Introducción a las herramientas gratuitas de análisis de datos
No todos son buenos en la programación, pero estarán muy interesados en el análisis de datos y también en eso. ¿Cuántos de ustedes han pensado que sería muy fácil si hubiera algunas herramientas sin codificación para hacer el análisis de datos? Bueno, esta página está escrita para ustedes. Los datos siempre no necesitan ser leídos y escritos a través de un lenguaje de programación. Existen herramientas de exploración y visualización que no necesitan codificación. Desde el antiguo Excel hasta el nuevo Qlikview, las herramientas son infinitas. Echemos un vistazo a las herramientas gratuitas de análisis de datos.
Herramientas de análisis de datos
A continuación se muestran las diferentes herramientas de análisis de datos.
1. Excel
Excel todavía atrae a la gente para hacer análisis de datos y sí, es indispensable como herramienta de análisis. Hay muchos tutoriales gratuitos en línea disponibles que enseñan sobre Excel y VBA a través de los cuales puede dominar Excel. Todas las funciones, como la exploración de datos, el resumen de datos y la visualización de datos a través de diversas herramientas gráficas, se realizan en Excel.
Es muy fácil de aprender y dominar Excel. Excel sigue siendo una herramienta básica en ciencia de datos y análisis. El conocimiento de Excel lo ayudará en su carrera de ciencia de datos. Aunque Microsoft Excel no es gratuito, existen herramientas similares como hojas de cálculo, oficinas abiertas y otros en el mercado que ofrecen las mismas características que Excel. Un pequeño inconveniente de Excel es que no se puede usar para conjuntos de datos muy grandes.
2. Cuadro
- Tableau es una herramienta gratuita para la visualización de datos desde datos simples hasta datos complejos. Es un poco interactivo y podemos sugerir etiquetas, herramientas, 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 hacer en Tableau. Cualquiera que no tenga idea de análisis puede ver y comprender los datos de la plataforma Tableau.
- Los tableros y las hojas de trabajo se crean en Tableau para el análisis y la visualización de datos. Tableau ayuda a ver los datos desde una perspectiva diferente a través de sus paneles. Uno puede ingresar fácilmente al mundo de la ciencia de datos a través de Tableau. Además, Tableau se integra con el lenguaje de programación Python y R.
3. Trifacta
Trifacta es una herramienta de código abierto para la discusión de datos que facilita la preparación de datos para el análisis de datos. Trifacta ayuda a transformar, explorar y analizar datos desde un formato de datos sin procesar a un formato limpio y organizado. Utiliza técnicas de aprendizaje automático para ayudar a los usuarios en el análisis y exploración de datos. El otro nombre de Trifacta es Data Wrangler, lo que deja en claro que es más útil en la limpieza de datos.
Fue desarrollado en 2012 por Joe Hellerstein, Jeffrey Heer y Sean Kandel. Trifacta trabaja con la nube y colabora con AWS. Ha recibido un premio por la implementación de aprendizaje automático de AWS. Trifacta lo ayuda a trabajar con grandes conjuntos de datos, a diferencia de Excel. Además, las sugerencias de edición de texto son increíbles en Trifacta.
4. RapidMiner
RapidMiner es una herramienta de integración para preparación de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y otras técnicas de análisis de datos. El flujo de trabajo se denomina procesos y la salida de un proceso se convierte en la entrada de otros. Esto se puede extender a través de lenguajes de programación o sus propios complementos. Algunas versiones de RapidMiner son gratuitas.
Los productos de RapidMiner incluyen RapidMiner Studio, RapidMiner Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server y RapidMiner Radoop. Podemos inspeccionar datos cargando datos en RapidMiner y hacer cálculos u ordenar los datos dentro de la herramienta. RapidMiner está diseñado principalmente para no programadores. RapidMiner también ayuda en la limpieza de datos y la preparación de gráficos.
5. Talend
Talend es una herramienta de código abierto para la integración de datos con la ayuda de la nube. Talend ayuda a importar datos y moverlos al almacén de datos lo más rápido posible. Talend tiene una plataforma unificada. Además, la comunidad de Talend es poderosa y nunca sabrás que la persona del otro lado proviene de ese origen.
Talend Platforms, Talend Enterprise y Talend Open Studio ayudan en casi todo lo relacionado con los datos que no puede buscar otra herramienta una vez que comience a trabajar con Talend. Entre los tres, el más utilizado es Talend Open Studio. La colaboración y la gestión de Talend son recomendables al igual que con su integración de datos.
6. Qlikview
Qlikview se recomienda 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 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 a partir de sus diferentes enfoques de visualización de datos.
Si está interesado en el diseño del diseño, Qlikview es su camino a seguir. Es bueno tener conocimientos de modelado de datos y conceptos básicos de SQL para dominar Qlikview.
7. naranja
El kit de herramientas naranja se puede usar como una simple visualización de datos para complicados algoritmos de aprendizaje automático, siempre que sea de código abierto. También se puede usar con la biblioteca 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.
Hay muchos complementos para la herramienta Orange, ya que también se usa en el algoritmo de aprendizaje automático. La minería de datos también se puede hacer en esta herramienta.
8. H2O
H2O ayuda a encontrar patrones de datos. Sus aplicaciones se centran principalmente en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, pero proporciona información muy buena sobre los datos. H2O tiene una función incorporada para adivinar la estructura del conjunto de datos entrantes.
También hay otras herramientas como OpenRefine para ordenar y filtrar datos, Fusion Tables para gráficos y visualización, Microsoft power BI para visualización de datos y discusión de datos, Google Dashboards para crear informes, Plotly para análisis estadístico, Gephi para visualización estadística y las herramientas son muchas .
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 a la programación.
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