A crescente demanda por análise de dados E sua importância no mercado tem levado ao surgimento de muitas opções que ajudam a fazê-lo em todas as partes do mundo. Torna-se um pouco difícil listar as melhores ferramentas de análise de dados porque as ferramentas de código aberto são mais populares, fáceis de usar e orientadas para o desempenho, em comparação com a versão paga.
Se você é novo em análise de dados ou deseja Mude seu trabalho atual Ou apenas deseja adicionar uma habilidade para Seu resumo , Então você precisa conhecer as melhores ferramentas que pode acessar rapidamente para começar. Isso é especialmente verdadeiro se você não quiser sujar as mãos com programação.
Este artigo se concentrará em algumas dessas ótimas ferramentas para iniciantes.
Por que você deve aprender a analisar dados?
O mercado de trabalho para análise de dados cresceu exponencialmente com o crescimento da coleta de dados. Tornou-se imperativo para todas as empresas (e até mesmo alguns indivíduos) tomar decisões baseadas em dados.
No entanto, escolher qual ferramenta de análise de dados aprender é muito importante. Você não quer aprender algo que não é obrigatório. Acima de tudo, tudo depende do que você pretende fazer com as ferramentas de análise de dados que decidir capturar. Como discutimos antes, a análise de dados tem muitos aplicativos e ferramentas.
Se você pretende usá-lo para algo relacionado à análise de dados acadêmicos ou investigativos, pode escolher ferramentas simples que não contêm interfaces complexas. Os exemplos incluem Minitab, SPSS e Stata. Não o subestime - essas ferramentas também são valiosas.
Mas se quiser mergulhar na análise de dados de negócios, você também tem muitas ferramentas de business intelligence para escolher.
Conseqüentemente, essas ferramentas se enquadram em duas categorias; Ferramentas de business intelligence وFerramentas de análise estatística. Vejamos exemplos de cada um.
Ferramentas de Business Intelligence (BI)
Inteligência de negócios é um termo amplo que inclui a transformação de dados para gerar insights mais profundos e úteis a partir deles. Eles são freqüentemente usados no contexto de tendências e mudanças no desempenho dos negócios.
As empresas usam inteligência de negócios para monitorar as atividades dos concorrentes, controlar os preços das commodities e analisar grupos de mercado para estudar o comportamento do consumidor. Tem ajudado pequenas, médias e grandes empresas a permanecerem mais competitivas.
Vamos considerar três das ferramentas de business intelligence mais usadas que você pode aprender facilmente, junto com alguns de seus recursos principais.
1. Microsoft Excel
Alguns usuários temem que Excel Por outras ferramentas de inteligência de negócios depois de envelhecer. Isso não é nada perto da verdade. O aplicativo Excel está em grande demanda e permanecerá assim enquanto a inteligência de negócios estiver em vigor.
Desde o lançamento do Microsoft Excel em 1985, o aplicativo continuou a se expandir a cada atualização importante do Office. Com algum aprendizado, você pode conseguir quase tudo no Excel.
Um dos principais fatores que as empresas levam em consideração antes de alavancar a ferramenta de business intelligence é a disponibilidade de equipes técnicas para lidar com ela. Como o Excel está fora do BI, muitas pessoas aprenderam como tirar proveito dele e podem resolver todos os tipos de problemas com ele.
Por ser um aplicativo fácil de capturar, a comunidade do Excel é vasta. Devido à sua simplicidade e interface amigável, muitas empresas ainda usam o Excel hoje. Também é um aplicativo relativamente acessível.
Tudo isso significa que você é uma grande comunidade do Excel para aprender.
A capacidade do Excel de coletar dados de várias fontes e criar histórias incríveis por meio de excelentes visualizações e recursos Pivô de Energia RDBMS Esses são apenas alguns dos usos que o Excel tem a oferecer.
E com o Microsoft 365, o Excel obtém atualizações o tempo todo. As atualizações recentes incluem novas funcionalidades, tipos de dados, layouts de tabelas dinâmicas, tipos de gráficos adicionais e muito mais.
O Excel é um bom candidato porque é fácil atingir um nível avançado de compreensão em um curto período. As habilidades serão bem utilizadas com ele em quase qualquer lugar.
2. Microsoft PowerBI
O Microsoft Power BI é uma ferramenta de BI escalonável lançada pela Microsoft em 2014. O lançamento inicial do Power BI foi incluído no Office 365 como um complemento do Microsoft Excel, até ser preterido e lançado como uma ferramenta de BI autônoma em 2015.
O Power BI usa serviços baseados em nuvem com um conjunto de Power BI Desktop (que você pode baixar da Microsoft PowerBI Desktop Store) para atender seus clientes. Embora fosse uma ferramenta nova, sua popularidade entre as empresas era enorme. Muitas empresas recorreram ao Power BI para soluções baseadas em dados.
Um dos principais motivos para essa tendência de crescimento é a velocidade e eficiência de geração de insights com o Microsoft Power BI. Ele vem com melhor automação e recursos que tornam o uso da ferramenta em análise de negócios muito mais fácil.
O Power BI fornece um painel onde você pode monitorar dados em tempo real usando a visualização global. Além disso, você pode visualizar e compartilhar seus relatórios facilmente. O Power BI pode ser acessado do desktop ou por meio de serviços em nuvem baseados em SaaS.
Ao aprender o Power BI, você pode se concentrar em um ou dois aspectos da ferramenta. Áreas como armazenamento de dados, classificação de dados e engenharia de recursos são alguns dos tópicos específicos nos quais você pode se tornar uma referência.
