Las seis mejores herramientas de análisis de datos de 2019

Nota del editor: El científico de datos es un trabajo candente en el siglo XXI. Si un trabajador quiere hacer bien su trabajo, primero debe afilar sus herramientas. Hay tantas herramientas de análisis de datos, ¿cuál es la adecuada? Lewis Chou analizó las características y escenarios aplicables de 3 tipos de 6 herramientas en Medium. Después de leer este artículo, creo que lo sabrá. El título original es: Las 6 mejores herramientas de análisis de datos en 2019

Cuando se trata de herramientas de análisis de datos, siempre tenemos preguntas. Hay tantas herramientas de análisis de datos, ¿cuáles son las diferencias entre ellas? ¿Cuál es mejor? ¿Cuál debería estudiar?

Aunque esto es un cliché, es realmente importante y he estado tratando de encontrar la respuesta a esta pregunta fundamental. Si busca información en línea sobre este campo, es difícil encontrar una opinión imparcial. Porque los evaluadores de herramientas de análisis de datos específicas pueden provenir de diferentes perspectivas y tener algunos sentimientos personales.

Hoy dejemos de lado estos sentimientos personales. Intentaré compartir con usted objetivamente mis opiniones personales sobre las herramientas de análisis de datos disponibles en el mercado para su referencia.

Siempre he elegido 6 herramientas en tres categorías. A continuación los presentaré uno por uno.

Excel tiene una variedad de funciones poderosas, como creación de formularios, tablas dinámicas, VBA, etc. El sistema Excel es tan grande que ninguna herramienta de análisis puede superarlo, asegurando que todos puedan usarlo según sus necesidades. propias necesidades.

Sin embargo, algunas personas pueden pensar que dominan muy bien los lenguajes de programación informática y luego desprecian el uso de Excel como herramienta porque Excel no puede manejar grandes datos. Pero piénselo, ¿los datos que utilizamos en nuestra vida diaria exceden los límites del big data? En mi opinión, Excel es un reproductor polivalente. Funciona mejor con datos pequeños, pero también puede manejar millones de datos con complementos.

En resumen, basándonos en las potentes funciones de Excel y su escala de usuarios, creo que es una herramienta indispensable. Si desea aprender a analizar datos, Excel es definitivamente su primera opción.

La inteligencia de negocios nace para el análisis de datos, y tiene un punto de partida muy alto. El objetivo es acortar el tiempo que transcurre entre los datos comerciales y las decisiones comerciales y utilizar los datos para influir en las decisiones.

El objetivo del producto Excel no es así. Hay muchas cosas que puedes hacer con Excel. Puedes usar Excel para dibujar horarios de cursos, hacer cuestionarios, usarlo como calculadora e incluso dibujar. Si conoces VBA, también puedes hacer pequeños juegos. Pero estas no son funciones reales de análisis de datos.

Pero las herramientas de BI se utilizan específicamente para el análisis de datos.

Tomemos como ejemplo las herramientas de BI comunes (como Power BI, FineReport y Tableau). Verá que todos están diseñados de acuerdo con el proceso de análisis de datos. Comienza con el procesamiento de datos, la limpieza de datos, luego el modelado de datos y finalmente la visualización de datos, utilizando diagramas para identificar problemas e influir en las decisiones.

Estas son las únicas formas de analizar datos, y existen algunos puntos débiles para los empleados en el camino.

Por ejemplo, las herramientas de BI se pueden utilizar para simplificar el trabajo de limpieza de datos repetitivo y de bajo valor añadido.

Si la cantidad de datos es grande, la herramienta tradicional Excel no puede completar la tabla dinámica.

Si utilizamos Excel para la visualización de gráficos, nos llevará mucho tiempo editar el gráfico, incluidas cuestiones triviales como la configuración del color y la fuente.

Estos puntos débiles son donde las herramientas de BI pueden aportarnos cambios y valor.

Ahora, comparemos tres herramientas de BI populares en el mercado: Power BI, FineReport y Tableau.

1) Tableau

La esencia central de Tableau son en realidad la tabla dinámica y el gráfico dinámico de Excel. Se puede decir que Tableau es muy consciente de esta función de Excel. Entró temprano en el mercado de BI y ha continuado con este valor fundamental.

Desde la perspectiva del historial de desarrollo y la retroalimentación actual del mercado, el efecto de visualización de Tableau es mejor. No creo que sea por lo geniales que son sus gráficos, pero su diseño, colores e interfaz de usuario nos dan una sensación simple y fresca.

