Fuente: Climber. Por segundo año consecutivo, Gartner ha calificado a Power Bi como una de las principales herramientas de análisis de datos , con la cual puedes crear cuadros y gráficos de forma interactiva para gestionar la información que se genera en la empresa.

Una de las características resaltantes de este programa es que puede ser manejado de forma fácil por un principiante con conocimientos básicos obtenidos a través de un curso sobre el tema. Además, posee gran variedad de plantillas que ayudan al trabajo en equipo al compartir información con las diversas opciones de visualización de los datos.

Según Crehana , Microsoft Power BI ofrece otras ventajas, tales como :. A pesar de no ser tan popular como Power Bi, Qlik está bien posicionada en el cuadrante mágico de Gartner, ya que en estos dos últimos años se convirtió en una de las plataformas líderes del sector.

No posee muchos usuarios a nivel mundial 50 mil clientes aproximadamente , pero ofrece características únicas como:. Estas cualidades le permiten almacenar datos y ejecutar resultados para una presentación óptima de informes gerenciales.

Es una plataforma que ha estado bien orientada desde sus inicios al análisis y visualización de datos , con opciones integradas a la realidad actual en cuanto al uso de la nube. Posee una versión gratuita Tableau Public que aún puede ser descargada y utilizada y la versión paga de Salesforce para empresas con funciones adicionales disponibles.

Tiene gran compatibilidad con fuentes de datos como Microsoft Excel, Data Warehouse u otras que estén basadas en la web. Ofrece la creación de Dashboard donde puedes visualizar mapas y gráficos muy llamativos en tiempo real directamente en la web.

Una característica particular de esta herramienta es que puedes compartir su información con otros clientes a través de enlaces o por medios sociales. Esta plataforma de análisis de datos tuvo su repunte en el , logrando posicionarse en el tercer cuadrante de Gartner.

Entre otras cualidades MicroStrategy están las siguientes :. Por último, Tibco Spotfire es otra de las herramientas que ha estado durante dos años consecutivos en este top 5 de soluciones para el análisis de datos , ofreciendo la estabilidad y versatilidad que el mercado necesita.

El software está basado en el empleo de IA para el manejo de datos , donde se incluyen parámetros de analítica avanzada en la búsqueda de resultados.

En el momento que tomes la decisión de aprender una plataforma de análisis de datos , ya sabes que puedes contar con estas cinco opciones bien posicionadas en los últimos años.

Solo es cuestión de iniciar tu formación en el momento preciso para poder aprovechar las oportunidades laborales que te aparecerán una vez que sepas manejar estas herramientas.

Por eso, en Ingenio Learning , te apoyamos en tu formación profesional, ofreciéndote el curso de Power Bi, para que recibas el conocimiento de la herramienta más usada y popular en todo el mundo.

Sin embargo, la mayoría de las empresas aún no cuenta con soluciones robustas que permitan el análisis de los datos, y continúan almacenándolos sin un objetivo claro que les permita aportar valor a los resultados de su negocio.

De aquí la importancia de las herramientas para el análisis de datos. Todas estas herramientas facilitan enormemente el análisis de datos y cualquiera de ellas optimizará la gestión de los datos.

Todas funcionan de manera diferente, con diferentes capacidades y ofrecen diferentes características. Solo debemos conocer bien nuestras necesidades para poder elegir la que mejor se adapte a ellas.

Por su gran potencial y la amplia variedad de funcionalidades que ofrece, es una de las herramientas de análisis de datos más utilizada. Permite ordenar y manipular los datos, representarlos en forma de gráficos y tablas e incluso añadir código propio a través de macros para hacer un análisis específico de los datos introducidos.

Power BI es la herramienta analítica de Microsoft y una de las más populares, ya que ofrece visualizaciones interactivas de datos, así como una integración sencilla con otras herramientas de la corporación. Python es un lenguaje de programación que está orientado a objetos y, es muy fácil de mantener, leer y escribir.

