Ejecutar el análisis de datos ayudará a las empresas a descubrir patrones, tendencias y conexiones que les ayuden a tomar mejores decisiones y administrar sus negocios de manera más eficiente. Sin embargo, decidir qué herramientas de análisis de datos serán las mejores para la investigación puede ser un desafío, ya que existen múltiples herramientas y técnicas. Por lo tanto, este artículo destacará las características y ventajas de las principales herramientas de análisis de datos.
¿Quién es un analista de datos?
Un analista de datos utiliza diferentes herramientas y técnicas para investigar, recopilar, organizar y ejecutar análisis de datos de varias fuentes para ayudar a las organizaciones a alcanzar sus objetivos comerciales. Usan lógica, técnicas estadísticas y programación de computadoras para convertir números en información que las organizaciones pueden usar para mejorar el flujo de trabajo y los procesos comerciales. Los analistas de datos son responsables de distinguir entre datos importantes y menos importantes y, a menudo, son responsables de la calidad de los datos y de la preparación de informes para las partes interesadas internas y externas.
¿Qué son las herramientas de análisis de datos?
Las herramientas de análisis de datos son aplicaciones o plataformas de software que permiten a los analistas de datos investigar, recopilar, limpiar, ejecutar análisis y visualizar datos para obtener información y tomar decisiones basadas en datos. Además, brindan a los usuarios acceso a varias operaciones y funciones, lo que les permite administrar diferentes áreas del proceso de análisis de datos.
Las mejores herramientas de análisis de datos
Las principales herramientas y software de los analistas de datos incluyen:
#1. Microsoft Excel
La herramienta de análisis de datos de Microsoft Excel, también conocida como Analysis ToolPak, es un complemento que proporciona a un analista varias herramientas para el análisis de datos financieros, de investigación, estadísticos y de ingeniería. Sus características incluyen:
- Facilidad de activación: Analysis ToolPak se puede activar fácilmente yendo a la pestaña Opciones del menú Archivo, seleccionando Complementos y luego eligiendo Complementos de Excel en la lista desplegable Administrar.
- Varias opciones de análisis: Una vez activado, Analysis ToolPak ofrece una variedad de herramientas de análisis de datos, como regresión, histogramas, análisis de varianza (ANOVA) y pruebas t, entre otras.
- Tablas y gráficos de salida: utiliza funciones macro estadísticas o de ingeniería apropiadas para calcular y mostrar los resultados en tablas de salida. Algunas herramientas también generan gráficos además de tablas de salida.
- Análisis de una sola hoja de trabajo: Las funciones de análisis de datos funcionan en una hoja de trabajo, con resultados que aparecen en la primera hoja de trabajo y tablas formateadas vacías en las hojas de trabajo restantes.
#2. Cuadro
Tableau es una de las herramientas populares de análisis de datos conocida por sus excelentes visualizaciones, velocidad, interactividad y soporte móvil. Tiene una interfaz visual de arrastrar y soltar, lo que facilita la creación de visualizaciones y tableros interactivos sin una gran experiencia en codificación. Las capacidades de visualización de Tableau lo convierten en una opción popular en inteligencia empresarial. Sus características incluyen:
- Interfaz intuitiva y fácil de usar: Tableau es una plataforma de análisis visual fácil de usar para explorar y analizar datos sin conocimientos técnicos.
- Potente exploración de datos: La tecnología VizQL de Tableau permite una rápida identificación visual de patrones y exploración de datos con acciones de arrastrar y soltar.
- Front-end flexible para la exploración de datos: Tableau ofrece una interfaz de exploración de datos versátil para usuarios de todas las habilidades técnicas, que ofrece análisis avanzados, cálculos sofisticados, integración de R/Python, análisis de cohortes y capacidades predictivas para una mejor comprensión y colaboración.
- Integración con R y Python: Tableau se integra con R y Python, lo que mejora las capacidades analíticas y permite la regresión lineal múltiple para obtener información sobre los datos.
- Accesibilidad y colaboración: Ofrece análisis visuales para organizaciones, incluido Tableau Mobile para acceso a datos sobre la marcha, exploración del navegador e integración integrada para mejorar la visibilidad y la colaboración de datos.
