Las seis mejores herramientas de análisis de datos de 2019
Nota del editor: El científico de datos es un trabajo candente en el siglo XXI. Si los trabajadores quieren hacer bien su trabajo, primero deben utilizar las mejores herramientas. ¿Cuántas herramientas de análisis de datos existen y cuál es adecuada para utilizar? Lewis Chou analizó las funciones y escenarios aplicables de 6 herramientas en 3 categorías en Medium. Después de leer este artículo, creo que lo sabrá. El título original es 6 herramientas de análisis de Big Data en 2019
Cuando se trata de herramientas de análisis de datos, siempre tenemos algunas preguntas. Hay tantas herramientas de análisis de datos, ¿cuáles son las diferencias entre ellas? ¿Cuál es mejor? ¿Cuál debería estudiar?
Aunque esta es una pregunta común, de hecho es muy importante y he estado tratando de encontrar la respuesta a esta pregunta fundamental. Si busca información en línea sobre esta área, es difícil encontrar una perspectiva imparcial. Esto se debe a que los evaluadores de una herramienta de análisis de datos en particular pueden provenir de una perspectiva diferente con alguna emoción personal.
Hoy dejemos de lado estos sentimientos personales. Intentaré ser lo más objetivo posible acerca de mis puntos de vista personales sobre las herramientas de análisis de datos en el mercado como referencia.
En total, seleccioné seis herramientas**** en tres categorías. A continuación los presentaré uno por uno.
Excel tiene una variedad de funciones poderosas, como la creación de tablas, tablas dinámicas, VBA y más. El sistema Excel es tan amplio que ninguna herramienta de análisis puede superarlo, lo que garantiza que todos puedan analizar los datos según sus necesidades.
Sin embargo, algunas personas pueden pensar que dominan muy bien los lenguajes de programación informática y luego desprecian el uso de Excel como herramienta porque Excel no puede manejar grandes datos. Pero considere esto: ¿los datos que utilizamos en nuestra vida diaria exceden los límites del big data? En mi opinión, Excel es el principio y el fin de todo. Funciona mejor con datos pequeños y puede manejar millones si usa complementos.
En resumen, considerando las potentes funciones y la escala de usuarios de Excel, creo que es una herramienta esencial. Si desea aprender a analizar datos, Excel es definitivamente el camino a seguir.
La inteligencia empresarial nació para el análisis de datos, y su punto de partida es muy alto. El objetivo es acortar el tiempo que transcurre entre los datos comerciales y las decisiones comerciales y utilizar los datos para influir en las decisiones.
Este no es el objetivo del producto Excel. Puede utilizar Excel para dibujar horarios de cursos, crear cuestionarios o utilizarlo como calculadora o incluso para realizar gráficos. Si conoces VBA, también puedes crear minijuegos. Pero éstas no son verdaderas capacidades de análisis de datos.
Pero las herramientas de BI están diseñadas específicamente para el análisis de datos.
Tome como ejemplos herramientas de BI comunes como Power BI, FineReport y Tableau. Verá que todos están diseñados de acuerdo con el proceso de análisis de datos. Comienza con el procesamiento de datos, la limpieza de datos, luego el modelado de datos y, finalmente, la visualización de datos mediante gráficos para identificar problemas e influir en las decisiones.
Estas son las únicas formas de analizar datos, y existen algunos puntos débiles para los empleados en el camino.
Supongamos que las herramientas de BI se pueden utilizar para simplificar la limpieza de datos repetitivos y de bajo valor añadido.
Si la cantidad de datos es grande, no se puede utilizar la herramienta tradicional Excel para completar la tabla dinámica.
Si utilizamos Excel para la visualización de gráficos, editar el gráfico (incluidos asuntos triviales como la configuración de color y fuente) consumirá mucho tiempo.
Estos puntos débiles son donde las herramientas de BI pueden entrar y aportarnos valor.
Ahora, comparemos tres herramientas de BI populares en el mercado:
1) Tableau
La esencia central de Tableau es en realidad el eje de las tablas de Excel y gráficos dinámicos. Se puede decir que Tableau comprende muy bien esta característica de Excel. Ingresó temprano al mercado de BI y continúa con este valor fundamental.
Las visualizaciones de Tableau son mejores desde la perspectiva del historial de desarrollo y de la retroalimentación actual del mercado.
Creo que esto no se debe a lo geniales que son sus gráficos, sino a que su diseño, colores e interfaz de usuario nos dan una sensación de simplicidad y frescura.