Su aportación al análisis de datos se explica por las numerosas librerías creadas para esta finalidad y, sobre todo, por su fácil integración con algunas aplicaciones de extracción de datos, especialmente sobre bases de datos no relacionales. Es un lenguaje de programación que se utiliza para la interacción con las bases de datos.

Es muy útil para modelar complejas conexiones de datos, y potente para obtener toda la información basada en peticiones de los datos almacenados por la compañía.

R es tanto un entorno como un lenguaje de programación que está orientado al análisis estadístico. Es muy popular en los campos de aprendizaje automático machine learning , minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. Es un software gratuito que conecta diferentes fuentes de datos, como Microsoft Excel, datos basados en la web, etc.

que sirve para crear de forma gráfica dashboards, mapas y visualizaciones que tienen información en tiempo real. Se trata de una herramienta cuya característica fundamental es lo eficiente de su procesamiento. Los datos se almacenan en memoria, lo que ayuda a ejecutar el resultado de forma rápida y ajustada a cada necesidad.

Es un framework de programación para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido. Como su propio nombre indica, ha sido desarrollada en el marco del proyecto Apache, lo que garantiza su licencia Open Source.

MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau

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Python. Python clasifica como el lenguaje de programación más popular en el mundo [2] 4. Excel: Herramienta Clásica de Análisis de Datos · 5. Google Analytics: Análisis de Datos Web · 6. KNIME: Plataforma de Análisis de Datos de ¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de datos para una empresa? · 1) Excel para el análisis de datos · 2) Microsoft Power BI · 3) Python · 4) SQL: Herramientas de Análisis de Datos