#3. Datos del periscopio
Periscope Data es una plataforma de inteligencia comercial que admite integraciones con bases de datos y almacenes de datos populares. Es una de las herramientas de análisis de datos que permite a los analistas técnicos transformar datos mediante SQL, Python o R, mientras que los usuarios menos técnicos pueden crear y compartir paneles fácilmente. Periscope Data también ofrece certificaciones de seguridad, como HIPAA-HITECH. Las características de Periscope Data incluyen:
- Plataforma de datos unificada: Periscope Data ofrece una plataforma unificada para ingerir, almacenar, analizar y generar informes de datos de múltiples fuentes, lo que garantiza una única fuente de datos
- Compatibilidad con SQL, Python y R: Periscope Data integra SQL, Python y R, lo que permite a los profesionales de datos realizar análisis complejos, crear modelos predictivos y crear visualizaciones interactivas en el mismo entorno de desarrollo.
- Visualización de datos: Periscope Data proporciona un conjunto integral de visualización de datos con varias opciones de gráficos, lo que permite a los usuarios crear visualizaciones personalizadas y comprender el progreso del departamento.
- Gobierno y seguridad de datos: Periscope Data proporciona un módulo integral de gobierno de datos para que los usuarios controlen el acceso, creen entornos aislados y garanticen la seguridad y el cumplimiento de los datos.
- Interfaz de usuario intuitiva y gestión de consultas: Periscope Data ofrece una interfaz intuitiva con herramientas de consulta ad-hoc, editor de SQL, autocompletado, formateo y modo de exploración para un análisis de datos y una gestión de consultas eficientes.
#4. BI de energía
Microsoft ofrece Power BI, una herramienta de inteligencia empresarial. Permite a los usuarios importar datos de varias fuentes y crear paneles e informes en tiempo real. Power BI es compatible con la integración de IA y Excel y ofrece conectores de datos personalizados y prediseñados. Permite a las empresas comprender mejor sus datos a través de fuertes análisis y visualizaciones. Las ventajas de usar Power BI incluyen:
- Cuadros de mando en tiempo real: Power BI permite a los usuarios crear paneles en tiempo real que se actualizan instantáneamente para resolver problemas y encontrar oportunidades.
- Interfaz de fácil utilización: Power BI tiene una interfaz intuitiva que facilita a los usuarios la visualización y el análisis de datos.
- Integración de datos: Power BI admite una fácil integración de datos de varias fuentes, incluidos Excel, SQL Server, Azure, Salesforce y más.
- Colaboración: Power BI permite a los usuarios compartir sus paneles e informes con otros, lo que facilita la colaboración en proyectos de análisis de datos
#5. Splunk
Splunk es una popular plataforma de recopilación y análisis de big data que obtiene información de grandes volúmenes de datos de máquinas. Permite a las organizaciones administrar de manera eficiente las aplicaciones, las operaciones de TI, el cumplimiento y la supervisión de la seguridad. Splunk ofrece varias herramientas y características para el análisis de datos, tales como:
- Indexación y búsqueda: Splunk indexa y correlaciona datos en un contenedor para búsquedas, alertas, informes y visualizaciones. Encuentra tendencias, crea mediciones y diagnostica problemas.
- Análisis de datos históricos y en tiempo real: Splunk permite a las empresas analizar y visualizar meses o años de datos desde una interfaz de usuario fluida.
- Integración con datos estructurados: Splunk mejora la inteligencia operativa y los conocimientos empresariales mediante la integración de datos de máquinas con bases de datos relacionales y almacenes de datos.
- Escalabilidad: Splunk se puede escalar rápidamente de uno a varios centros de datos.
- Modelado de datos: los datos indexados pueden ser moldeados en uno o más conjuntos de datos por expertos en el dominio para ayudar a los usuarios finales a evaluar casos comerciales sin aprender el lenguaje de procesamiento de búsqueda de Splunk.
#6. pino de datos
Datapine es una herramienta de análisis de datos que brinda a los clientes un acceso rápido y fácil a sus datos de inteligencia comercial sin necesidad de conocimientos de bases de datos o SQL. Ofrece una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para analizar bases de datos.
Los beneficios de usar DataPine incluyen lo siguiente:
- Toma de decisiones en tiempo real: El análisis de datos en línea permite a las empresas analizar tendencias pasadas, monitorear el desempeño actual y anticipar el futuro. Esto mejora los flujos de trabajo, la toma de decisiones y los ingresos.