Além disso, o aprendizado de máquina é outro ótimo recurso do Power BI, que é usado para melhorar a coleta e validação de dados com fluxos de dados.
Além de fórmulas DAX simples para Microsoft Power BI - que você pode aprender muito rapidamente - ele tem uma interface simples que é fácil de interagir. A curva de aprendizado é muito flexível.
É uma ferramenta que aumenta suas chances de conseguir um emprego em análise de dados se você for bom nisso. Este é especialmente o caso se você planeja mudar sua carreira para análise.
3. Quadro
O Tableau é conhecido por seus incríveis recursos de visualização de dados. A ferramenta foi criada em 2003 e, desde seu primeiro lançamento oficial em 2013, sua popularidade continuou a aumentar em muitos setores.
O Tableau tem três opções principais de aplicativos: Tableau Desktop, Tableau Public e Tableau Reader. Essas três opções são encontradas no currículo de aprendizado do Tableau. Mas existem pequenas diferenças entre eles.
Tableau Public é uma ferramenta de business intelligence de código aberto que permite que você compartilhe suas visualizações em tempo real por meio de um painel. Ele funciona com várias fontes de dados, incluindo CSV, arquivos do Excel, arquivos de texto e planilhas do Google. Você pode obter o Tableau Public em um site de download Tableau Public.
No entanto, devido à natureza de código aberto do Tableau Public, é impossível salvar a pasta de trabalho localmente.
O Tableau Desktop é uma ferramenta de business intelligence baseada em assinatura para organizações ou indivíduos que desejam análises instantâneas e fáceis de acessar. Você pode executar sua pasta de trabalho e salvá-la localmente, e seus resultados estarão prontamente disponíveis.
Por outro lado, o Tableau Reader não é um utilitário de visualização. É uma ferramenta somente leitura que permite enviar suas visualizações para outra pessoa, que pode abrir seu trabalho no modo somente leitura.
Se você deseja se tornar um especialista no aspecto geoespacial de business intelligence, o Tableau pode ser a ferramenta certa a escolher. Um recurso valioso desta ferramenta é sua apresentação única de dados geográficos.
Quanto à plataforma do Tableau que você escolher, você pode exibir grupos geográficos em mapas e gráficos de uma maneira muito mais simples. Também é uma ferramenta valiosa na análise de big data.
A simplicidade do Tableau, a necessidade de especialistas qualificados em Tableau em vários setores e a ampla comunidade disponível para resolver os vários problemas do Tableau são razões suficientes para seu profissionalismo.
Ferramentas de análise estatística
As ferramentas de análise estatística são mais valiosas na pesquisa acadêmica. Mas isso não o torna menos útil para a inteligência de negócios; Existe alguma sobreposição entre os usos. Nossa classificação dessas ferramentas depende principalmente de sua popularidade.
Vamos dar uma olhada em algumas das ferramentas relevantes de análise de pesquisa acadêmica abaixo.
4.SPSS
SPSS é o nome abreviado do Statistical Package for the Social Sciences. Sua primeira versão foi lançada em 1968, tornando-se uma das ferramentas estatísticas mais antigas. No entanto, foi adquirido pela IBM em 2009.
O SPSS permitirá que você, a médio prazo, controle a análise de dados. Mas, pelo menos por agora, esse elemento ainda é essencial na pesquisa acadêmica e nas ciências sociais. É um pacote de teste estatístico valioso e fácil de usar.
Possui uma interface simples, permitindo que qualquer pessoa o domine rapidamente. Se você for diligente, poderá aprender sem supervisão.
Este pacote funciona em três interfaces: uma visualização variável onde você pode inserir seus dados, uma visualização de dados para exibir suas entradas e uma folha de pontuação que exibe suas estatísticas.
Embora possa não haver muitas oportunidades para especialistas em SPSS em negócios, muitas ONGs (organizações sem fins lucrativos) precisam de pessoas com habilidades nesta área. Algumas indústrias ainda o usam para analisar dados empíricos também.
O SPSS não se sai bem com visualizações. Mas se você deseja analisar dados investigativos e experimentais, a ferramenta SPSS pode ser uma opção perfeita.
5. Stat
Stata está um pouco atrás do SPSS; Foi lançado pela primeira vez em 1985 pela StataCorp. É um pacote estatístico que prioriza a simplicidade.
O Stata tem quase a mesma interface do SPSS, mas o tipo de estatísticas é completamente diferente para esta ferramenta.
A maioria das ONGs prefere contratar especialistas em Stata ou um analista com conhecimento em SPSS, Excel e Stata. Portanto, aprender a usar essa ferramenta é um bom investimento de tempo.
Stata contém fórmulas exclusivas, mas sua interface de menu e diálogos são úteis para iniciantes. As ferramentas são fáceis de usar e simples de interagir. Lembre-se de que dominar a sintaxe ao longo da linha torna você mais eficiente com a ferramenta.
Ao contrário do SPSS, esta ferramenta é útil para visualizar e examinar dados experimentais. Esse é um dos motivos de seu uso popular nas ONGs.
É suficiente apenas aprender ferramentas de análise de dados?
Essas ferramentas de análise de dados são um ótimo começo. Mas, além de apenas aprender as ferramentas que tornam a análise de dados mais rápida e fácil, é essencial dominar as estatísticas em si.
A maioria dessas ferramentas ainda exige que você saiba como alcançar o que deseja que elas façam. Você pode fazer isso primeiro dominando a importância de cada comando e lista na ferramenta.
