La creciente demanda de análisis de los datos Y su importancia en el mercado ha hecho que surjan muchas opciones que ayudan a hacer esto en todo el mundo. Se vuelve algo difícil seleccionar las mejores herramientas de análisis de datos porque las herramientas de código abierto son más populares, fáciles de usar y están orientadas a la mejora del rendimiento en comparación con la versión paga.
Tanto si es nuevo en el análisis de datos como si desea Cambia tu trabajo actual O simplemente que desea agregar una habilidad a Tu resumen Necesita conocer las mejores herramientas a las que puede acceder rápidamente para comenzar. Esto es especialmente cierto si no quiere ensuciarse las manos con la programación.
Este artículo se centrará en un puñado de estas excelentes herramientas para los recién llegados.
¿Por qué deberías aprender análisis de datos?
El mercado laboral para el análisis de datos ha crecido exponencialmente con el crecimiento de la recopilación de datos. Se ha vuelto imperativo para todas las empresas (e incluso algunas personas) tomar decisiones que dependen de la forma de los datos.
Sin embargo, elegir qué herramienta de análisis de datos tienes que aprender es muy importante. No quieres aprender algo que no es obligatorio. Sobre todo, todo depende de lo que pretenda hacer con las herramientas de análisis de datos que decida adquirir. Como comentamos antes, el análisis de datos tiene muchas aplicaciones y herramientas.
Si pretende usarlo para algo relacionado con el análisis de datos académicos o de investigación, puede optar por herramientas simples que no tengan interfaces complicadas. Los ejemplos incluyen Minitab, SPSS y Stata. No los subestime, estas herramientas también son valiosas.
Pero si desea sumergirse en el análisis de datos comerciales, también tiene muchas herramientas de inteligencia comercial para elegir.
Por lo tanto, estas herramientas se dividen en dos categorías; Herramientas de inteligencia empresarial وHerramientas de análisis estadístico. Veamos ejemplos de cada uno.
Herramientas de inteligencia empresarial (BI)
La inteligencia empresarial es un término amplio que incluye la transformación de datos para generar conocimientos más profundos y visualizaciones procesables a partir de ellos. A menudo se utilizan en el contexto de tendencias y cambios en el rendimiento empresarial.
Las empresas utilizan la inteligencia comercial para monitorear las actividades de los competidores, controlar los precios de las materias primas y analizar grupos de mercado para estudiar el comportamiento del consumidor. Ha ayudado a las pequeñas, medianas y grandes empresas a mantenerse más competitivas.
Consideremos tres de las herramientas de inteligencia comercial más utilizadas que puede aprender fácilmente, junto con algunas de sus características clave.
1. Microsoft Excel
Algunos usuarios temen ser superados Excel Por otras herramientas de BI después de que se vuelva obsoleto. Esto no está cerca de la verdad. Excel tiene una gran demanda y seguirá siéndolo mientras exista la inteligencia empresarial.
Desde el lanzamiento de Microsoft Excel en 1985, la aplicación ha seguido ampliándose con cada actualización importante de Office. Con algo de aprendizaje, puede lograr casi cualquier cosa en Excel.
Uno de los principales factores que las empresas consideran antes de aprovechar una herramienta de inteligencia de negocios es la disponibilidad de equipos técnicos para manejarla. Dado que Excel es tan antiguo como BI, muchos han dominado cómo aprovecharlo y pueden resolver todo tipo de problemas usándolo.
Como es una aplicación fácil de usar, la comunidad de Excel es enorme. Debido a su interfaz simple y amigable, muchas empresas todavía usan Excel en la actualidad. También es una aplicación relativamente asequible.
Todo esto significa que usted es una gran comunidad de Excel para aprender.
La capacidad de Excel para recopilar datos de múltiples fuentes, crear historias asombrosas con excelentes visualizaciones y características Power Pivot RDBMS Son algunos de los usos que ofrece Excel.
Y con Microsoft 365, Excel obtiene actualizaciones todo el tiempo. Las actualizaciones recientes han incluido nuevas funciones, tipos de datos, diseños de tablas dinámicas, tipos de gráficos adicionales y más.
Excel es un buen candidato porque es fácil alcanzar un nivel avanzado de comprensión en un corto período de tiempo. Las habilidades con él serán útiles en casi cualquier lugar.
2.Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es una herramienta de BI escalable lanzada por Microsoft en 2014. La versión inicial de Power BI se incluyó en Office 365 como complemento de Microsoft Excel, hasta que quedó obsoleta y se lanzó como una herramienta de BI independiente en 2015.
Power BI utiliza servicios basados en la nube con un conjunto de Power BI Desktop (que puede descargar desde Microsoft PowerBI Desktop Store) para atender a sus clientes. Y a pesar de ser una herramienta nueva, su popularidad entre las empresas ha sido fenomenal. Muchas empresas han recurrido a Power BI para soluciones basadas en datos.
Una de las razones principales de esta tendencia creciente es la velocidad y la eficiencia de generar información con Microsoft Power BI. Viene con una mejor automatización y características que facilitan mucho el uso de la herramienta para el análisis empresarial.
Power BI proporciona un tablero donde puede monitorear datos en tiempo real usando visualización global. Además, puede ver y compartir fácilmente sus informes. Se puede acceder a Power BI desde el escritorio o a través de servicios en la nube basados en SaaS.
Al aprender Power BI, puede concentrarse en uno o dos aspectos de la herramienta. Áreas como el almacenamiento de datos, la clasificación de datos y la ingeniería de funciones son algunos de los temas específicos a los que puede hacer referencia.