- Mejora de la productividad y la calidad de los datos: Centralizar los datos de la empresa en una herramienta de análisis de datos en línea reduce los errores y las malas interpretaciones. Por lo tanto, los usuarios comerciales pueden extraer, analizar y mostrar datos sin soporte de TI.
- Analítica predictiva: Datapine analiza datos históricos y actuales para detectar tendencias y patrones. Predice con precisión el rendimiento futuro, lo que permite a las organizaciones mantenerse a la vanguardia de sus datos.
- Accesibilidad y seguridad de los datos: DataPine permite el acceso remoto a los datos, lo que garantiza la seguridad y las conexiones seguras en cualquier dispositivo con acceso a Internet.
#7. RStudio (posición)
RStudio (Posit) es un lenguaje de programación popular y un entorno de desarrollo integrado (IDE) para el análisis de datos y la computación estadística. Proporciona una interfaz fácil de usar para escribir, ejecutar y depurar código R y ver y manipular datos. Las características de RStudio incluyen:
- Editor de código: RStudio es un editor de código con herramientas de resaltado, finalización y depuración de sintaxis, lo que mejora la eficiencia y los resultados en tiempo real.
- Navegador de espacio de trabajo: El navegador del espacio de trabajo de RStudio realiza un seguimiento de las variables, funciones, listas y marcos de datos de su entorno. Esta visualización de objetos ayuda a manipular y analizar datos.
- Despliegue: RStudio es compatible con Shiny, lo que le permite crear aplicaciones web y paneles interactivos en R sin desarrollo ni implementación web. Esto hace que sea más fácil compartir sus proyectos de análisis de datos con otros.
- Colaboración y reproducibilidad: La integración de Git permite la colaboración en RStudio. RMarkdown proporciona informes con texto, código, gráficos y resultados. Esto ayuda a garantizar la reproducibilidad en sus flujos de trabajo de análisis de datos.
#8. S.A.S.
SAS es un paquete de software para análisis de datos estadísticos avanzados, análisis multivariados, inteligencia empresarial, gestión de datos, visualización y análisis predictivo. Sus características incluyen:
- Independencia de la plataforma: SAS es independiente de la plataforma, lo que significa que puede ejecutarse en varios sistemas operativos como Linux y Windows. Esta flexibilidad permite a los usuarios trabajar con SAS en su sistema operativo preferido.
- Acceso a los datos: SAS permite un fácil acceso a archivos de datos sin procesar y datos de bases de datos externas. Puede leer y escribir datos en casi cualquier formato, lo que lo hace flexible para trabajar con diferentes fuentes de datos.
- Inteligencia de NegocioSAS sobresale en la transformación, análisis y manipulación de datos, ofreciendo control granular y preferencia por tareas de inteligencia de negocios.
- Análisis avanzado: SAS proporciona funciones de análisis avanzadas para la toma de decisiones y la información basadas en datos.
#9. Banco de trabajo MySQL
Una herramienta visual para arquitectos de bases de datos, desarrolladores y administradores de bases de datos que proporciona modelado de datos, desarrollo de SQL y herramientas de administración integrales. Sus características ayudan a los desarrolladores y analistas de datos a trabajar con bases de datos MySQL. Sus características incluyen:
- Diseño de bases de datos visuales y modelado de datos.: MySQL Workbench simplifica el diseño de esquemas, el análisis de datos y la creación de consultas a través de restricciones y modelado visual.
- Exploración y análisis de datos: MySQL Workbench ayuda a la exploración y el análisis de datos a través de consultas SQL, filtrado y clasificación.
- Integración con otras herramientas de análisis de datos: MySQL Workbench se integra con otras herramientas para mejorar la visualización de datos, los informes y el análisis estadístico.
- Servicios de análisis SQL en vivo: MySQL Workbench permite el análisis de datos en tiempo real y las perspectivas de los datos de SQL Analysis Services en vivo.
#10. Calidad
Con características específicas de la industria, más de 11,000 XNUMX marcas mundiales utilizan este software de investigación para estudios de mercado. Ofrece una variedad de características para analizar datos de encuestas. Sus características incluyen lo siguiente:
- Sección Estadísticas iQ: Qualtrics Stats iQ es una herramienta estadística fácil de usar para el análisis en profundidad, la identificación de tendencias y el modelado predictivo, utilizando datos de Qualtrics y fuentes externas..