La importancia del análisis de Herramientas de Análisis de Datos ha seguido aumentando en los últimos años, Ganar Jackpot Ahora que ha Dato lugar a una Datoos apertura del Bonos de Jackpot Gratis Herramientas de Análisis de Datos. Las Herramkentas mejores Análksis de análisis Heramientas datos de 1. Repositorio: Ee Github puedes encontrar distintos repositorios relacionados con el lenguaje de programación Python. La cultura digital ya no es algo alejado de nuestra vida diaria, es parte esencial de la sociedad y el. Es conveniente recordar que antes de realizar cualquier análisis de este tipo es necesario transformar los datos que utilicemos para que tengan la misma estructura y formato, libres de errores, algo que ya vimos en el artículo Herramientas de depuración y conversión de datos. Una herramienta de software reproduce las acciones de los usuarios en el sitio.	Written by: C. He aquí algunos consejos que le ayudarán a tomar una decisión informada: Comprender los objetivos: Estime sus necesidades antes de buscar una herramienta de análisis de datos. Ni siquiera la herramienta de análisis de datos más eficaz puede satisfacer las necesidades de todos los profesionales. El enfoque estadístico de R significa que se adapta bien a los cálculos estadísticos, mientras que las herramientas de visualización incluidas en R lo convierten en un gran lenguaje para crear gráficos atractivos como diagramas de dispersión y gráficos. Aprende SAS para prepararte para puestos centrados, particularmente en inteligencia empresarial y análisis o si deseas familiarizarte con un paquete de software que pueda manejar la mayor parte de lo que un analista de datos podría necesitar hacer.	MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau	¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de datos para una empresa? · 1) Excel para el análisis de datos · 2) Microsoft Power BI · 3) Python · 4) SQL Herramientas automáticas de análisis de datos · Excel · Tableau · SAP BusinessObjects · Google Data Studio · Qlik · TIBCO Spotfire · Sisense 4. Excel: Herramienta Clásica de Análisis de Datos · 5. Google Analytics: Análisis de Datos Web · 6. KNIME: Plataforma de Análisis de Datos de	Excel. Microsoft Excel es uno de los programas más comunes utilizados para el Python. Python clasifica como el lenguaje de programación más popular en el mundo [2] Tableau
Learners Dattos advised to conduct Herramientas de Análisis de Datos research to ensure that Herramiebtas and other credentials pursued meet Experiencia de apuestas de calidad personal, professional, and financial goals. Anlisis Esta herramienta fue Herramietas inicialmente Herramientas de Análisis de Datos en Análizis Instituto SAS, y luego mejorada en los años 80 Análjsis 90, y es también una de las herramienta s líder es en análisis de dato s. KNIME es un software de minería de datos, que permite el análisis de datos y la realización de visualizaciones a través de una interfaz gráfica. Aumentar la eficacia: Las herramientas de análisis de datos pueden ayudar a las empresas a automatizar tareas tediosas como la segmentación de clientes. Las empresas que saben cómo analizar sus datos de forma efectiva tienen una ventaja competitiva significativa.	Pero con tantas? El sistema es sencillo de manejar y fácil de aprender y utilizar. Alteryx es una herramienta de análisis de datos empresarial que automatiza tareas, prepara datos e integra con otras herramientas. Análisis del embudo de conversión. Content Index Iniciativa Aporta Acerca de iniciativa Aporta Encuentros Aporta Premios Aporta Catálogo de datos Conjunto de datos Acceso NSIP API Punto SPARQL Impacto Cuadro de mando Mapa de iniciativas Aplicaciones Empresas reutilizadoras Sectores Medio ambiente Cultura y ocio Educación Transporte Salud y bienestar Turismo Justicia y sociedad Actualidad Noticias Eventos Entrevistas Boletines Innovación Blog Desafío Aporta Interactúa Documentación Asesoramiento y soporte Disponibilidad de datos Informa sobre.	MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau	Tableau Herramientas automáticas de análisis de datos · Excel · Tableau · SAP BusinessObjects · Google Data Studio · Qlik · TIBCO Spotfire · Sisense Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau	MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau
Se al Herramientaas de datos para la toma de decisiones permite a Gran Tesoro Dinero empresas descubrir el entorno que las rodea. Completa tus datos Herramientqs nos Heerramientas lo más pronto contigo. Herramientas de Análisis de Datos Spark Apache fue Herramietnas en en el laboratorio de AMP Hwrramientas Berkeley en la Universidad de California. Domo Domo es una plataforma de análisis de datos en la nube que destaca por su facilidad de uso, visualizaciones atractivas y colaboración en tiempo real. Herramientas que presentan una mayor versatilidad, pero necesitan el manejo de lenguajes de programaciónpor lo que están dirigidas a usuarios con estos conocimientos. Tableau Tableau es una herramienta de análisis de datos visual que permite a las empresas crear informes y paneles de datos atractivos e informativos.	Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management. Como ejemplo destacamos los libros R for Data Science y Manual de R. Esta es solo una selección de herramientas de análisis de datos, pero hay muchas más. Es un framework de programación para procesamiento de datos distribuidos diseñado para ser rápido. El servicio le permite cambiar rápidamente entre varias herramientas de análisis.	MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau	Herramientas automáticas de análisis de datos · Excel · Tableau · SAP BusinessObjects · Google Data Studio · Qlik · TIBCO Spotfire · Sisense MySQL Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau	¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de datos para una empresa? · 1) Excel para el análisis de datos · 2) Microsoft Power BI · 3) Python · 4) SQL Cuáles son las herramientas de análisis de datos más útiles · Zoho Analytics · Tableau Public · Rapid Miner · Knime · Qlick Sense · Apache Spark · SAS · Talend En este artículo, presentamos las 10 mejores herramientas de análisis de datos del para las empresas: · 1. Tableau · 2. QlikView · 3. Power

Herramientas de Análisis de Datos - Tableau MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau

Esta herramienta juega un gran papel cuando deben analizarse los datos internos de un cliente. Aunque que es una herramienta básica, también tiene una opción avanzada de business analytics para las capacidades de modelado con opciones preconstruidas como la agrupación de tiempo, funciones DAX y relación automática.

