Herramientas de analisis de datos

Comparación de herramientas de análisis de datos

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.

Software tableau

La creciente demanda y la importancia de la analítica de datos en el mercado han generado muchas aperturas 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 están más 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.

Sciencesoft inc

Las herramientas de recogida y análisis de datos se definen como una serie de gráficos, mapas y diagramas diseñados para recoger, interpretar y presentar datos para una amplia gama de aplicaciones e industrias. Se han desarrollado varios programas y metodologías para su uso en casi cualquier industria, desde la fabricación y la garantía de calidad hasta los grupos de investigación y las empresas de recogida de datos.
Gráfico de control: Gráfico utilizado para estudiar cómo cambia un proceso a lo largo del tiempo. La comparación de los datos actuales con los límites de control históricos permite sacar conclusiones sobre si la variación del proceso es constante (en control) o es imprevisible (fuera de control, afectada por causas especiales de variación).
Diseño de experimentos (DOE): Método para llevar a cabo experimentos cuidadosamente planificados sobre un proceso. Por lo general, el diseño de experimentos implica una serie de experimentos que comienzan por examinar ampliamente un gran número de variables y luego se centran en las pocas críticas.
El servicio SafeMeasures® del Children’s Research Center utiliza herramientas de calidad para ayudar a navegar por la niebla de datos y proporcionar un análisis significativo. Los resultados de los organismos que utilizan el servicio demuestran cómo la disponibilidad de datos oportunos y útiles ha mejorado drásticamente la documentación, la prestación y la supervisión de los servicios de protección infantil.

Las herramientas de análisis de datos sobresalen

Una predicción para 2021 dice que cada usuario creará 1,7 megabytes de datos nuevos cada segundo. Dentro de un año, habrá 44 billones de gigabytes de datos acumulados en el mundo. Estos datos en bruto deben ser analizados para la toma de decisiones empresariales, la optimización del rendimiento de las empresas, el estudio de las tendencias de los clientes y la oferta de mejores productos y servicios.
Hay muchas herramientas para ayudar a este proceso de toma de decisiones basado en datos, y elegir la herramienta adecuada es un reto para los científicos de datos o los analistas de datos. Las preguntas comunes que podrían pasar por su mente son: cuántos usuarios utilizan las herramientas, qué tan fácil es aprender, cómo se coloca en el mercado, y si usted es dueño de un negocio, puede estar preocupado por el costo de propiedad de dichas herramientas.
Pandas soporta múltiples formatos de archivo; por ejemplo, puede importar datos de hojas de cálculo de Excel a conjuntos de procesamiento para el análisis de series temporales. (Por definición, el análisis de series temporales es una técnica estadística que analiza datos de series temporales, es decir, datos recogidos en un determinado intervalo de tiempo)