Ya sea que sea nuevo en el análisis de datos o desee cambiar de carrera, necesita conocer las mejores herramientas que puede utilizar rápidamente para comenzar. Esto es especialmente cierto si no quiere ensuciarse las manos con la codificación.
Este artículo se centrará en algunas de estas herramientas que son excelentes para los recién llegados.
¿Por qué aprender análisis de datos?
El mercado laboral de análisis de datos ha crecido enormemente a medida que ha aumentado la recopilación de datos. Se está convirtiendo en una necesidad para todas las empresas (e incluso algunas personas) tomar decisiones basadas en datos.
Sin embargo, la herramienta de análisis de datos que decida aprender es muy importante. No querrás aprender algo que no esté en demanda. Lo más importante es que todo depende de lo que pretenda hacer con las herramientas de análisis de datos que decida utilizar. Como hemos comentado antes, el análisis de datos tiene muchas aplicaciones y procesos.
¿Qué es el análisis de datos? Explicamos la minería de datos, el análisis y la visualización de datos en términos simples de entender.
Si su objetivo es usarlo para algo relacionado con un análisis de datos académicos o de encuestas, puede elegir herramientas simples que no tienen interfaces complejas. Ejemplos de estos son Minitab, SPSS y Stata. No los subestimes, estas herramientas también son muy valiosas.
Pero si desea sumergirse en la analítica empresarial, también tiene muchas herramientas de inteligencia empresarial para elegir.
Por tanto, estas herramientas generalmente se dividen en dos categorías; Herramientas de Business Intelligence y herramientas de análisis estadístico. Echemos un vistazo a ejemplos de cada uno de ellos.
Business Intelligence es un término amplio que implica la transformación de datos para generar conocimientos más profundos y prácticos a partir de ellos. A menudo se usa en el contexto de tendencias y cambios en el desempeño empresarial.
Las empresas utilizan BI para monitorear las actividades de la competencia, controlar el precio de los productos básicos y analizar los grupos de mercado para estudiar el comportamiento de los consumidores. Ha ayudado a las pequeñas, medianas y grandes empresas a seguir siendo más competitivas.
Consideremos tres de las herramientas de inteligencia empresarial más utilizadas que puede adquirir fácilmente, junto con algunas de sus características principales.
1. Microsoft Excel
Algunas personas temen que Excel pueda ser abandonado por otras herramientas de BI después de que se vuelva obsoleto. Eso ni siquiera se acerca a la verdad. Excel tiene una gran demanda y seguirá siéndolo mientras exista BI.
Desde el lanzamiento de Microsoft Excel en 1985, la herramienta sigue escalando con cada actualización importante de Office. Con algo de trabajo, puede lograr casi cualquier cosa en Excel.
Uno de los principales factores que las empresas consideran antes de aprovechar una herramienta de BI es la disponibilidad de expertos para ello. Y como Excel es tan antiguo como BI, muchos lo han dominado y pueden resolver todo tipo de problemas con él.
Como es una herramienta fácil de aprender, la comunidad de Excel es enorme. Debido a su simplicidad e interfaz amigable, muchas empresas todavía usan Excel en la actualidad. También es una herramienta relativamente asequible.
Todo esto significa que tienes una gran comunidad de Excel de la que aprender.
La capacidad de Excel para recopilar datos de múltiples fuentes, crea historias asombrosas a través de grandes visualizaciones, y es Funciones de pivote de potencia RDBMS son algunos de los usos que ofrece Excel.
Y con Microsoft 365, Excel recibe actualizaciones todo el tiempo. Las actualizaciones recientes han incluido nuevas funciones, tipos de datos, diseños de tablas dinámicas, tipos de gráficos y mucho más.
Excel es un buen candidato porque es fácil alcanzar un nivel avanzado de comprensión en poco tiempo. Las habilidades con él se aprovecharán en casi cualquier lugar.
Para ver un ejemplo divertido de cómo usar Excel, consulte cómo encontrar datos musicales históricos interesantes.
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 un complemento de Microsoft Excel, hasta que quedó en desuso y se lanzó como una herramienta de BI independiente en 2015.
Power BI usa servicios basados en la nube con una combinación de Power BI Desktop (que puede descargar desde el Tienda de escritorio Microsoft PowerBI) para servir a sus clientes. Y a pesar de ser una herramienta nueva, su popularidad entre las empresas ha sido enorme. Muchas empresas han recurrido a Power BI para obtener soluciones basadas en datos.
Una de las principales razones de esta tendencia creciente es la velocidad y la eficiencia de generar conocimientos con Microsoft Power BI. Viene con una mejor automatización y características que facilitan mucho el uso de la herramienta en análisis de negocios.
Power BI proporciona un panel donde puede monitorear datos en tiempo real con visualización completa. Además de eso, puede ver y compartir sus informes fácilmente. Se puede acceder a Power BI desde su escritorio oa través de sus 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 en los que puede convertirse en una autoridad.
Además de estos, el aprendizaje automático automatizado es otra gran característica de Power BI que se utiliza para entrenar y validar datos con flujos de datos.
Aparte de las sencillas fórmulas DAX de Microsoft Power BI, que puede aprender con bastante rapidez, tiene una interfaz sencilla con la que es fácil interactuar. Y la curva de aprendizaje es muy flexible.