- Una plataforma basada en la nube: Qualtrics es una plataforma basada en la nube que permite el análisis de datos desde cualquier lugar, lo que permite a los usuarios trabajar de forma remota.
- Integración con sistemas existentes: Qualtrics se integra con los sistemas existentes a través de API, agilizando el análisis y reduciendo el trabajo adicional.
- Soporte de primera clase: Qualtrics brinda soporte experto, lo que garantiza que los usuarios puedan escalar las tareas de análisis de datos y adaptarse a los objetivos de crecimiento con asistencia confiable.
#11. cuchillo
KNIME es una plataforma de análisis de datos de código abierto que permite a los usuarios crear flujos de trabajo de datos mediante una interfaz visual. Ofrece varias herramientas de manipulación, transformación y análisis de datos e integración con otras herramientas de ciencia de datos. Sus características incluyen:
- Escale la ejecución con las demandas: KNIME mejora el rendimiento del flujo de trabajo a través de la transmisión en memoria, el procesamiento de datos multiproceso y la computación distribuida en Apache Spark.
- UX/UI mejorado: KNIME Analytics Platform 5 mejora la experiencia del usuario y simplifica los flujos de trabajo visuales para principiantes.
- Modelado y visualización de datos: KNIME ofrece herramientas de información de datos, incluido el modelado y la visualización, y se integra con proyectos de código abierto como Keras, TensorFlow, H2O, R y Python para un análisis de datos unificado.
- Conserve la calidad y la precisión: KNIME garantiza análisis de alta calidad al proporcionar transparencia, documentación y seguimiento del origen de los datos, pasos y enfoques de modelado para facilitar el mantenimiento y la corrección.
- Funciones que ahorran tiempo: KNIME ofrece funciones que ahorran tiempo para la creación de prototipos y las pruebas, incluidos componentes prediseñados para la ingeniería de funciones, la optimización de hiperparámetros y la interpretabilidad del modelo.
#12. MODELADOR DE DATOS ERWIN (DM)
Erwin Data Modeler (Erwin DM) es una poderosa herramienta de modelado de datos que ofrece una gama de funciones para el análisis y la gestión de datos. Sus características clave incluyen:
- Gobierno e inteligencia de datos: Erwin Data Modeler es un repositorio central para las definiciones de datos, lo que permite la visibilidad, la gobernanza y la gobernanza de datos. Admite términos comerciales, reglas y mejores prácticas, lo que impulsa el uso estratégico de datos.
- Capacidades de modelado de datos: Erwin Data Modeler es una herramienta integral para diseñar, implementar y comprender estructuras de datos comerciales y técnicas complejas, compatible con IDEF1X y notación de modelado dimensional.
- Gestión de metadatos: Erwin Data Modeler automatiza la gestión de datos y los procesos de gobierno, mejorando el valor de los datos empresariales a través de la coherencia, la claridad y la reutilización en iniciativas de integración, datos maestros, metadatos y análisis.
#13. Naranja
Un software de minería de datos líder que utiliza estadísticas, inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para identificar tendencias y patrones ocultos en conjuntos de datos grandes y complejos. Sus características incluyen:
- Programación visual: Orange proporciona una interfaz de programación visual para flujos de trabajo de análisis de datos, lo que permite una fácil exploración y análisis sin código.
- Amplia caja de herramientas: Orange proporciona una caja de herramientas diversa para tareas de análisis de datos, incluidos widgets para entrada, filtrado, muestreo, imputación, manipulación de características, visualización y algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados.
- Complementos para funcionalidad extendida: Orange ofrece complementos para varios análisis de datos, lo que permite a los usuarios realizar análisis especializados y trabajar con tipos de datos específicos.
- Código abierto y multiplataforma: Orange es un paquete de software de código abierto, publicado bajo licencia GPL, disponible en GitHub, compatible con macOS, Windows y Linux.
Herramientas de análisis de Big Data
Las herramientas de análisis de big data son software y tecnologías que se utilizan para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos para extraer información y patrones significativos. Hay varias herramientas de análisis de big data disponibles, tanto de código abierto como comerciales, con diferentes características y capacidades.
