Las 10 mejores herramientas de análisis de datos

La creciente demanda e importancia de la analítica de datos en el mercado ha generado muchas aperturas en todo el mundo. Se vuelve un poco difícil incluir en la lista de las mejores herramientas de análisis de datos, ya que las herramientas de código abierto son más populares, fáciles de usar y orientadas al rendimiento que la versión paga. Hay muchas herramientas de código abierto que no requieren mucha / ninguna codificación y logran obtener mejores resultados que las versiones pagas, por ejemplo: programación R en minería de datos y Tableau public, Python en visualización de datos. A continuación se muestra la lista de las 10 principales herramientas de análisis de datos, tanto de código abierto como de versión paga, según su popularidad, aprendizaje y rendimiento.

1. Programación R

R es la herramienta de análisis líder en la industria y ampliamente utilizada para el modelado de datos y estadísticas. Puede manipular fácilmente sus datos y presentarlos de diferentes maneras. Ha superado a SAS de muchas maneras, como la capacidad de datos, el rendimiento y el resultado. R compila y ejecuta en una amplia variedad de plataformas, a saber, UNIX, Windows y MacOS. Tiene 11,556 paquetes y le permite navegar por paquetes por categorías. R también proporciona herramientas para instalar automáticamente todos los paquetes según los requisitos del usuario, que también se pueden ensamblar bien con Big Data.

2. Tableau Public:

Tableau Public es un software gratuito que conecta cualquier fuente de datos, ya sea Data Warehouse corporativo, Microsoft Excel o datos basados ​​en la web, y crea visualizaciones de datos, mapas, paneles, etc. con actualizaciones en tiempo real que se presentan en la web. También se pueden compartir a través de las redes sociales o con el cliente. Permite el acceso para descargar el archivo en diferentes formatos. Si desea ver el poder de tableau, entonces debemos tener una fuente de datos muy buena. Las capacidades de Big Data de Tableau los hacen importantes y uno puede analizar y visualizar datos mejor que cualquier otro software de visualización de datos en el mercado.

3. Python

Python es un lenguaje de script orientado a objetos que es fácil de leer, escribir, mantener y es una herramienta gratuita de código abierto. Fue desarrollado por Guido van Rossum a fines de la década de 1980, que admite métodos de programación tanto funcionales como estructurados.

Python es fácil de aprender, ya que es muy similar a JavaScript, Ruby y PHP. Además, Python tiene muy buenas bibliotecas de aprendizaje automático, a saber. Scikitlearn, Theano, Tensorflow y Keras. Otra característica importante de Python es que puede ensamblarse en cualquier plataforma como un servidor SQL, una base de datos MongoDB o JSON. Python también puede manejar datos de texto muy bien.

4. SAS

Sas es un entorno de programación y lenguaje para la manipulación de datos y un líder en análisis, desarrollado por el Instituto SAS en 1966 y desarrollado en los años 1980 y 1990. SAS es fácilmente accesible, manejable y puede analizar datos de cualquier fuente. SAS introdujo un gran conjunto de productos en 2011 para la inteligencia del cliente y numerosos módulos SAS para análisis web, de redes sociales y de marketing que se utilizan ampliamente para perfilar clientes y prospectos. También puede predecir sus comportamientos, administrar y optimizar las comunicaciones.

5. Apache Spark

La Universidad de California, el Laboratorio AMP de Berkeley, desarrolló Apache en 2009. Apache Spark es un motor de procesamiento de datos rápido a gran escala y ejecuta aplicaciones en clústeres de Hadoop 100 veces más rápido en memoria y 10 veces más rápido en disco. Spark se basa en la ciencia de datos y su concepto hace que la ciencia de datos sea fácil. Spark también es popular para canalizaciones de datos y desarrollo de modelos de aprendizaje automático.

Spark también incluye una biblioteca, MLlib, que proporciona un conjunto progresivo de algoritmos de máquina para técnicas repetitivas de ciencia de datos como clasificación, regresión, filtrado colaborativo, agrupación, etc.

6. Excel

Excel es una herramienta analítica básica, popular y ampliamente utilizada en casi todas las industrias. Si usted es un experto en Sas, R o Tableau, aún necesitará usar Excel. Excel se vuelve importante cuando existe un requisito de análisis en los datos internos del cliente. Analiza la compleja tarea que resume los datos con una vista previa de las tablas dinámicas que ayudan a filtrar los datos según los requisitos del cliente. Excel tiene la opción de análisis empresarial avanzado que ayuda en las capacidades de modelado que tienen opciones preconstruidas como la detección automática de relaciones, la creación de medidas DAX y la agrupación de tiempos.

7. RapidMiner:

RapidMiner es una poderosa plataforma integrada de ciencia de datos desarrollada por la misma compañía que realiza análisis predictivos y otros análisis avanzados como minería de datos, análisis de texto, aprendizaje automático y análisis visual sin ninguna programación. RapidMiner puede incorporar cualquier tipo de fuente de datos, incluidos Access, Excel, Microsoft SQL, Tera data, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase, etc. La herramienta es muy poderosa y puede generar análisis basados ​​en datos reales. configuración de transformación de datos de vida, es decir, puede controlar los formatos y conjuntos de datos para el análisis predictivo.

8. KNIME

KNIME Desarrollado en enero de 2004 por un equipo de ingenieros de software de la Universidad de Konstanz. KNIME es líder en herramientas de código abierto, informes y análisis integrados que le permiten analizar y modelar los datos a través de la programación visual, integra varios componentes para la minería de datos y el aprendizaje automático a través de su concepto modular de canalización de datos.

9. QlikView

QlikView tiene muchas características únicas, como tecnología patentada y tiene procesamiento de datos en memoria, que ejecuta el resultado muy rápido para los usuarios finales y almacena los datos en el informe mismo. La asociación de datos en QlikView se mantiene automáticamente y se puede comprimir a casi el 10% de su tamaño original. La relación de datos se visualiza utilizando colores: se da un color específico a los datos relacionados y otro color para los datos no relacionados.

10. Splunk:

Splunk es una herramienta que analiza y busca los datos generados por la máquina. Splunk extrae todos los datos de registro basados ​​en texto y proporciona una forma simple de buscar a través de ellos, un usuario puede extraer todo tipo de datos y realizar todo tipo de análisis estadísticos interesantes y presentarlos en diferentes formatos.

Para obtener más información sobre ciencia de datos, haga clic aquí: https://www.proschoolonline.com/pgd-data-science-course