Herramientas de análisis de datos

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La creciente demanda e importancia de la analítica de datos en el mercado ha generado muchas oportunidades en todo el mundo. Resulta un poco difícil preseleccionar 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 las versiones de pago. Hay muchas herramientas de código abierto que no requieren mucha/ninguna codificación y consiguen ofrecer mejores resultados que las versiones de pago, por ejemplo, la programación en R para la minería de datos y Tableau público, Python para la visualización de datos. A continuación se muestra la lista de las 10 mejores herramientas de análisis de datos, tanto de código abierto como de pago, en función de su popularidad, aprendizaje y rendimiento.
R es la herramienta de análisis líder en la industria y ampliamente utilizada para la estadística y el modelado de datos. Puede manipular fácilmente sus datos y presentarlos de diferentes maneras. Ha superado a SAS en muchos aspectos como la capacidad de datos, el rendimiento y los resultados. R se compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas: UNIX, Windows y MacOS. Dispone de 11.556 paquetes y permite explorar los paquetes por categorías. R también proporciona herramientas para instalar automáticamente todos los paquetes según los requisitos del usuario, que también pueden ser bien ensamblados con Big data.

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El análisis cuantitativo utiliza datos numéricos para identificar relaciones estadísticas entre variables. Los datos cuantitativos son numéricos, ordinales y nominales. Por ejemplo, las encuestas, los cuestionarios y las evaluaciones que incluyen ítems de elección múltiple y calificaciones (por ejemplo, la escala de Likert) proporcionan datos cuantitativos para el análisis.
El análisis cualitativo utiliza datos descriptivos para comprender los procesos (por ejemplo, cómo aprenden los alumnos en un grupo), desarrollar ideas en forma de conceptos sensibilizadores y presentar la visión del mundo desde el punto de vista de los participantes (por ejemplo, los profesores, los alumnos y otras personas relacionadas con el aula). Los datos cualitativos son descriptivos. Por ejemplo, las notas de campo, las entrevistas, el vídeo, el audio y las preguntas abiertas de las encuestas proporcionan datos cualitativos para el análisis.
Algunos tipos de análisis especiales en la investigación en geociencias de la educación dependen de herramientas de análisis de datos desarrolladas originalmente para otros fines en las ciencias o las ciencias sociales. En esta sección se pueden encontrar descripciones de algunas de esas herramientas, incluido el software de análisis de seguimiento ocular y las herramientas de visualización de datos (por ejemplo, Generic Mapping Tools, MatLab, ArGIS).

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La importancia de la analítica de datos no ha dejado de aumentar en los últimos años, lo que ha provocado una importante apertura del mercado mundial. Por lo tanto, las herramientas de análisis de datos también han cobrado protagonismo y ahora hay tal número de ellas que le resulta difícil elegir la que necesita. Aunque hay muchos factores que hay que considerar antes de elegir la herramienta de análisis de datos, también hay que tener en cuenta si está orientada al rendimiento y es fácil de usar. El análisis de datos ya no puede considerarse un proyecto ajeno a la integración, la consolidación y la calidad de los datos. A continuación le presentamos algunas herramientas de análisis de datos que puede utilizar perfectamente para la gestión de datos.
Power BI es la herramienta de análisis de Microsoft y una de las más populares, ya que ofrece visualizaciones de datos interactivas, así como una fácil integración con otras herramientas corporativas. Además, Power BI puede integrarse en aplicaciones de terceros mediante Power BI Embedded y permite realizar informes y análisis de datos con gran seguridad. Puede conectarse a más de 60 fuentes de datos, como Spark, Hadoop o SAP y es fácil de usar incluso para usuarios no técnicos.

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La capacidad de prospectar y limpiar el big data es esencial en el siglo XXI. Las herramientas adecuadas son un requisito previo para competir con sus rivales y añadir ventajas a su negocio. Le hago una lista de las 30 mejores herramientas de big data como referencia.
Content Graber es un software de rastreo web para la extracción avanzada. Tiene un entorno de operación de programación para el desarrollo, las pruebas y los servidores de producción. Puede utilizar C# o VB.NET para depurar o escribir scripts para controlar el rastreador. También permite añadir extensiones de terceros sobre el crawler.  Con amplias capacidades, Content Grabber es excesivamente potente para los usuarios con conocimientos técnicos básicos.
Import.io es una herramienta de extracción de datos basada en la web. Se lanzó por primera vez en Londres. Ahora, Import.io cambia su modelo de negocio de B2C a B2B. En 2019, Import.io compró Connotate y se convirtió en una plataforma de integración de datos web. Con un amplio servicio de datos web, Import.io es una excelente opción para la analítica empresarial.
KNIME Analytics Platform es una plataforma analítica. Puede ayudarle a descubrir los conocimientos empresariales y todo el potencial de los mercados. Proporciona la plataforma Eclipse junto con otras extensiones externas para la minería de datos y el aprendizaje automático. Ofrece más de 2.000 módulos para los profesionales de la analítica, listos para ser desplegados.