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¿Cuáles son las herramientas de Análisis de Datos?



Desde Excel hasta Power BI, son algunos nombres de las herramientas de análisis de datos que se escuchan frecuentemente entre los expertos del área. Sin embargo, existen otras opciones que sirven para obtener información relevante.


Cuales son las herramientas de Analisis de Datos

Cuando las empresas quieren examinar los resultados de sus operaciones para tomar decisiones sobre la dirección que las encamine al éxito, la analítica de datos es imprescindible. Cada área de la organización puede utilizar la información obtenida a través de diversas herramientas, para trabajar competitivamente en el mercado al que pertenece.

De esta manera, las herramientas de análisis de datos facilitan la integración y la centralización de toda la información del negocio. A través de ellas, se procesan y se analizan los insumos que arrojan diversas premisas estratégicas para determinar efectivamente las mejores determinaciones empresariales. Por ello, es importante conocer algunas de las más populares.

 

Herramientas de Análisis de Datos

 

Cada una de las herramientas de análisis de datos cuenta con sus propias funciones. Por lo que, escoger las que más convenientes dependerá del tipo de análisis que se quiera realizar y las fuentes disponibles. Asimismo, se recomienda que estos instrumentos puedan procesar los datos en la nube, para aportar movilidad y agilidad a los usuarios.

Las siguientes herramientas son las que más se utilizan actualmente para el análisis de datos, gracias a la diversidad de funciones que tienen y a los resultados que pueden presentar: 


Excel

Algunos piensan que este programa solo puede tener una aplicación básica para los usuarios informáticos, pero realmente es una herramienta que permite ordenar y manipular los datos, para representarlos en gráficos y tablas. Además, es posible añadir código propio de programación para hacer un análisis específico de los datos, a través de operaciones aritméticas, de estadística, de ingeniería y de finanzas. 


Python

Se caracteriza por ser uno de los lenguajes de programación orientado a objetos y estructurado más poderoso, flexible, dinámico multiparadigma y multiplataforma. Python es fácil de aprender, de leer, de escribir y de mantener. Es el preferido para analizar los datos estadísticos y elaborar gráficos interactivos complejos, gracias a su velocidad de procesamiento y a su gran base de bibliotecas.


R

Es, a la misma vez, un entorno y un lenguaje de programación gratuito, de código abierto. Cuenta con un conjunto de funciones que usan librerías personalizadas y que pueden ampliarse fácilmente. Es el más requerido para hacer análisis estadístico, orientado a objetos y a la creación de representaciones gráficas. Involucra el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.


 SAS

Se trata de un lenguaje de programación para extraer insumo de valor, a través del análisis y manipulación de datos estructurados de cualquier tipo de fuente. Por medio de él se puede personalizar y controlar el procesamiento, modelado y visualización de los resultados. Sirve para realizar el análisis de páginas web y de medios sociales, utilizando el aprendizaje automatizado.


 SQL

El lenguaje de consulta estructurado es una excelente herramienta que se utiliza para la interacción con las bases de datos, incluyendo insertar, buscar, actualizar y eliminar registros. Es muy accesible para que los usuarios menos técnicos puedan modelar complejas conexiones de datos y obtener toda la información basada en los datos almacenados.


 Weka

Es un software libre, diseñado con Java, que se utiliza como herramienta multiplataforma para el aprendizaje automático y la minería de datos. Se puede acceder a su colección de algoritmos para el análisis de datos y el modelado predictivo, por medio de su interfaz gráfica, en donde se encuentran integradas otras aplicaciones y herramientas.


 Power BI

Esta es la herramienta de análisis de Microsoft y es muy utilizada por los profesionales por ser multiusuario y multiplataforma. Esto se debe a su enfoque estratégico que se orienta al trabajo en equipo. Permite convertir los conjuntos de datos en informes, ofreciendo visualizaciones interactivas y una integración sencilla con otras herramientas, como Excel.


 

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¿Cómo se inicia el análisis?

 

Para ofrecer un análisis preciso que sirva para resolver necesidades reales con base en datos, lo más importante es iniciar con la definición del problema o situación de manera clara. Por ello, es esencial establecer el foco y el objetivo que se persigue, ya que esto facilita el proceso para formular las posibles soluciones.

Con el objetivo bien definido se puede comenzar a recopilar los datos identificando de dónde provienen y la disponibilidad, así como también sus características. Posteriormente, se deben homogeneizar aspectos como el formato, además de eliminar observaciones que no sean relevantes y almacenar los detalles útiles.

Lo que sigue es aplicar la estadística con la ayuda de las técnicas y las herramientas necesarias para la exploración de los datos, con la finalidad de descubrir la información para establecer patrones y tendencias. Al realizar estos pasos se habrá iniciado el proceso de análisis, el cual culminará informando los hallazgos y las recomendaciones respectivas.

 

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Las diferentes herramientas analíticas ofrecen funciones y limitaciones muy variadas, sin embargo, también se pueden complementar entre ellas. Al momento de elegir uno o varios instrumentos de análisis de datos, es necesario considerar el alcance del trabajo, los recursos económicos, las limitaciones y el informe que se presentará.

 

¿Dónde estudiar para ser Analista de Datos?

 

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