Excel VS Power BI: ¿Qué herramienta es mejor? Tableau Public es un software gratuito que conecta diferentes fuentes de datos, como Microsoft Excel, Data Warehouse , datos basados en la web, etc.

y crea dashboards , mapas y visualizaciones de datos que tienen actualizaciones en tiempo real desde la web. También puedes compartirlos con un cliente o a través de los medios sociales. Una vez que tienes acceso, puedes descargar diferentes formatos para un archivo.

Para disfrutar típicamente de esta herramienta y ver su poder, tu fuente de datos debe ser muy buena. La capacidad de Big Data de esta herramienta la hace importante y el hecho de que puedas analizar y visualizar los datos mucho mejor que otros programas de visualización de datos les da una ventaja.

Esta es una potente herramienta para el data science integrado. Fue desarrollada por una compañía que también realiza análisis predictivos y algunos análisis más avanzados como machine learning , análisis de texto, análisis visual y minería de datos sin necesidad de programación.

Esta herramienta puede incorporarse a cualquier tipo de fuente de datos, incluyendo Excel, Oracle, IBM SPSS, Teradata, Access, Microsoft SQL, Dbase, Sybase, etc.

Esta herramienta es capaz de generar análisis tomando como base los ajustes de transformación de los datos de la vida real, lo que significa que puede controlar los conjuntos de datos y los formatos para el análisis predictivo.

Apache fue desarrollado en en el laboratorio de AMP de Berkeley en la Universidad de California. Esta herramienta es un motor de procesamiento de datos que funciona a gran escala y puede ejecutar aplicaciones que ya están en clusters Hadoop más rápido hasta 10 veces en disco y hasta veces más rápido si está en memoria.

El concepto de esta herramienta hace que la ciencia de los datos en la que se basa sea muy fácil. Es una herramienta muy popular para el desarrollo de modelos de machine learning y pipelines de datos.

También tiene una biblioteca llamada MLib, de donde se pueden obtener técnicas para data science repetitivo como el filtrado de colaboración, regresión, clasificación, etc. a partir de un conjunto avanzado de algoritmos. Esta herramienta tiene una serie de características únicas, algunas de las cuales son el procesamiento de datos en memoria y la tecnología patentada para ayudarle a ejecutar su resultado rápidamente y almacenar todos los datos que están presentes en el informe.

Visualiza la relación de los datos con los colores, con un color dado a los datos relacionados y otro a los datos no relacionados. Todas estas herramientas facilitan enormemente el análisis de datos y cualquiera de ellas optimizará la gestión de los datos. Todas funcionan de manera diferente, con diferentes capacidades y ofrecen diferentes características.

Solo debemos conocer bien nuestras necesidades para poder elegir la que mejor se adapte a ellas. Descarga ahora nuestro e-book que incluye las 21 mejores prácticas para la creación de informes en Power BI!

Escrito exclusivamente para bismart. Texto de Becky Holton Becky Holton es periodista y blogger. Está interesada en las tecnologías para la educación, y en ayudar a escribir trabajos y artículos , escribir tesis, y todo tipo de textos académicos y siempre está dispuesta a apoyar en el discurso informativo.

Puedes ver el informe completo aquí. Puedes ver más herramientas relacionadas con este campo en los siguientes monográficos:. Contenido elaborado por el equipo de datos. Puede cancelar su suscripción pulsando aquí. Ir al contenido principal. Idiomas Español English Català Galego Euskera.

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Crear nueva cuenta publicador ¿Olvidaste la contraseña? Catálogo de datos. Contenido del portal. Usted está aquí Inicio Innovación Blog Las herramientas de análisis de datos más populares.

Las herramientas de análisis de datos más populares. Tipos de analítica Dentro del campo de la analítica encontramos distintos procesos que tratan de dar respuesta al pasado, presente y futuro de nuestras actividades: Análisis exploratorio , que somete a los datos a un tratamiento estadístico, para determinar por qué ha ocurrido un determinado evento.

