Essas ferramentas de análise de dados poderão te ajudar a descobrir insights que possam estar ocultos em meio a uma gama de dados.
Com o avanço da tecnologia, cada vez mais se faz necessário que as organizações voltaem seus olhares para obter ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.
Sabemos que, dentre tantas opções, é importante fazer uma escolha para encontrar um aplicativo correto e usar seus recursos com eficácia para que possa levar a uma transformação radical.
1 – Trifacta Wrangler
Este aplicativo fora projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes. Depois que os conjuntos de dados são importados para o Trifacta Wrangler, o aplicativo irá organizar e estruturar os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de máquina ajudam a preparar dados para análises mais detalhadas, sugerindo transformações e agregações comuns.
O Trifacta Wrangler pode importar dados do Microsoft Excel, arquivos JSON e arquivos CSV brutos. A ferramenta também faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompatíveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endereço IP associado a cada ponto de dados. O Trifacta Wrangler está limitado a 100 MB de dados e está disponível para download em dispositivos Windows e MacOS.
https://www.trifacta.com/products/wrangler
2- DataMelt
Também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. O programa é usado com mais frequência em ciências naturais, engenharia e modelagem e análise de mercados financeiros. A plataforma suporta muitas linguagens de programação, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java e outras.
As organizações podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts dinâmicos, incluindo mais de 40 mil classes Java para computação e visualização e 500 módulos Python. Recursos mais avançados exigem uma licença de desenvolvedor ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.
Roda em dispositivos Windows, Linux, macOS e Android.
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3-Tableau Public
Este é um aplicativo de análise e visualização de dados que permite aos usuários publicar dados interativos na web. A versão gratuita do Tableau é limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milhão de linhas de dados. A simplicidade e a intuição do Tableau Public tornaram-no uma das ferramentas de análise de dados mais populares.
O Tableau Public pode extrair dados do Planilhas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os usuários podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados em mídias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade pública. O Tableau Public está disponível para download no Windows e no macOS.
https://public.tableau.com/pt-br/s/download
4- R
R é uma linguagem de programação amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estatística. As organizações também podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipulação de dados, cálculo e exibição gráfica. As principais características estatísticas incluem modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de séries temporais, classificação e agrupamento.
R roda no Unix, Windows e macOS.
5- Orange
Esta é a ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os usuários podem extrair dados via programação visual ou scripts Python em uma janela de terminal, explorar estatísticas, box plots ou scatter plots e aprofundar seus dados com árvores de decisão, agrupamento hierárquico, heatmaps e projeções lineares.
A interface gráfica do usuário da Orange permite que os usuários se concentrem na análise exploratória de dados, em vez de codificação. A ferramenta também possui componentes para Machine Learning e complementos que estendem a funcionalidade de mineração de dados de fontes externas para execução de processamento de linguagem natural, mineração de texto, bioinformática, análise de rede e mineração de regras de associação.
A Orange suporta Windows, macOS e Linux.
6- OpenRefine
O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as organizações a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda está disponível e é atualizado regularmente por voluntários. Ele pode executar várias tarefas em dados, incluindo limpeza, transformação e formatação de dados para torná-los mais adequados para análise e exploração. A ferramenta também permite que os usuários recuperem dados de serviços da Web externos para reconciliar e correlacionar dados de várias origens.
O OpenRefine não é a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma opção importante e bem vista por muitas organizações, devido à quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.
Está disponível para download no Windows, macOS e Linux.
7- KNIME Analytics Platform
A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as organizações a manipular, analisar e modelar dados por meio de programação visual. O software inclui mais de mil módulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usuários a descobrir possíveis insights ocultos em seus dados e prever futuros com o auxílio do aprendizado de máquina.
Em vez de escrever código, o KNIME permite que as organizações arrastem e soltem os pontos de conexão entre as atividades. A ferramenta de análise de dados também oferece suporte à combinação de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop em um único fluxo de trabalho visual. A KNIME Analytics Platform é de código aberto e atualizada com novos lançamentos em uma base semestral.
Está disponível para dispositivos Windows, macOS e Linux.
https://www.knime.com/knime-analytics-platform
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