De hecho, esto es como la propia propaganda de Tableau. Han invertido mucha energía académica para estudiar qué tipo de gráficos les gustan a todos y cómo brindar a los usuarios la mejor experiencia operativa y visual.

Además, Tableau también ha añadido funciones de limpieza de datos y funciones de análisis más inteligentes. Esta también es una ventaja de desarrollo de productos que Tableau puede esperar.

2) Power BI

La ventaja de Power BI radica en su modelo de negocio y funciones de análisis de datos.

Power BI solía ser un complemento de Excel, pero su desarrollo no fue el ideal. Entonces se deshizo de Excel y se convirtió en una herramienta de BI. Como recién llegado, Power BI tiene actualizaciones iterativas cada mes y realiza un seguimiento muy rápido.

Power BI cuenta actualmente con tres métodos de licencia: Power BI Free, Power BI Pro y Power BI Premium. Al igual que Tableau, la versión gratuita no incluye todas las funciones. Pero es casi suficiente para uso personal. Y la función de análisis de datos de Power BI es poderosa. Sus lenguajes PowerPivot y DAX me permiten realizar análisis avanzados complejos de manera similar a escribir fórmulas en Excel.

3) Aplicación FineReport

Lo que hace que FineReport sea único es que su análisis de datos de autoservicio es muy adecuado para usuarios empresariales. Con una simple operación de arrastrar y soltar, puede utilizar FineReport para diseñar varios estilos de informes y crear fácilmente un sistema de análisis de toma de decisiones de datos.

FineReport puede conectarse directamente a varias bases de datos y personalizar varios estilos de manera conveniente y rápida para producir informes semanales, mensuales, trimestrales y anuales. Su formato es similar a la interfaz de Excel. Las funciones incluyen creación de informes, asignación de permisos de informes, gestión de informes, entrada de datos, etc.

Además, las capacidades de visualización de FineReport también son muy destacadas. Proporciona una variedad de plantillas de panel y muchas bibliotecas de complementos visuales de desarrollo propio.

En términos de precio, la versión personal de FineReport es completamente gratuita y todas las funciones están abiertas.

R y Python son la tercera categoría de herramientas que quiero analizar. Aunque software como Excel y herramientas de BI hacen todo lo posible para tener en cuenta la mayoría de los escenarios de aplicación de análisis de datos, básicamente están personalizados. Si el software no está diseñado con una función o un botón para una función, es probable que no pueda utilizarlo para realizar su trabajo.

A estas alturas los lenguajes de programación son diferentes. Es muy potente y flexible. Puedes escribir código para hacer lo que quieras. Por ejemplo, R y Python son herramientas esenciales para los científicos de datos. Desde una perspectiva profesional, son definitivamente más poderosas que las herramientas de Excel y BI.

Entonces, ¿qué escenarios de aplicación pueden lograr R y Python que son difíciles de lograr con herramientas de Excel y BI?

1) Análisis estadístico profesional

En lo que respecta al lenguaje R, es mejor en análisis estadísticos, como distribución normal, uso de algoritmos para clasificar conglomerados y análisis de regresión, etc. . Este tipo de análisis es como hacer un experimento con datos.

Nos ayuda a responder las siguientes preguntas.

Por ejemplo, ¿la distribución de los datos es una distribución normal, una distribución triangular o algún otro tipo de distribución? ¿Qué pasa con la discreción? ¿Está dentro del rango estadísticamente controlable que queremos lograr? ¿Cuál es el impacto de los diferentes parámetros en los resultados? También hay un análisis de simulación hipotética. Si un parámetro cambia, ¿qué impacto tendrá?

2) Análisis predictivo independiente

Por ejemplo, pretendemos predecir el comportamiento del consumidor. ¿Cuánto tiempo permanecerá en nuestra tienda? ¿Cuánto gastará? Podemos conocer su perfil crediticio personal y determinar el monto del préstamo en función de su historial de gastos en línea. O podemos enviar diferentes elementos según su historial de navegación en la página web. Esto también afecta a los conceptos actualmente populares de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

La comparación anterior ilustra las diferencias entre varios tipos de software. El punto principal que quiero resumir es que la existencia es razonable. Existe cierta superposición en la funcionalidad entre Excel, las herramientas de BI o los lenguajes de programación, pero también son herramientas complementarias. El valor de cada aplicación depende del tipo de aplicación que se esté desarrollando y de la situación del momento.

Antes de elegir una herramienta de análisis de datos, primero debe comprender su trabajo: ¿utilizará los escenarios de aplicación que acabo de mencionar? O considere la dirección de su carrera: ¿está orientado hacia la ciencia de datos o el análisis empresarial?

Traductor: boxi.