciones y en la nube. Domo también admite la creación de aplicaciones personalizadas que se integran con la plataforma, lo que permite a los desarrolladores ampliar el sistema con acceso inmediato a los conectores y las herramientas de visualización. Domo viene como una plataforma única que incluye un almacén de datos y un software ETL, por lo que las empresas que ya tienen su propio almacén de datos y canalización de datos configurados pueden querer buscar en otra parte.

#4. metabase

Esta es una herramienta gratuita de análisis e inteligencia empresarial de código abierto. Metabase permite a los usuarios "hacer preguntas" sobre los datos, que es una forma para que los usuarios no técnicos utilicen una interfaz de apuntar y hacer clic para la construcción de consultas. Esto funciona bien para filtraciones y agregaciones simples; los usuarios más técnicos pueden ir directamente a SQL sin formato para un análisis más complejo. Metabase también tiene la capacidad de enviar resultados analíticos a sistemas externos como Slack.

#5. Cuadro

Una herramienta de análisis gratuita para la visualización de datos, desde datos simples hasta datos complejos. Es algo interactivo y podemos sugerir etiquetas, herramientas, el tamaño de la columna y casi cualquier cosa que podamos personalizar. La interfaz de arrastrar y soltar es realmente útil en este software y los cálculos también se pueden realizar en Tableau. Cualquiera que no tenga idea de análisis puede ver y comprender los datos de la plataforma de Tableau.

Beneficios de las herramientas de análisis de datos

Al impulsar las herramientas de análisis de datos, las organizaciones pueden acelerar la toma de decisiones, obtener nuevos clientes, mejorar la experiencia del cliente y prepararse para el futuro. Algunos de los beneficios de las herramientas de análisis de datos son:

#1. Acelerar la toma de decisiones

Dado que las herramientas de análisis de datos pueden empoderar a todos los profesionales con análisis de autoservicio, las organizaciones pueden acelerar la toma de decisiones con la alfabetización de datos. Los usuarios pueden hacer diferentes preguntas y descubrir ideas que pueden revolucionar las operaciones comerciales y el rendimiento de las ventas.

#2. ganar clientes

Mediante el análisis de datos de dominio público, incluidas las redes sociales, las organizaciones pueden identificar las necesidades cambiantes de los usuarios. Esto permitirá a las empresas mantenerse al tanto de los requisitos cambiantes agregando nuevos productos/servicios para seguir adquiriendo nuevos usos.

#3. Mejore la experiencia del cliente

Las herramientas de análisis de datos lo ayudan a evaluar las deficiencias en la entrega de productos/servicios y le permiten encontrar lo que no les gusta a los usuarios. Con las herramientas de análisis de datos, puede realizar análisis avanzados, como el análisis sentimental, para descubrir cómo se sienten los clientes con respecto a sus productos, lo que le permite atender mejor a los usuarios.

#4. Conviértase a prueba de futuro

Con insights, las organizaciones toman decisiones informadas para obtener mejores resultados en el futuro. Durante años, las empresas confiaron en la intuición de los tomadores de decisiones, pero con el análisis de datos, pueden eliminar suposiciones inexactas y trabajar con claridad.

Conclusión

El análisis de datos se puede hacer fácilmente con un poco de práctica. Todas las herramientas no ayudarán por igual. Es bueno seleccionar una herramienta y convertirse en un maestro en esa herramienta. Comprender los datos es esencial para saber dónde estamos realmente en términos de análisis de datos. La programación no es realmente importante para visualizar y analizar datos. Pero algunas herramientas te acercan más a la programación.

Referencias

educaba
.datos de puntada.
.forbes.
Carrera de fundición