A execução da análise de dados ajudará as empresas a descobrir padrões, tendências e conexões que as ajudam a fazer melhores escolhas e administrar seus negócios com mais eficiência. No entanto, decidir quais ferramentas de análise de dados serão melhores para pesquisa pode ser um desafio, pois existem várias ferramentas e técnicas. Portanto, este artigo destacará os recursos e vantagens das principais ferramentas de análise de dados.
Quem é um analista de dados?
Um analista de dados usa diferentes ferramentas e técnicas para pesquisar, coletar, organizar e executar análises de dados de várias fontes para ajudar as organizações a atingir seus objetivos de negócios. Eles usam lógica, técnicas estatísticas e programação de computador para transformar números em informações que as organizações podem usar para melhorar o fluxo de trabalho e os processos de negócios. Os analistas de dados são responsáveis por distinguir entre dados importantes e menos importantes, e geralmente são responsáveis pela qualidade dos dados e pela preparação de relatórios para as partes interessadas internas e externas.
O que são ferramentas de análise de dados?
As ferramentas de análise de dados são aplicativos de software ou plataformas que permitem aos analistas de dados pesquisar, coletar, limpar, executar análises e visualizar dados para obter insights e tomar decisões baseadas em dados. Além disso, eles fornecem aos usuários acesso a várias operações e recursos, permitindo que eles gerenciem diferentes áreas do processo de análise de dados.
Melhores ferramentas de análise de dados
As principais ferramentas e softwares dos analistas de dados incluem:
#1. Microsoft Excel
A ferramenta de análise de dados do Microsoft Excel, também conhecida como Analysis ToolPak, é um suplemento que fornece ao analista várias ferramentas para análise de dados financeiros, de pesquisa, estatísticos e de engenharia. Suas características incluem:
- Facilidade de ativação: O Analysis ToolPak pode ser facilmente ativado indo para a guia Opções do menu Arquivo, selecionando Suplementos e, em seguida, escolhendo Suplementos do Excel na lista suspensa Gerenciar.
- Várias opções de análise: Uma vez ativado, o Analysis ToolPak oferece uma variedade de ferramentas de análise de dados, como regressão, histogramas, análise de variância (ANOVA) e testes t, entre outros.
- Tabelas e gráficos de saída: Ele usa funções macro estatísticas ou de engenharia apropriadas para calcular e exibir os resultados em tabelas de saída. Algumas ferramentas também geram gráficos além das tabelas de saída.
- Análise de planilha única: as funções de análise de dados funcionam em uma planilha, com os resultados aparecendo na primeira planilha e tabelas formatadas vazias nas planilhas restantes.
#2. Quadro
O Tableau é uma das ferramentas populares de análise de dados, conhecida por suas excelentes visualizações, velocidade, interatividade e suporte móvel. Ele tem uma interface visual de arrastar e soltar, facilitando a criação de visualizações e painéis interativos sem experiência extensa em codificação. Os recursos de visualização do Tableau o tornam uma escolha popular em inteligência de negócios. Suas características incluem:
- Interface intuitiva e amigável: o Tableau é uma plataforma de análise visual fácil de usar para explorar e analisar dados sem conhecimento técnico.
- Exploração poderosa de dados: A tecnologia VizQL do Tableau permite a identificação visual rápida de padrões e a exploração de dados com ações de arrastar e soltar.
- Front-end flexível para exploração de dados: o Tableau oferece um front-end de exploração de dados versátil para usuários de todas as habilidades técnicas, oferecendo análises avançadas, cálculos sofisticados, integração R/Python, análise de coorte e recursos preditivos para melhor compreensão e colaboração.
- Integração com R e Python: o Tableau se integra ao R e ao Python, aprimorando os recursos analíticos e permitindo a regressão linear múltipla para insights de dados.
- Acessibilidade e colaboração: Ele oferece análises visuais para organizações, incluindo o Tableau Mobile para acesso a dados em movimento, exploração do navegador e integração incorporada para maior visibilidade e melhor colaboração de dados.
