Herramientas populares para el análisis de datos

El análisis de datos es un aspecto importante de muchas organizaciones hoy en día. El análisis de datos en tiempo real es esencial para el éxito de una organización importante y ayuda a impulsar la toma de decisiones. Este artículo lo ayudará a obtener conocimiento sobre las diversas herramientas de análisis de datos que se utilizan y en qué se diferencian.

Existen innumerables herramientas de análisis de datos que nos ayudan a obtener información importante de los datos proporcionados. Podemos usar algunas de estas herramientas gratuitas y de código abierto incluso sin ningún conocimiento de codificación. Estas herramientas se utilizan para obtener información útil a partir de los datos proporcionados sin sudar demasiado. Por ejemplo, puede usarlos para determinar quién es mejor entre algunos jugadores de cricket en función de varias estadísticas y criterios. Han ayudado a fortalecer el proceso de toma de decisiones al proporcionar información útil que puede ayudar a llegar a mejores conclusiones.

Hay muchas herramientas que se utilizan para obtener información útil a partir de los datos proporcionados. Algunos están basados ​​en programación y otros no están basados ​​en programación. Algunas de las herramientas más populares son:

• S.A.S.
• Microsoft Excel
• R
• Python
• Cuadro
• RapidMiner
• cuchillo

SAS:
SAS fue un lenguaje de programación desarrollado por el Instituto SAS para realizar análisis avanzados, análisis multivariados, inteligencia empresarial, gestión de datos y análisis predictivo.
Es un software propietario escrito en C y su paquete de software contiene más de 200 componentes. Su lenguaje de programación se considera de alto nivel, lo que facilita su aprendizaje. Sin embargo, SAS fue desarrollado para usos muy específicos y no todos los días se agregan herramientas poderosas a la extensa colección ya existente, lo que lo hace menos escalable para ciertas aplicaciones. Sin embargo, se jacta del hecho de que puede analizar datos de varias fuentes y también puede escribir los resultados directamente en una hoja de cálculo de Excel.

Es utilizado por muchas empresas como Google, Facebook, Twitter, Netflix y Accenture. SAS introdujo en el mercado un enorme conjunto de productos en 2011 para inteligencia de clientes y varios módulos de SAS para web, redes sociales y análisis de marketing que se utilizan principalmente para perfilar clientes y obtener información sobre clientes potenciales. A pesar de que está siendo atacado por los próximos lenguajes como R, Python, SAS continúa desarrollándose para demostrar que sigue siendo una parte interesada importante en el mercado de análisis de datos.

 
Microsoft Excel :
Es una aplicación de hoja de cálculo importante que puede ser útil para registrar gastos, graficar datos y realizar una fácil manipulación y búsqueda o generar tablas dinámicas para proporcionar los informes resumidos deseados de grandes conjuntos de datos que contienen hallazgos de datos significativos. Está escrito en C#, C++ y .NET Framework y su versión estable se lanzó en 2016. Implica el uso de un lenguaje de programación de macros llamado Visual Basic para desarrollar aplicaciones. Tiene varias funciones integradas para satisfacer las diversas necesidades estadísticas, financieras y de ingeniería. Es el estándar de la industria para aplicaciones de hojas de cálculo. Las empresas también lo utilizan para realizar la manipulación en tiempo real de los datos recopilados de fuentes externas, como las fuentes del mercado de valores, y realizar las actualizaciones en tiempo real para mantener una vista uniforme de los datos. Es relativamente útil para realizar análisis de datos algo complejos en comparación con otras herramientas como R o Python. Es una herramienta común entre analistas financieros y gerentes de ventas para resolver problemas comerciales complejos.

R:
Es uno de los principales lenguajes de programación para realizar gráficos y cálculos estadísticos complejos. Es un lenguaje gratuito y de código abierto que se puede ejecutar en varias plataformas UNIX, Windows y MacOS. También tiene una interfaz de línea de comandos que es fácil de usar. Sin embargo, es difícil de aprender, especialmente para las personas que no tienen conocimientos previos sobre programación. Sin embargo, es muy útil para construir software estadístico y es muy útil para realizar análisis complejos. Tiene más de 11 000 paquetes y podemos explorar los paquetes por categorías. Estos paquetes también se pueden ensamblar con Big Data, el catalizador que ha transformado las opiniones de varias organizaciones sobre los datos no estructurados. R también proporciona las herramientas necesarias para instalar los paquetes según los requisitos del usuario, lo que facilita la configuración.

Python:
Es un poderoso lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para la programación de propósito general. Python admite métodos de programación tanto estructurados como funcionales. Su extensa colección de bibliotecas lo hace muy útil en el análisis de datos. El conocimiento de Tensorflow, Theano, Keras, Matplotlib, Scikit-learn y Keras puede acercarlo mucho más a su sueño de convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. Todo en python es un objeto y este atributo lo hace muy popular entre los desarrolladores. Es fácil de aprender en comparación con R y se puede ensamblar en cualquier plataforma como MongoDB o servidor SQL. Es muy útil para el análisis de big data y también se puede utilizar para extraer datos de la web. También puede manejar datos de texto muy bien. Python se puede ensamblar en varias plataformas, como SQL Server, la base de datos MongoDB o JSON (Notación de objetos de JavaScript).

Tableau Public:
Tableau Public es un software gratuito desarrollado por la empresa pública “Tableau Software” que permite a los usuarios conectarse a cualquier hoja de cálculo o archivo y crear visualizaciones de datos interactivas. También se puede usar para crear mapas, tableros y actualizaciones en tiempo real para facilitar la presentación en la web. Los resultados se pueden compartir a través de los sitios de redes sociales o directamente con el cliente, lo que hace que su uso sea muy conveniente. Los archivos resultantes también se pueden descargar en diferentes formatos. Este software puede conectarse a cualquier tipo de fuente de datos, ya sea un almacén de datos o una aplicación de Excel o algún tipo de datos basados ​​en la web. Aproximadamente 446 empresas utilizan este software con fines operativos y algunas de las empresas que actualmente utilizan este software incluyen SoFi, The Sentinel y Visa.

RapidMiner:
RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos extremadamente versátil desarrollada por «RapidMiner Inc». El software enfatiza las capacidades de ciencia de datos ultrarrápidos y proporciona un entorno integrado para la preparación de datos y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo. También puede funcionar con muchos tipos de fuentes de datos, incluidos Access, SQL, Excel, Tera data, Sybase, Oracle, MySQL y Dbase. Aquí podemos controlar los conjuntos de datos y los formatos para el análisis predictivo.
Aproximadamente 774 empresas utilizan RapidMiner y la mayoría de ellas tienen sede en los EE. UU. Algunas de las empresas estimadas en esa lista incluyen Boston Consulting Group y Dominos Pizza Inc.

Knime:
Knime, Konstanz Information Miner es un software de análisis de datos gratuito y de código abierto. También se utiliza como plataforma de informes e integración. Implica la integración de varios componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos a través del revestimiento modular de tuberías de datos. Está escrito en Java y desarrollado por KNIME.com AG. Se puede operar en varios sistemas operativos como Linux, OS X y Windows. Actualmente, más de 500 empresas utilizan este software con fines operativos y algunas de ellas incluyen Aptus Data Labs y Continental AG.