Es una herramienta que aumenta sus posibilidades de conseguir un trabajo en análisis de datos si es bueno en eso. Ese es especialmente el caso si planea cambiar de carrera a la analítica.
Microsoft también tiene una herramienta de análisis de datos llamada Dynamics.
3. Cuadro
Tableau es conocido por sus increíbles funciones de visualización de datos. La herramienta se fundó en 2003 y, desde su primer lanzamiento oficial en 2013, su popularidad ha seguido aumentando en muchas industrias.
Tableau tiene tres opciones de software principales: Tableau Desktop, Tableau Public y Tableau Reader. Estas tres opciones están en el plan de estudios de aprendizaje de Tableau. Pero existen ligeras diferencias entre ellos.
Tableau Public es una herramienta de BI de código abierto que le permite compartir su visualización en tiempo real a través de un tablero. Funciona con varias fuentes de datos, incluidos CSV, archivos de Excel, archivos de texto y hojas de Google. Puede obtener Tableau Public desde Sitio de descarga de Tableau Public.
Sin embargo, debido a la naturaleza de código abierto de Tableau Public, es imposible guardar su libro de trabajo localmente.
Tableau Desktop es una herramienta de BI basada en suscripción para organizaciones o personas que desean análisis instantáneos y de fácil acceso. Puede ejecutar y guardar su libro de trabajo localmente, y sus resultados están fácilmente disponibles.
Tableau Reader, por otro lado, no es una utilidad 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 Business Intelligence, Tableau puede ser la herramienta adecuada para elegir. Una de las características valiosas de esta herramienta es su presentación única de datos geográficos.
Para cualquier plataforma de Tableau que elija, podrá ver clústeres 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 en Tableau capacitados en las industrias y la vasta comunidad que está disponible para resolver varios problemas de Tableau es razón suficiente para elegirlo.
Las herramientas de análisis estadístico son más valiosas en la investigación académica. Sin embargo, esto no los hace menos útiles en Business Intelligence; hay cierta superposición entre los usos. Nuestra clasificación de estas herramientas se basa principalmente en su popularidad.
Echemos un vistazo a algunas herramientas de análisis de investigación relacionadas con el ámbito académico a continuación.
4. SPSS
SPSS es el nombre corto del paquete estadístico para las ciencias sociales. Su primera versión se realizó en 1968, lo que la convierte en una de las herramientas estadísticas más antiguas. Sin embargo, fue adquirida por IBM en 2009.
SPSS sabe hasta dónde puede llegar con el análisis de datos. Pero al menos, por ahora, sigue siendo indispensable en la investigación académica y las ciencias sociales. Es un valioso paquete de pruebas estadísticas que es bastante fácil de usar.
Tiene una interfaz simple, lo que permite que cualquiera la domine rápidamente. Si eres diligente, puedes aprenderlo sin supervisión.
Este paquete opera a través de tres interfaces: a Vista variable donde puede ingresar sus datos, un Vista de datos para ver sus entradas, y un Hoja de resultados que muestra sus estadísticas.
Si bien puede que no haya muchas oportunidades para los expertos de SPSS en el ámbito empresarial, muchas organizaciones no gubernamentales (ONG) necesitan personas capacitadas en ello. Algunas industrias todavía lo utilizan para el análisis de datos experimentales.
SPSS no funciona bien con visualizaciones. Pero si le gusta analizar encuestas y datos experimentales, SPSS podría ser una excelente opción.
5. Stata
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 que utiliza es completamente diferente al de esa aplicación.
La mayoría de las ONG prefieren contratar expertos de Stata o un analista con una combinación de conocimientos sobre SPSS, Excel y Stata. Así que optar por esta herramienta es un buen uso del tiempo.
Stata tiene sintaxis únicas, pero su interfaz de menú y cuadros de diálogo son útiles para principiantes. Las herramientas son bastante fáciles de usar e interactuar. Sin embargo, tenga en cuenta que dominar las sintaxis en el futuro lo hace más competente con la herramienta.
A diferencia de SPSS, esta herramienta es útil para visualizar datos experimentales y de encuestas. Esa es una de las razones de su uso popular en las ONG.
Estas herramientas de análisis de datos son un gran comienzo. Pero más allá de solo aprender las herramientas que hacen que el análisis de datos sea más rápido y fácil, es necesario dominar la ciencia de la estadística en sí.
La mayoría de estas herramientas aún requieren que sepa cómo lograr lo que desea de ellas. Puede hacer esto dominando primero el significado de cada comando y menú en una herramienta.
El big data impulsa a muchas industrias y tiene un efecto en todas nuestras vidas. Pero, ¿es más peligroso o útil?
- Productividad
- Microsoft Excel
- Big Data
- Análisis de los datos
Idowu es un apasionado de la tecnología inteligente y la productividad. En su tiempo libre, juega con la codificación y cambia al tablero de ajedrez cuando está aburrido, pero también le encanta romper con la rutina de vez en cuando. Su pasión por mostrarle a la gente el camino en torno a la tecnología moderna lo motiva a escribir más.
Suscríbete a nuestro boletín
¡Únase a nuestro boletín de noticias para obtener consejos técnicos, reseñas, libros electrónicos gratuitos y ofertas exclusivas!
Un paso más…!
Confirme su dirección de correo electrónico en el correo electrónico que le enviamos.