Análisis descriptivo , que explora los datos desde diferentes perspectivas para saber qué sucedió. Análisis predictivo , que permite predecir valores futuros de las variables de interés para conocer qué sucederá. Análisis prescriptivo, que ofrece recomendaciones al testear las variables del entorno y sugerir aquellas con mayor probabilidad de generar un resultado positivo.

En este artículo se recoge una selección de herramientas más populares de análisis de datos que te permitirán realizar estas tareas, divididas en base a dos públicos objetivos: Herramientas que no implican realizar tareas de programación , dirigidas a usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

Herramientas que presentan una mayor versatilidad, pero necesitan el manejo de lenguajes de programación , por lo que están dirigidas a usuarios con estos conocimientos. Herramientas de análisis de datos para no programadores WEKA Funcionalidad: WEKA es un software multiplataforma de aprendizaje automático y minería de datos.

Principales ventajas: Una de sus principales ventajas es que contiene una gran cantidad de herramientas integradas para tareas estándar de aprendizaje automático y que permite el acceso a otras herramientas como son scikit-learn , R y Deeplearning4j.

Materiales de ayuda: Como apéndice al libro Data Mining: Practical Machine Learning: tools and techniques , encontramos este manual de WEKA que nos acerca a sus paneles y funcionalidades. Incluye métodos para los principales problemas de minería de datos: regresión, clasificación, clustering, reglas de asociación y selección de atributos.

También tenemos a nuestra disposición en la red este manual y estos tutoriales elaborado por la Universidad de Waikato, entidad desarrolladora de la herramienta, que también ha puesto en marcha un blog sobre la materia. Repositorio: El código fuente oficial de WEKA está disponible en esta URL.

También puedes acceder a ella desde este repositorio Github , así como a distintos paquetes o herramientas. Comunidad de usuarios: Puedes encontrar grupos de usuarios en Stackoverflow.

KNIME Funcionalidad: KNIME es un software de minería de datos, que permite el análisis de datos y la realización de visualizaciones a través de una interfaz gráfica. Principales ventajas: La interfaz gráfica sobre las que se modelan los flujos de análisis de datos utiliza nodos , que representan los diferentes algoritmos y flechas que muestran el flujo de los datos en el pipeline de procesamiento.

Materiales de ayuda: En la propia web de KNIME puedes encontrar distintos documentos de ayuda , que te guían en su instalación, la creación de flujos de trabajo o el uso de nodos.

Además, en su canal de Youtube puedes encontrar múltiples vídeos, incluyendo listas de reproducción con aspectos básicos para usuarios que se enfrentan a esta herramienta por primera vez. Repositorio: En GitHub se proporcionan herramientas para configurar el SDK Kit de desarrollo de software, en sus siglas en inglés de KNIME, para que puedas trabajar con el código fuente de las extensiones o desarrollar propias.

Comunidad de usuarios: Los usuarios de KNIME tienen a su disposición grupos para resolver dudas en Gitter y Stackoverflow , así como un foro de discusión en la propia web de Knime. Redes sociales: Puedes seguir la cuenta de Twitter knime y su perfil de LinkedIn para estar al día de las novedades de KNIME y de los eventos o charlas relacionados.

ORANGE Funcionalidad: Orange es un software abierto de aprendizaje automático y minería de datos , similar a Knime. Es una herramienta intuitiva que es fácil de aprender y utilizar, incluso para usuarios sin experiencia en análisis de datos.

SAP Analytics Cloud es una suite de herramientas de análisis de datos empresarial que ofrece funciones avanzadas, visualización atractiva y colaboración. Ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones, mejorar la eficiencia y aumentar los ingresos.

La elección de la herramienta de análisis de datos adecuada para su empresa dependerá de una serie de factores, incluyendo el tamaño de su empresa, sus necesidades específicas y su presupuesto. Si su empresa es pequeña o mediana, una herramienta de análisis de datos como Tableau o QlikView puede ser una buena opción.

