À medida que a análise de dados se torna cada vez mais importante, as ferramentas de análise de dados disponíveis no mercado também crescem. Portanto, se você trabalha como analista de dados ou está planejando estudá-lo com um curso, você não vai querer perder esta lista das 10 ferramentas de análise de dados mais importantes.
Em cada ferramenta, você encontrará uma descrição e explicação de suas aplicações na análise de dados, a disponibilidade ou preço, e uma lista de prós e contras.
Verifique a lista completa, pois, podemos garantir que você encontrará o que precisa para seu trabalho ou estudos de análise de dados dentro desta seleção. Vamos lá!
🐍 Python
Python é uma linguagem de programação que pode ser usada para uma variedade de coisas, e é uma daquelas ferramentas de análise de dados “obrigatórias”. Uma das melhores coisas sobre Python é que ela não é tão complexa quanto outras linguagens de programação.
Além disso, o fato de ser de código aberto, dinâmico e facilmente legível tornou o Python muito popular e amplamente utilizado dentro de todos os tipos de contextos.
Mesmo grandes empresas como a NASA usam Python como uma ferramenta de análise de dados e tem uma comunidade muito ativa e entusiasmada de usuários que contribuem para as bibliotecas de recursos.
Desta forma, a análise de dados com esta ferramenta torna-se mais fácil e pode ser feita com uma grande variedade de fórmulas, desde as mais simples exportadas em um CSV até sistemas analíticos mais complexos.
✔ Prós
- Versátil;
- Fácil de aprender;
- Livre e com milhares de bibliotecas.
✖ Cons
- Pode ter um desempenho mais lento que outras ferramentas.
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Apache Spark é uma ótima opção se você estiver procurando por uma máquina de aprendizagem e uma grande ferramenta de análise de dados.
É um mecanismo de processamento de dados de código aberto com uma vasta biblioteca de algoritmos de aprendizagem de máquinas que incluem, para citar alguns: árvores de decisão, gaussian mixtures, clustering ou regressões.
Esta estrutura de processamento de dados é adequada para a análise de grandes conjuntos de dados rapidamente. Mesmo que você pudesse usar outras opções, o Apache Spark se destaca por sua velocidade.
Dito isto, a única desvantagem é que o Apache Spark não possui um sistema de gerenciamento de arquivos, portanto, você precisará integrá-lo com outros softwares como o Apache Hadoop.
✔ Prós
- Alta velocidade;
- Fácil de usar.
✖ Cons
- Precisa de integração com outros softwares para gerenciamento de arquivos;
- Consome muita memória.
Este é provavelmente o software de análise de dados mais conhecido, focado em planilhas eletrônicas. Embora não seja tão especializado quanto outros nesta lista, é uma ferramenta poderosa com muitos plug-ins disponíveis para fazer qualquer tipo de cálculo e gráficos.
Se você está procurando uma ferramenta para gerenciar grandes dados, então o Excel pode ter um desempenho ruim, uma vez que tem suas limitações. Mas para uma pequena empresa ou empresas que precisam de informações e relatórios de dados, esta é uma excelente escolha e seu plano básico de negócios custa apenas 6 dólares por mês.
✔ Prós
- Popular;
- Amplamente utilizado.
✖ Cons
- Não é adequado para gerenciar grandes quantidades de dados.
®️ R
R é outra linguagem de programação open-source, adequada para análise estatística ou mineração de dados, mas é muito mais complexa do que Python.
O uso desta ferramenta de análise de dados requer uma curva de aprendizado, mas em troca, seu desempenho é excelente, especialmente para visualização de dados ou tarefas pesadas de computação estatística.
R é altamente compatível com outras ferramentas analíticas e linguagens de programação comuns, mas você deve considerar que ela não possui uma equipe de suporte dedicada.
✔ Prós
- Compatível;
- Adequado para grandes dados.
✖ Cons
- Não tão seguro quanto o Python;
- Curva de aprendizagem.
Esta ferramenta de análise de dados foi, não há muito tempo, um plug-in para o Excel. Agora é uma suíte completa de análise de negócios, muito fácil de aprender e usar, onde você pode usar painéis de controle e relatórios visuais interativos. É semelhante ao Excel, porém, mais flexível, permitindo que funcione, por exemplo, com arquivos de texto ou fontes de nuvens.
Você pode experimentá-lo de graça, embora venha com alguns inconvenientes como um limite de dados. Portanto, se você quiser aproveitá-lo ao máximo, deve investir em uma licença Pro ou Premium para obtê-lo ao máximo (o que é bastante).