#3. Dados do periscópio
O Periscope Data é uma plataforma de inteligência de negócios que oferece suporte a integrações com data warehouses e bancos de dados populares. É uma das ferramentas de análise de dados que permite aos analistas técnicos transformar dados usando SQL, Python ou R, enquanto usuários menos técnicos podem criar e compartilhar facilmente painéis. O Periscope Data também oferece certificações de segurança, como HIPAA-HITECH. Os recursos dos dados do periscópio incluem:
- Plataforma de dados unificada: O Periscope Data oferece uma plataforma unificada para ingerir, armazenar, analisar e relatar dados de várias fontes, garantindo uma única fonte de dados
- Suporte para SQL, Python e R: Periscope Data integra SQL, Python e R, permitindo que profissionais de dados realizem análises complexas, construam modelos preditivos e criem visualizações interativas no mesmo ambiente de desenvolvimento.
- Visualização de dados: Periscope Data fornece um conjunto abrangente de visualização de dados com várias opções de gráficos, permitindo que os usuários criem visualizações personalizadas e entendam o progresso do departamento.
- Governança e segurança de dados: O Periscope Data fornece um módulo abrangente de governança de dados para que os usuários controlem o acesso, criem ambientes isolados e garantam a segurança e a conformidade dos dados.
- IU intuitiva e gerenciamento de consultas: Periscope Data oferece uma interface intuitiva com ferramentas de consulta ad-hoc, editor SQL, preenchimento automático, formatação e modo de exploração para análise de dados eficiente e gerenciamento de consulta.
#4. Power BI
A Microsoft oferece o Power BI, uma ferramenta de inteligência de negócios. Ele permite que os usuários importem dados de várias fontes e criem painéis e relatórios em tempo real. O Power BI oferece suporte à integração de IA e Excel e oferece conectores de dados personalizados e pré-criados. Ele permite que as empresas entendam melhor seus dados por meio de análises e visualizações robustas. As vantagens de usar o Power BI incluem:
- Painéis em tempo real: o Power BI permite que os usuários criem painéis em tempo real que são atualizados instantaneamente para resolver problemas e encontrar oportunidades.
- Interface amigável: o Power BI possui uma interface intuitiva que facilita a visualização e análise de dados pelos usuários.
- Integração de dados: o Power BI oferece suporte à fácil integração de dados de várias fontes, incluindo Excel, SQL Server, Azure, Salesforce e muito mais.
- Colaboração: O Power BI permite que os usuários compartilhem seus painéis e relatórios com outras pessoas, facilitando a colaboração em projetos de análise de dados
#5. Splunk
O Splunk é uma plataforma popular de coleta e análise de big data que obtém insights de grandes volumes de dados de máquina. Ele permite que as organizações gerenciem com eficiência aplicativos, operações de TI, conformidade e monitoramento de segurança. O Splunk oferece diversas ferramentas e recursos para análise de dados, como:
- Indexação e pesquisa: O Splunk indexa e correlaciona dados em um contêiner para pesquisa, alertas, relatórios e visualizações. Ele encontra tendências, cria medições e diagnostica problemas.
- Análise de dados históricos e em tempo real: O Splunk permite que as empresas analisem e visualizem meses ou anos de dados a partir de uma interface de usuário fluida.
- Integração com dados estruturados: O Splunk aprimora a inteligência operacional e os insights de negócios integrando dados de máquina com bancos de dados relacionais e armazéns de dados.
- AMPLIAR: O Splunk pode ser dimensionado rapidamente de um único para vários data centers.
- Modelagem de dados: os dados indexados podem ser moldados em um ou mais conjuntos de dados por especialistas de domínio para ajudar os usuários finais a avaliar casos de negócios sem aprender a linguagem de processamento de pesquisa do Splunk.
#6. datapine
O Datapine é uma ferramenta de análise de dados que oferece aos clientes acesso rápido e fácil aos seus dados de inteligência de negócios sem a necessidade de conhecimento de SQL ou banco de dados. Ele oferece uma interface intuitiva de arrastar e soltar para analisar bancos de dados.
Os benefícios de usar o DataPine incluem o seguinte:
- Tomada de decisão em tempo real: a análise de dados on-line permite que as empresas analisem tendências passadas, monitorem o desempenho atual e antecipem o futuro. Isso aprimora os fluxos de trabalho, a tomada de decisões e as receitas.