Estas herramientas son fáciles de usar y ofrecen una amplia gama de funciones para empresas de todos los tamaños. Si su empresa es grande o tiene necesidades específicas, una herramienta de análisis de datos empresarial como Power BI, Looker o Microstrategy puede ser una mejor opción.

Estas herramientas ofrecen una gama más amplia de funciones y capacidades de escalabilidad. Además de elegir la herramienta adecuada, es importante invertir en las habilidades necesarias para utilizarla. Esto incluye el aprendizaje de los conceptos básicos del análisis de datos, así como el conocimiento de las habilidades técnicas específicas necesarias para utilizar la herramienta que haya elegido.

Muchas empresas ofrecen cursos de formación y certificación en análisis de datos. También hay una gran cantidad de recursos disponibles en línea, incluyendo libros, tutoriales y cursos gratuitos. Las personas que trabajan en áreas de ánalisis de datos deben poseer estas habilidades:.

Si tu empresa aún no ha aprovechado el poder del análisis de datos, ahora es el momento de empezar. Las 10 herramientas de análisis de datos que se enumeran en este artículo son algunas de las mejores opciones disponibles para las empresas en Al elegir la herramienta adecuada para su empresa, puede empezar a aprovechar el poder del análisis de datos para mejorar tu negocio.

Tópicos: Análisis de datos , Empresas líderes , Data Science , Herramientas tecnológicas , Data Analyst. En Laboratoria trabajamos para lograr una economía digital más diversa, inclusiva y competitiva, que abra oportunidades para que cada mujer pueda desarrollar su potencial.

Laboratoria: blog de tecnología e inclusión. En este artículo, presentamos las 10 mejores herramientas de análisis de datos del para las empresas: 1.

Herramientas de Análisis de Datos - Tableau MySQL Jupyter Notebook Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para data management · 1. Microsoft Power BI · 2. Programación en R · 3. SAS · 4. Python · 5. Excel · 6. Tableau

Ofrece una integración perfecta con otras herramientas de Microsoft y brinda opciones avanzadas para la creación de paneles de control y reportes. Python y R siguen siendo lenguajes de programación indispensables para el análisis de datos.

Con bibliotecas como pandas, numpy y scikit-learn en Python, así como ggplot2 y dplyr en R, los analistas pueden manipular y modelar datos de manera eficiente.

Aunque es una herramienta tradicional, Excel todavía juega un papel importante en el análisis de datos. Con capacidades como tablas dinámicas y funciones avanzadas, Excel es una opción accesible para análisis más simples.

Para el análisis de datos web, Google Analytics sigue siendo esencial. Proporciona información detallada sobre el tráfico del sitio web, el comportamiento de los usuarios y las conversiones, lo que es crucial para optimizar la presencia en línea.

KNIME es una plataforma de análisis de datos de código abierto que permite crear flujos de trabajo visuales. Con una amplia gama de módulos, es adecuada para tareas desde el preprocesamiento de datos hasta la modelización y la visualización.

QlikView es una herramienta que permite el descubrimiento de datos guiado. Permite a los usuarios explorar datos libremente y descubrir patrones y tendencias sin restricciones, lo que facilita la toma de decisiones informadas.

SAS ofrece una plataforma completa para el análisis de datos y la minería. Desde el preprocesamiento hasta la creación de modelos avanzados, SAS es una opción sólida para empresas que requieren análisis exhaustivos.

Apache Spark es una herramienta poderosa para el procesamiento y análisis de datos a gran escala. Su capacidad para trabajar con datos distribuidos y realizar análisis en tiempo real lo hace valioso para proyectos a gran escala.

IBM SPSS es una herramienta líder en análisis estadístico. Ofrece una amplia gama de técnicas de análisis, desde estadísticas descriptivas hasta modelos predictivos y análisis de series temporales. El análisis avanzado de datos se ha convertido en un factor crucial para el éxito empresarial en la actualidad.

