Introdução às ferramentas gratuitas de análise de dados
Todo mundo não é bom em programação, mas estará muito interessado em análise de dados e também bom nisso. Quantos de vocês pensaram que seria muito fácil se houvesse algumas ferramentas sem codificação para fazer a análise dos dados? Bem, esta página foi escrita para vocês. Os dados sempre não precisam ser lidos e gravados através de uma linguagem de programação. Existem ferramentas de exploração e visualização que não precisam de codificação. Desde o antigo Excel até o novo Qlikview, as ferramentas são infinitas. Vamos dar uma olhada nas ferramentas gratuitas de análise de dados.
Ferramentas de análise de dados
Abaixo estão as diferentes ferramentas de análise de dados.
1. Excel
O Excel ainda atrai pessoas para fazer a análise de dados e, sim, é indispensável ainda como uma ferramenta de análise. Existem muitos tutoriais online gratuitos que ensinam sobre Excel e VBA, através dos quais você pode dominar o Excel. Todos os recursos, como explorar dados, resumir e visualizar dados através de várias ferramentas gráficas, são feitos no Excel.
É muito fácil aprender e dominar o Excel. O Excel ainda é uma ferramenta básica em ciência de dados e análise. O conhecimento do excel o ajudará em sua carreira em ciência de dados. Embora o Microsoft Excel não seja gratuito, existem ferramentas semelhantes, como planilhas, escritórios abertos e outras no mercado, que oferecem os mesmos recursos que o Excel. Uma pequena desvantagem do excel é que ele não pode ser usado para conjuntos de dados muito grandes.
2. Tableau
- O Tableau é uma ferramenta gratuita para visualização de dados, de dados simples a dados complexos. É meio interativo e podemos sugerir rótulos, ferramentas, tamanho da coluna e quase tudo o que podemos personalizar. A interface de arrastar e soltar é realmente útil neste software e os cálculos também podem ser feitos no Tableau. Qualquer pessoa que não tenha nenhuma idéia de análise pode ver e entender os dados da plataforma Tableau.
- Painéis e planilhas são criados no Tableau para análise e visualização de dados. O Tableau ajuda a ver dados de uma perspectiva diferente por meio de seus painéis. Pode-se facilmente entrar no mundo da ciência de dados através do Tableau. Além disso, o Tableau se integra à linguagem de programação Python e R.
3. Trifacta
O Trifacta é uma ferramenta de código-fonte aberto para organização de dados que facilita a preparação de dados para análise de dados. O Trifacta ajuda a transformar, explorar e analisar dados do formato de dados brutos para o formato limpo e organizado. Ele usa técnicas de aprendizado de máquina para ajudar os usuários na análise e exploração de dados. O outro nome da Trifacta é Data Wrangler, que deixa claro que é mais útil na limpeza de dados.
Foi desenvolvido em 2012 por Joe Hellerstein, Jeffrey Heer e Sean Kandel. O Trifacta trabalha com a nuvem e é colaborador da AWS. Ele conquistou um prêmio pela implantação do aprendizado de máquina da AWS. O Trifacta ajuda você a trabalhar com grandes conjuntos de dados, diferentemente do Excel. Além disso, as sugestões de edição de texto são incríveis no Trifacta.
4. RapidMiner
O RapidMiner é uma ferramenta de integração para preparação de dados, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e outras técnicas de análise de dados. O fluxo de trabalho é chamado de processos e a saída de um processo se torna a entrada de outros. Isso pode ser estendido através de linguagens de programação ou de seus próprios plugins. Algumas versões do RapidMiner são gratuitas.
Os produtos do RapidMiner incluem o RapidMiner Studio, o RapidMiner Auto Model, o RapidMiner Turbo Prep, o RapidMiner Server e o RapidMiner Radoop. Podemos inspecionar dados carregando dados no RapidMiner e fazendo cálculos ou classificando os dados dentro da ferramenta. O RapidMiner foi projetado principalmente para não programadores. O RapidMiner também ajuda na limpeza de dados e na preparação de gráficos.
5. Talendo
O Talend é uma ferramenta de código aberto para integração de dados com a ajuda da nuvem. O Talend ajuda a importar dados e movê-los para o data warehouse o mais rápido possível. Talend tem uma plataforma unificada. Além disso, a comunidade de Talend é poderosa, e você nunca saberá que a pessoa do outro lado é de qual origem.
As plataformas Talend, a empresa Talend e o Talend Open Studio ajudam em quase tudo relacionado aos dados que você talvez não procure por outra ferramenta depois de começar a trabalhar com o Talend. Entre os três, o mais utilizado é o Talend Open Studio. A colaboração e o gerenciamento do Talend são louváveis como na integração de dados.
6. Qlikview
O Qlikview é recomendado como a melhor ferramenta para visualização de dados. É mais rápido, fácil e único na natureza. Existe uma comunidade no QlikView que possui fóruns de discussão, blogs e biblioteca. A comunidade ajuda a resolver a maioria das suas consultas. Ele mostra o relacionamento entre os dados usando cores diferentes. O Qlikview ajuda os usuários a tomar as decisões corretas a partir de suas diferentes abordagens de visualização de dados.
Se você estiver interessado em projetar layouts, o Qlikview é o seu caminho. É bom ter conhecimento de modelagem de dados e noções básicas de SQL para ter proficiência no Qlikview.
7. laranja
O kit de ferramentas laranja pode ser usado como visualização simples de dados para algoritmos complicados de aprendizado de máquina, desde que seja de código aberto. Também pode ser usado com a biblioteca Python. É como uma tela em que o usuário coloca os widgets e o fluxo de trabalho é criado. Todas as funcionalidades dos dados são feitas na tela de widgets. Os usuários podem explorar várias técnicas de visualização disponíveis na ferramenta.
Existem muitos complementos para a ferramenta Orange, que também é usada no algoritmo de aprendizado de máquina. A mineração de dados também pode ser feita nesta ferramenta.
8. H2O
O H2O ajuda a encontrar padrões de dados. Suas aplicações são principalmente de aprendizado de máquina e inteligência artificial, mas fornece informações realmente boas sobre dados. O H2O possui uma função integrada para adivinhar a estrutura do conjunto de dados recebidos.
Também existem outras ferramentas como o OpenRefine para classificação e filtragem de dados, Fusion Tables para gráficos e visualização, Microsoft power BI para visualização e organização de dados, Google Dashboards para criar relatórios, Plotly para análise estatística, Gephi para visualização estatística e as ferramentas são muitas. .
Conclusão
A análise dos dados pode ser feita facilmente com um pouco de prática. Todas as ferramentas não ajudarão igualmente. É bom selecionar uma ferramenta e se tornar um mestre nessa ferramenta. É essencial compreender os dados para saber onde realmente estamos em termos de análise de dados. A programação não é realmente importante na visualização e análise de dados. Mas algumas ferramentas o aproximam da programação.
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