Algunas herramientas populares incluyen Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise y Microsoft Power BI. Estas herramientas ofrecen funcionalidades como análisis de datos cualitativos, modelado predictivo, visualización de datos e integración con otros lenguajes estadísticos y de programación.
Tres cosas que debe considerar al seleccionar herramientas de análisis de big data para su negocio son:
- Capacidades analíticas: busque herramientas que ofrezcan varios tipos de modelos analíticos, como minería predictiva, árboles de decisión, series temporales y análisis de cestas de la compra.
- moderna: Considere si la herramienta puede integrarse con otras herramientas estadísticas y lenguajes de programación para un análisis personalizado.
- Importación y exportación de datos.: compruebe lo fácil que es importar y exportar datos desde la herramienta, así como conectarlos a su repositorio de big data.
¿Qué técnicas utilizan los analistas de datos?
Los analistas de datos utilizan varias técnicas y herramientas para analizar datos y obtener información significativa. Las técnicas que utilizan los analistas de datos para el análisis incluyen:
- Análisis cuantitativo
- Analisis cualitativo
- Visualización de datos
- Limpieza y preprocesamiento de datos
- Exploración de datos
- Modelado de datos
Herramientas para el Análisis de Datos en Investigación
Con respecto al análisis de datos en la investigación, varias herramientas pueden ayudarlo a recopilar, procesar, analizar y visualizar datos. Las herramientas populares para el análisis de datos en la investigación son:
- Excel: Excel es una de las herramientas más utilizadas para el análisis de datos, especialmente para conjuntos de datos más pequeños en la investigación.
- SPSS: SPSS es un software de análisis de datos ampliamente utilizado en ciencias sociales e investigación empresarial.
- Stata: Stata es un paquete de software de análisis de datos comúnmente utilizado en economía, ciencias sociales y otros campos de investigación. Stata es conocido por su facilidad de uso y manejo de big data.
- Apache Spark: Apache Spark es un motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala. Spark proporciona API en varios idiomas, incluidos Python y R, lo que la convierte en una de las herramientas accesibles para la investigación de análisis de datos.
Software de análisis de datos
El software de análisis de datos es crucial para que las empresas administren y analicen sus datos de manera efectiva. Permite a los usuarios organizar, explicar y presentar datos de manera significativa. Hay varias opciones de software de análisis de datos disponibles, cada una con características y capacidades.
Consejos para elegir el mejor software de análisis de datos
- Antes de elegir un software de análisis de datos, es importante comprender los tipos de datos que su organización desea analizar y sus requisitos de integración de datos.
- Determine quién utilizará el software de análisis de datos. Por lo tanto, considere el soporte de la herramienta para visualizaciones relevantes para su empresa.
- Evaluar las capacidades de modelado de datos del software de análisis de datos.
- Considere el precio y el modelo de licencia del software de análisis de datos.
¿Se utiliza SQL para el análisis de datos?
El lenguaje de consulta estructurado (SQL) se utiliza para buscar datos. Es un lenguaje poderoso que fue hecho para trabajar con bases de datos relacionales. También permite a los usuarios obtener datos de bases de datos, cambiarlos y examinarlos. Además, los analistas de datos y los científicos utilizan con frecuencia SQL como lenguaje de programación para realizar tareas como filtrar, agregar y transformar datos.
¿Cuáles son los cuatro tipos de análisis?
Los cuatro tipos de análisis son descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
- Analítica descriptiva: el análisis descriptivo resume los datos históricos utilizando técnicas de extracción y agregación de datos para descubrir tendencias y patrones. También se presenta a menudo en representaciones visuales como tablas y gráficos, lo que proporciona información para un análisis posterior.
- Análisis de diagnóstico: El análisis de diagnóstico analiza eventos pasados mediante la exploración de datos, la visualización y el análisis estadístico para descubrir las causas fundamentales, las relaciones y también las correlaciones.
- Analítica predictiva: el análisis predictivo pronostica resultados futuros utilizando datos históricos, utilizando modelos estadísticos, aprendizaje automático y extracción de datos para diversos fines, como pronóstico de demanda, segmentación de clientes, detección de fraudes y evaluación de riesgos.
- Analítica prescriptiva: el análisis prescriptivo ofrece recomendaciones para acciones utilizando técnicas avanzadas como optimización y simulación. Además, se enfoca en escenarios y sus impactos potenciales en indicadores clave de desempeño.
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Referencias