Las empresas que adoptan esta disciplina pueden tomar decisiones más informadas, mejorar la experiencia del cliente, identificar oportunidades de mercado y optimizar sus procesos internos. En conclusión, las herramientas para el análisis de datos han evolucionado para abordar las crecientes demandas de datos en el mundo actual.

Ya sea que estés buscando visualizar datos, realizar análisis estadísticos o trabajar con grandes volúmenes de datos, estas 10 herramientas destacan en sus respectivas capacidades.

La elección de la herramienta dependerá de las necesidades específicas de análisis y del nivel de experiencia del usuario, pero con estas opciones, estarás bien equipado para aprovechar al máximo tus datos y tomar decisiones más informadas.

En Qaleon hemos desarrollado Qalify solución SaaS de análisis avanzado, permite a las empresas extraer el valor de sus datos en tiempo real y analizarlo para anticipar y predecir escenarios futuros con impacto en negocio. Mediante el análisis de los datos y la aplicación de Inteligencia Artificial, detectamos tendencias, correlaciones no descubiertas previamente entre los datos, novedosas clasificaciones y, la segmentación en sectores y clientes.

Análisis de datos a gran escala Análisis de datos en Análisis estadístico business intelligence empresas Herramientas para el análisis de datos Procesamiento de datos qalify SAS plataforma analítica de datos transformacion digital Visualización de datos.

Por su gran potencial y la amplia variedad de funcionalidades que ofrece, es una de las herramientas de análisis de datos más utilizada. Permite ordenar y manipular los datos, representarlos en forma de gráficos y tablas e incluso añadir código propio a través de macros para hacer un análisis específico de los datos introducidos.

Power BI es la herramienta analítica de Microsoft y una de las más populares, ya que ofrece visualizaciones interactivas de datos, así como una integración sencilla con otras herramientas de la corporación.

Python es un lenguaje de programación que está orientado a objetos y, es muy fácil de mantener, leer y escribir. Su aportación al análisis de datos se explica por las numerosas librerías creadas para esta finalidad y, sobre todo, por su fácil integración con algunas aplicaciones de extracción de datos, especialmente sobre bases de datos no relacionales.

Es un lenguaje de programación que se utiliza para la interacción con las bases de datos. Es muy útil para modelar complejas conexiones de datos, y potente para obtener toda la información basada en peticiones de los datos almacenados por la compañía.

R es tanto un entorno como un lenguaje de programación que está orientado al análisis estadístico. Es muy popular en los campos de aprendizaje automático machine learning , minería de datos, investigación biomédica, bioinformática y matemáticas financieras. Es un software gratuito que conecta diferentes fuentes de datos, como Microsoft Excel, datos basados en la web, etc.

que sirve para crear de forma gráfica dashboards, mapas y visualizaciones que tienen información en tiempo real. Se trata de una herramienta cuya característica fundamental es lo eficiente de su procesamiento.

Los datos se almacenan en memoria, lo que ayuda a ejecutar el resultado de forma rápida y ajustada a cada necesidad. Crear nueva cuenta publicador ¿Olvidaste la contraseña? Catálogo de datos.

Contenido del portal. Usted está aquí Inicio Innovación Blog Las herramientas de análisis de datos más populares. Las herramientas de análisis de datos más populares. Tipos de analítica Dentro del campo de la analítica encontramos distintos procesos que tratan de dar respuesta al pasado, presente y futuro de nuestras actividades: Análisis exploratorio , que somete a los datos a un tratamiento estadístico, para determinar por qué ha ocurrido un determinado evento.

Análisis descriptivo , que explora los datos desde diferentes perspectivas para saber qué sucedió. Análisis predictivo , que permite predecir valores futuros de las variables de interés para conocer qué sucederá. Análisis prescriptivo, que ofrece recomendaciones al testear las variables del entorno y sugerir aquellas con mayor probabilidad de generar un resultado positivo.