- Maior produtividade e qualidade de dados: A centralização dos dados da empresa em uma ferramenta de análise de dados online reduz erros e más interpretações. Assim, os usuários de negócios podem extrair, analisar e exibir dados sem suporte de TI.
- Análise preditiva: Datapine analisa dados históricos e atuais para detectar tendências e padrões. Ele prevê com precisão o desempenho futuro, permitindo que as organizações fiquem à frente de seus dados.
- Acessibilidade e segurança de dados: DataPine permite acesso remoto aos dados, garantindo segurança e conexões seguras em qualquer dispositivo habilitado para internet.
#7. RStudio (posição)
RStudio (Posit) é uma linguagem de programação popular e ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para análise de dados e computação estatística. Ele fornece uma interface amigável para escrever, executar e depurar código R e visualizar e manipular dados. Os recursos do RStudio incluem:
- Editor de código: RStudio é um editor de código com realce de sintaxe, conclusão e ferramentas de depuração, aprimorando a eficiência e as saídas em tempo real.
- Navegador do espaço de trabalho: o navegador do espaço de trabalho do RStudio rastreia as variáveis, funções, listas e quadros de dados do seu ambiente. Essa exibição visual de objetos ajuda a manipular e analisar dados.
- desenvolvimento: o RStudio oferece suporte ao Shiny, permitindo que você crie aplicativos da Web e painéis interativos em R sem desenvolvimento ou implantação da Web. Isso facilita o compartilhamento de seus projetos de análise de dados com outras pessoas.
- Colaboração e reprodutibilidade: A integração do Git permite a colaboração no RStudio. O RMarkdown fornece relatórios com texto, código, gráficos e resultados. Isso ajuda a garantir a reprodutibilidade em seus fluxos de trabalho de análise de dados.
#8. SAS
SAS é um conjunto de software para análise estatística avançada de dados, análises multivariadas, inteligência de negócios, gerenciamento de dados, visualização e análise preditiva. Suas características incluem:
- Independência de plataforma: SAS é independente de plataforma, o que significa que pode ser executado em vários sistemas operacionais, como Linux e Windows. Essa flexibilidade permite que os usuários trabalhem com SAS em seu sistema operacional preferido.
- Acesso de dados: O SAS permite fácil acesso a arquivos de dados brutos e dados de bancos de dados externos. Ele pode ler e gravar dados em praticamente qualquer formato, tornando-o flexível para trabalhar com diferentes fontes de dados.
- Inteligência de negócios: O SAS se destaca na transformação, análise e manipulação de dados, oferecendo controle granular e preferência por tarefas de business intelligence.
- Análise avançada: SAS fornece recursos analíticos avançados para tomada de decisões e insights orientados por dados.
#9. Ambiente de trabalho MySQL
Uma ferramenta visual para arquitetos de banco de dados, desenvolvedores e DBAs que fornece modelagem de dados, desenvolvimento de SQL e ferramentas de administração abrangentes. Seus recursos ajudam desenvolvedores e analistas de dados a trabalhar com bancos de dados MySQL. Suas características incluem:
- Projeto de banco de dados visual e modelagem de dados: MySQL Workbench simplifica o projeto de esquema, análise de dados e criação de consulta por meio de modelagem visual e restrições.
- Exploração e análise de dados: MySQL Workbench ajuda na exploração e análise de dados por meio de consultas SQL, filtragem e classificação.
- Integração com outras ferramentas de análise de dados: O MySQL Workbench integra-se com outras ferramentas para visualização aprimorada de dados, relatórios e análise estatística.
- Serviços de análise SQL ao vivo: MySQL Workbench permite análise de dados em tempo real e insights de dados ao vivo do SQL Analysis Services.
#10. Qualtrics
Com recursos específicos da indústria, mais de 11,000 marcas mundiais usam este software de pesquisa para pesquisa de mercado. Ele oferece uma variedade de recursos para analisar dados de pesquisa. Suas características incluem o seguinte:
- Seção de estatísticas iQ: Qualtrics Stats iQ é uma ferramenta estatística amigável para análise detalhada, identificação de tendências e modelagem preditiva, utilizando dados da Qualtrics e fontes externas.