✔ Prós
- Excelente visualização de dados;
- Regularmente atualizado.
✖ Cons
- Versão gratuita limitada;
- Não muito flexível;
📈 Tableau
Outra ferramenta comum de análise de negócios é o Tableau, principalmente para a criação de planilhas de trabalho interativas e dashboards. É simples e visual de usar graças a sua interface de arrastar e soltar, algo não muito comum em qualquer uma das ferramentas analíticas de dados desta lista.
Não é o melhor para o pré-processamento dos dados ou cálculos muito complexos, e o script deve ser feito usando R ou Python, mas ainda assim sua visualização é de alto nível e permite até mesmo compartilhá-la automaticamente online ou torná-la amigável ao celular.
✔ Prós
- Excelente visualização de dados;
- Interface fácil de usar.
✖ Cons
- Sem pré-processamento de dados;
- Móvel amigável.
🔍 SAS Viya
O SAS Viya é um software de análise de dados comumente usado para modelagem preditiva e mineração de dados. Este pacote de inteligência comercial é fácil de usar, especializado no mercado empresarial e oferece uma experiência de duas semanas.
Esta ferramenta é frequentemente atualizada com novos módulos adicionados, às vezes sob demanda do cliente. Além disso, ela inclui algumas funções específicas como análise para o IoT e é muito focada em negócios, tornando toda a experiência de análise de dados fácil de aprender.
✔ Prós
- Bom suporte
- Focado nas necessidades comerciais
✖ Cons
- Custo elevado
Esta aplicação web combina equações, códigos e diferentes estilos de visualização de dados. Como roda diretamente no navegador, facilita muito o compartilhamento de dados, embora não ofereça muito controle ou rastreamento de mudanças.
Jupyter Notebook suporta mais de 40 linguagens de programação diferentes, incluindo R e Python, e pode ser integrado com algumas outras ferramentas de análise de dados como Apache Spark.
É uma das melhores ferramentas analíticas desta lista para mostrar e apresentar trabalhos, mas deve ser combinada com outras ferramentas para uma análise completa.
✔ Prós
- Grande visualização de dados;
- Altamente adaptável.
✖ Cons
- Limitado para análise de dados.
💻 KNIME
O Konstanz Information Miner, comumente conhecido como KNIME, é uma plataforma de integração de dados baseada em nuvem e livre de código aberto. Esta ferramenta analítica de dados foi criada principalmente para a indústria farmacêutica, mas provou ser muito útil em muitas áreas diferentes, especialmente para inteligência empresarial, mineração de dados e aprendizagem de máquinas.
A maior força desta ferramenta é a coleta de dados de várias fontes em um único sistema. Ela não requer muita experiência técnica e tem uma interface amigável e confortável, tornando-a muito adequada para estudantes e iniciantes.
✔ Prós
- Fácil e confortável de aprender;
- Comunidade e apoio.
✖ Cons
- A visualização dos dados poderia ser melhorada.
⛏️ RapidMiner
Esta plataforma é especializada em processos de mineração de dados e permite executar mais de mil operações em vários sistemas e grandes plataformas. RapidMiner inclui um RapidMiner Studio com modelos de biblioteca, gráficos automatizados e múltiplas opções de visualização de dados.
Com o RapidMiner você pode criar painéis interativos, monitorá-los e até mesmo compartilhá-los com seus colegas ou clientes. Além disso, ele permite que você atribua tarefas e até mesmo transmita seus fluxos de trabalho.
Esta ferramenta de análise de dados é muito poderosa e adequada especialmente para empresas. Também pode ser uma ferramenta útil para iniciantes e estudantes, uma vez que eles oferecem testes e licenças gratuitas, além do fato de que sua utilização não requer habilidades pesadas de codificação.
✔ Prós
- Grátis para estudantes;
- Não é necessário codificar.
✖ Cons
- Alta tendência a colidir ou apresentar bugs.
Se você quiser trabalhar com Data Science, precisará conhecer e se sentir confortável com ferramentas analíticas de dados como as que vimos neste artigo. Se você já está trabalhando nesta área, então vá em frente e escolha sua ferramenta.
Mas, se você não tiver certeza de qual é a ferramenta mais adequada para você ou se quiser aprender mais, não se esqueça de conferir este Mestrado Online em Ciência de Dados. Torne-se um especialista total nesta área e tome a decisão certa 😉