Además, el aprendizaje automático es otra gran característica de Power BI, que se utiliza para mejorar la recopilación y validación de datos mediante flujos de datos.
Además de las fórmulas DAX simples de Microsoft Power BI, que puede aprender muy rápidamente, tiene una interfaz simple con la que es fácil interactuar. La curva de aprendizaje es muy elástica.
Es una herramienta que mejora sus posibilidades de obtener un trabajo en análisis de datos si es bueno en eso. Este es especialmente el caso si planea cambiar su profesión al análisis.
3. Cuadro
Tableau es conocido por sus increíbles funciones de visualización de datos. La herramienta se creó en 2003 y, desde su primer lanzamiento oficial en 2013, su popularidad ha seguido aumentando en muchas industrias.
Tableau tiene tres opciones principales de aplicaciones: Tableau Desktop, Tableau Public y Tableau Reader. Estas tres opciones están presentes en el plan de estudios de aprendizaje de Tableau. Pero hay ligeras diferencias entre ellos.
Tableau Public es una herramienta de inteligencia comercial de código abierto que le permite compartir sus conocimientos en tiempo real a través de un tablero. Funciona con varias fuentes de datos, incluidos CSV, archivos de Excel, archivos de texto y Google Sheets. Puede obtener Tableau Public desde un sitio de descarga Tableau Public.
Sin embargo, debido a la naturaleza de código abierto de Tableau Public, es imposible guardar el libro de trabajo localmente.
Tableau Desktop es una herramienta de inteligencia comercial basada en suscripción para organizaciones o personas que desean análisis en tiempo real y de fácil acceso. Puede ejecutar su clasificador y guardarlo localmente, y sus resultados estarán fácilmente disponibles.
Por otro lado, Tableau Reader no es una ayuda de visualización. Es una herramienta de solo lectura que le permite enviar sus visualizaciones a otra persona, quien puede abrir su trabajo en modo de solo lectura.
Si desea convertirse en un experto en el aspecto geoespacial de la inteligencia comercial, Tableau podría ser la herramienta adecuada para elegir. Una característica valiosa de esta herramienta es su presentación única de datos geográficos.
Independientemente de la plataforma de Tableau que elija, puede mostrar grupos geográficos en mapas y gráficos de una manera mucho más sencilla. También es una herramienta valiosa en el análisis de big data.
La simplicidad de Tableau, la necesidad de expertos de Tableau capacitados en varias industrias y la amplia comunidad disponible para resolver varios problemas de Tableau son razones suficientes para usarlo profesionalmente.
Herramientas de análisis estadístico
Las herramientas de análisis estadístico son más valiosas en la investigación académica. Pero eso no lo hace menos útil en inteligencia de negocios; Hay cierta superposición entre los usos. Nuestra calificación para estas herramientas se basa principalmente en su popularidad.
Echemos un vistazo a algunas de las herramientas de análisis de investigación académica relevantes a continuación.
4.SPSS
SPSS es el nombre abreviado del paquete estadístico para las ciencias sociales. Su primera versión fue lanzada en 1968, convirtiéndola en una de las herramientas estadísticas más antiguas. Sin embargo, fue adquirida por IBM en 2009.
SPSS le permitirá a medio plazo hacer frente al análisis de datos. Pero al menos por ahora, este elemento sigue siendo esencial en la investigación académica y las ciencias sociales. Es un paquete de prueba estadística valioso y fácil de usar.
Tiene una interfaz simple, lo que permite que cualquier persona lo domine rápidamente. Si eres diligente, puedes aprenderlo sin supervisión.
Este paquete funciona en tres interfaces: una vista variable donde ingresa sus datos, una vista de datos para mostrar su entrada y una hoja de resultados que muestra sus estadísticas.
Si bien es posible que no haya muchas oportunidades para los expertos en negocios de SPSS, muchas ONG (organizaciones sin fines de lucro) necesitan personas con habilidades en este campo. Algunas industrias todavía lo usan para analizar datos empíricos también.
SPSS no funciona bien con las visualizaciones. Pero si desea analizar datos empíricos y de investigación, SPSS podría ser una opción perfecta.
5. Estadística
Stata llegó un poco más tarde que SPSS; Fue lanzado por primera vez en 1985 por StataCorp. Es un paquete estadístico que prioriza la simplicidad.
Stata tiene casi la misma interfaz que SPSS, pero el tipo de estadísticas es completamente diferente al de esta herramienta.
La mayoría de las ONG prefieren contratar expertos en Stata o un analista con conocimientos sobre SPSS, Excel y Stata. Así que aprender a usar esta herramienta es una buena inversión de tiempo.
Stata tiene fórmulas únicas, pero su interfaz de menú y diálogos son útiles para principiantes. Las herramientas son fáciles de usar y la interacción con ellas es sencilla. Tenga en cuenta que dominar la sintaxis a lo largo de la línea lo hace más eficiente al usar la herramienta.
A diferencia de SPSS, esta herramienta es útil para visualizar y verificar datos experimentales. Esta es una de las razones de su uso común en las ONG.
¿Es suficiente aprender herramientas de análisis de datos?
Estas herramientas de análisis de datos son un gran comienzo. Pero además de simplemente aprender las herramientas que hacen que el análisis de datos sea más rápido y fácil, es fundamental dominar la ciencia de la estadística en sí.
La mayoría de estas herramientas todavía requieren que sepas cómo lograr lo que quieres que hagan. Puede hacer esto dominando primero la importancia de cada comando y menú en la herramienta.