- Uma plataforma baseada em nuvem: Qualtrics é uma plataforma baseada em nuvem que permite a análise de dados de qualquer lugar, permitindo que os usuários trabalhem remotamente.
- Integração com sistemas existentes: a Qualtrics se integra aos sistemas existentes via API, simplificando a análise e reduzindo o trabalho adicional.
- Suporte de primeira classe: A Qualtrics fornece suporte especializado, garantindo que os usuários possam dimensionar tarefas de análise de dados e se adaptar às metas de crescimento com assistência confiável.
#11. KNIME
KNIME é uma plataforma de análise de dados de código aberto que permite aos usuários criar fluxos de trabalho de dados usando uma interface visual. Ele oferece várias ferramentas de manipulação, transformação e análise de dados e integração com outras ferramentas de ciência de dados. Suas características incluem:
- Escale a execução com as demandas: KNIME aprimora o desempenho do fluxo de trabalho por meio de streaming na memória, processamento de dados multithread e computação distribuída no Apache Spark.
- UX/UI aprimorado: KNIME Analytics Platform 5 aprimora a experiência do usuário e simplifica os fluxos de trabalho visuais para iniciantes.
- Modelagem e visualização de dados: KNIME oferece ferramentas de insights de dados, incluindo modelagem e visualização, e se integra a projetos de código aberto como Keras, TensorFlow, H2O, R e Python para análise unificada de dados.
- Mantenha a qualidade e a precisão: O KNIME garante análises de alta qualidade, fornecendo transparência, documentação e rastreamento da origem dos dados, etapas e abordagens de modelagem para fácil manutenção e correção.
- Recursos que economizam tempo: KNIME oferece recursos que economizam tempo para prototipagem e teste, incluindo componentes pré-construídos para engenharia de recursos, otimização de hiperparâmetros e capacidade de interpretação do modelo.
#12. MODELADOR DE DADOS ERWIN (DM)
O Erwin Data Modeler (Erwin DM) é uma poderosa ferramenta de modelagem de dados que oferece uma variedade de recursos para análise e gerenciamento de dados. Suas principais características incluem:
- Governança e inteligência de dados: Erwin Data Modeler é um repositório central para definições de dados, permitindo visibilidade, governança e governança de dados. Ele oferece suporte a termos de negócios, regras e práticas recomendadas, impulsionando o uso estratégico de dados.
- Recursos de modelagem de dados: O Erwin Data Modeler é uma ferramenta abrangente para projetar, implantar e entender estruturas complexas de dados comerciais e técnicos, com suporte para IDEF1X e notação de modelagem dimensional.
- Gerenciamento de metadados: O Erwin Data Modeler automatiza o gerenciamento de dados e os processos de governança, aprimorando o valor dos dados corporativos por meio de consistência, clareza e reutilização em integração, dados mestres, metadados e iniciativas analíticas.
#13. Laranja
Um software de mineração de dados líder que usa estatísticas, inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para identificar tendências e padrões ocultos em conjuntos de dados grandes e complexos. Suas características incluem:
- programação visual: Orange fornece uma interface de programação visual para fluxos de trabalho de análise de dados, permitindo fácil exploração e análise sem código.
- Extensa caixa de ferramentas: Orange fornece uma caixa de ferramentas diversificada para tarefas de análise de dados, incluindo widgets para entrada, filtragem, amostragem, imputação, manipulação de recursos, visualização e algoritmos de aprendizado supervisionados e não supervisionados.
- Complementos para funcionalidade estendida: a Orange oferece complementos para várias análises de dados, permitindo que os usuários realizem análises especializadas e trabalhem com tipos de dados específicos.
- Código aberto e multiplataforma: Orange é um pacote de software de código aberto, lançado sob licença GPL, disponível no GitHub, compatível com macOS, Windows e Linux.
Ferramentas de análise de big data
As ferramentas de análise de big data são softwares e tecnologias usadas para armazenar, processar e analisar grandes volumes de dados para extrair insights e padrões significativos. Existem várias ferramentas de análise de big data disponíveis, tanto de código aberto quanto comerciais, com diferentes recursos e capacidades.