En este artículo se recoge una selección de herramientas más populares de análisis de datos que te permitirán realizar estas tareas, divididas en base a dos públicos objetivos: Herramientas que no implican realizar tareas de programación , dirigidas a usuarios sin conocimientos técnicos avanzados.

Herramientas que presentan una mayor versatilidad, pero necesitan el manejo de lenguajes de programación , por lo que están dirigidas a usuarios con estos conocimientos. Herramientas de análisis de datos para no programadores WEKA Funcionalidad: WEKA es un software multiplataforma de aprendizaje automático y minería de datos.

Principales ventajas: Una de sus principales ventajas es que contiene una gran cantidad de herramientas integradas para tareas estándar de aprendizaje automático y que permite el acceso a otras herramientas como son scikit-learn , R y Deeplearning4j.

Materiales de ayuda: Como apéndice al libro Data Mining: Practical Machine Learning: tools and techniques , encontramos este manual de WEKA que nos acerca a sus paneles y funcionalidades. Incluye métodos para los principales problemas de minería de datos: regresión, clasificación, clustering, reglas de asociación y selección de atributos.

También tenemos a nuestra disposición en la red este manual y estos tutoriales elaborado por la Universidad de Waikato, entidad desarrolladora de la herramienta, que también ha puesto en marcha un blog sobre la materia. Repositorio: El código fuente oficial de WEKA está disponible en esta URL.

También puedes acceder a ella desde este repositorio Github , así como a distintos paquetes o herramientas. Comunidad de usuarios: Puedes encontrar grupos de usuarios en Stackoverflow.

KNIME Funcionalidad: KNIME es un software de minería de datos, que permite el análisis de datos y la realización de visualizaciones a través de una interfaz gráfica. Principales ventajas: La interfaz gráfica sobre las que se modelan los flujos de análisis de datos utiliza nodos , que representan los diferentes algoritmos y flechas que muestran el flujo de los datos en el pipeline de procesamiento.

Materiales de ayuda: En la propia web de KNIME puedes encontrar distintos documentos de ayuda , que te guían en su instalación, la creación de flujos de trabajo o el uso de nodos.

Además, en su canal de Youtube puedes encontrar múltiples vídeos, incluyendo listas de reproducción con aspectos básicos para usuarios que se enfrentan a esta herramienta por primera vez.

Repositorio: En GitHub se proporcionan herramientas para configurar el SDK Kit de desarrollo de software, en sus siglas en inglés de KNIME, para que puedas trabajar con el código fuente de las extensiones o desarrollar propias.

Comunidad de usuarios: Los usuarios de KNIME tienen a su disposición grupos para resolver dudas en Gitter y Stackoverflow , así como un foro de discusión en la propia web de Knime.

Redes sociales: Puedes seguir la cuenta de Twitter knime y su perfil de LinkedIn para estar al día de las novedades de KNIME y de los eventos o charlas relacionados.

ORANGE Funcionalidad: Orange es un software abierto de aprendizaje automático y minería de datos , similar a Knime. Principales ventajas: Orange crea los análisis y visualizaciones de datos utilizando el paradigma drag and drop arrastrar y soltar a partir de un catálogo de widgets que representan diferentes tareas.

Materiales de ayuda: En este caso destacamos dos libros. En primer lugar, Introducción a la minería de datos con Orange , que recoge los flujos de trabajo y visualizaciones del curso on Introduction to Data Mining del propio Orange.

En segundo, Orange Data Mining LibraryDocumentation , una ligera introducción al scripting en Orange. También puedes encontrar video tutoriales, en el canal de Youtube Orange Data Mining.

Repositorio: Desde este GitHub puedes descargar los recursos necesarios para su instalación. Comunidad de usuarios: En Gitter , StackExchange y Stackoverflow los usuarios han creado espacios donde plantear dudas y contar experiencias.

Redes sociales: En el perfil de twitter OrangeDataMiner y su cuenta de LinkedIn se recogen informes, eventos, casos de uso y noticias relacionadas con esta herramienta.