De hecho, como anuncia el propio Tableau, pusieron mucha energía académica en estudiar qué gráficos le gustan a la gente y cómo brindarles a los usuarios la mejor experiencia tanto operativa como visual.
Además, Tableau ha agregado capacidades de limpieza de datos y capacidades de análisis más inteligentes. Estos son los beneficios de desarrollo de productos que puede esperar de Tableau.
2) Power BI
La ventaja de Power BI radica en sus capacidades de modelado de negocio y análisis de datos.
Power BI solía ser un complemento de Excel, pero su desarrollo no fue fluido. Por tanto, rompe con Excel y evoluciona hacia una herramienta de BI. Como recién llegado, Power BI se actualizará de forma iterativa todos los meses y se realizará un seguimiento rápido.
Power BI dispone actualmente de tres licencias: Al igual que Tableau, la versión gratuita está incompleta. Pero para uso personal es básicamente suficiente. Las capacidades de análisis de datos de Power BI son muy poderosas. Sus lenguajes PowerPivot y DAX me permiten realizar análisis avanzados complejos de manera similar a escribir fórmulas en Excel.
3) Aplicación FineReport
La singularidad de FineReport es que su análisis de datos de autoservicio es muy adecuado para usuarios empresariales. Con operaciones simples de arrastrar y soltar, puede usar FineReport para diseñar varios estilos de informes y crear fácilmente un sistema de análisis de datos para la toma de decisiones.
FineReport se puede conectar directamente a varias bases de datos y puede personalizar estilos fácil y rápidamente para generar informes semanales, mensuales, trimestrales y anuales. Su formato es similar a la interfaz de Excel. Las funciones incluyen creación de informes, asignación de permisos de informes, gestión de informes, entrada de datos, etc.
Además, las capacidades de visualización de FineReport también son excelentes. Proporciona varias plantillas de panel y muchas bibliotecas de complementos de visualización de desarrollo propio.
En términos de precio, la versión personal de FineReport es completamente gratuita y todas las funciones están abiertas.
R y Python son la tercera categoría de herramientas que quiero analizar. Si bien el software como Excel y las herramientas de BI intentan tener en cuenta la mayoría de los casos de uso para el análisis de datos, la realidad es que en gran medida están hechos a medida. Si el software no está diseñado para una función específica o tiene botones desarrollados para una función específica, lo más probable es que no pueda utilizarlos para realizar su trabajo.
Los lenguajes de programación difieren en este aspecto. Es muy potente y flexible. Puedes escribir código para hacer lo que quieras. Por ejemplo, R y Python son herramientas imprescindibles para los científicos de datos. Desde una perspectiva profesional, son sin duda más potentes que las herramientas de Excel y BI.
Entonces, ¿qué escenarios de aplicación pueden lograr R y Python que son difíciles de lograr con herramientas de Excel y BI?
1) Análisis estadístico profesional
En lo que respecta al lenguaje R, es mejor en análisis estadísticos, como distribución normal, clasificación de conglomerados mediante algoritmos y análisis de regresión. Este tipo de análisis es como hacer un experimento con datos. Nos ayuda a responder las siguientes preguntas.
Por ejemplo, ¿la distribución de los datos es una distribución normal, una distribución triangular o algún otro tipo de distribución? ¿Qué tan discreto es? ¿Está dentro del rango estadísticamente controlable que esperamos lograr? ¿En qué medida afectan los diferentes parámetros a los resultados? También hay un análisis de simulación hipotética. Si los parámetros cambian, ¿cuál será el impacto?
2) Análisis Predictivo Independiente
Supongamos que pretendemos predecir el comportamiento del consumidor. ¿Cuánto tiempo permanecerá en nuestra tienda? ¿Cuánto le costará? Podemos comprender su estado de crédito personal y determinar el monto del préstamo en función de sus registros de consumo en línea. O podemos promocionar diferentes productos según su historial de navegación en la página web. Esto también incluye los conceptos actualmente populares de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
La comparación anterior ilustra las diferencias entre varios tipos de software.
El punto principal que quiero resumir es que Excel, las herramientas de BI o los lenguajes de programación se superponen en algunas funcionalidades, pero también son herramientas complementarias, y eso tiene sentido. El valor de cada aplicación depende del tipo de aplicación que se esté desarrollando y de las circunstancias específicas.
Antes de elegir una herramienta de análisis de datos, primero debe comprender su trabajo: si utilizará los escenarios de aplicación que acabo de mencionar. O piense en la dirección de su carrera: ya sea en ciencia de datos o análisis de negocios.
Traducción: boxi.