Algumas ferramentas populares incluem o Atlas. Ti, IBM SPSS Modeler, Cloudera Enterprise e Microsoft Power BI. Essas ferramentas oferecem funcionalidades como análise de dados qualitativos, modelagem preditiva, visualização de dados e integração com outras linguagens estatísticas e de programação.
Três coisas que você deve considerar ao selecionar ferramentas de análise de big data para o seu negócio são:
- Capacidades analíticas: procure ferramentas que ofereçam vários tipos de modelos analíticos, como mineração preditiva, árvores de decisão, séries temporais e análise de cesta de mercado.
- Moderna: considere se a ferramenta pode se integrar a outras ferramentas estatísticas e linguagens de programação para análise personalizada.
- Importação e exportação de dados: Verifique como é fácil importar e exportar dados da ferramenta, bem como conectá-los ao seu repositório de big data.
Quais técnicas os analistas de dados usam?
Os analistas de dados usam várias técnicas e ferramentas para analisar dados e obter insights significativos. As técnicas que os analistas de dados usam para análise incluem:
- Análise quantitativa
- Análise qualitativa
- Visualização de dados
- Limpeza e pré-processamento de dados
- Exploração de Dados
- Modelagem de dados
Ferramentas para análise de dados em pesquisa
Com relação à análise de dados em pesquisas, várias ferramentas podem ajudá-lo a coletar, processar, analisar e visualizar dados. As ferramentas populares para análise de dados em pesquisas são:
- Excel: O Excel é uma das ferramentas amplamente utilizadas para análise de dados, especialmente para conjuntos de dados menores em pesquisas.
- SPSS: SPSS é um software de análise de dados amplamente utilizado em ciências sociais e pesquisa de negócios.
- Stata: Stata é um pacote de software de análise de dados comumente usado em economia, ciências sociais e outros campos de pesquisa. O Stata é conhecido por sua facilidade de uso e manipulação de big data.
- Apache Spark: Apache Spark é um mecanismo de análise unificado para processamento de dados em larga escala. O Spark fornece APIs em vários idiomas, incluindo Python e R, tornando-o uma das ferramentas acessíveis para pesquisa de análise de dados.
Software de análise de dados
O software de análise de dados é crucial para que as empresas gerenciem e analisem seus dados com eficácia. Ele permite que os usuários organizem, expliquem e apresentem dados de forma significativa. Várias opções de software de análise de dados estão disponíveis, cada uma com recursos e capacidades.
Dicas para escolher o melhor software de análise de dados
- Antes de escolher um software de análise de dados, é importante entender os tipos de dados que sua organização deseja analisar e seus requisitos de integração de dados.
- Determine quem usará o software de análise de dados. Portanto, considere o suporte da ferramenta para visualizações relevantes para sua empresa.
- Avalie os recursos de modelagem de dados do software de análise de dados.
- Considere o preço e o modelo de licenciamento do software de análise de dados.
O SQL é usado para análise de dados?
Linguagem de consulta estruturada (SQL) é usada para examinar os dados. É uma linguagem poderosa que foi feita para trabalhar com bancos de dados relacionais. Também permite aos usuários obter dados de bancos de dados, alterá-los e examiná-los. Além disso, analistas de dados e cientistas frequentemente usam SQL como linguagem de programação para realizar tarefas como filtragem, agregação e transformação de dados.
Quais são os quatro tipos de análise?
Os quatro tipos de análise são descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos.
- Análise descritiva: a análise descritiva resume dados históricos usando agregação de dados e técnicas de mineração para descobrir tendências e padrões. Também é frequentemente apresentado em representações visuais como tabelas e gráficos, fornecendo informações para análise posterior.
- Análise de diagnóstico: A análise de diagnóstico analisa eventos passados usando exploração de dados, visualização e análise estatística para descobrir causas, relacionamentos e também correlações.
- Análise preditiva: A análise preditiva prevê resultados futuros usando dados históricos, utilizando modelagem estatística, aprendizado de máquina e mineração de dados para várias finalidades, como previsão de demanda, segmentação de clientes, detecção de fraude e avaliação de risco.
- Análise prescritiva: a análise prescritiva oferece recomendações para ações usando técnicas avançadas como otimização e simulação. Além disso, concentra-se em cenários e seus impactos potenciais nos principais indicadores de desempenho.
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Referências
