HERRAMIENTAS DE ANALISIS

La ventaja de utilizar las 10 herramientas de análisis de datos más utilizadas radica en la flexibilidad y adaptabilidad que proporcionan. Puedes elegir la herramienta adecuada para el trabajo en función de tus necesidades y requisitos específicos. Además, al estar familiarizado con una variedad de herramientas, puedes ampliar tus capacidades y enriquecer tu conjunto de habilidades en el campo del análisis de datos.

La principal desventaja de utilizar múltiples herramientas de análisis de datos es la complejidad adicional que puede introducir en tus procesos de análisis. La elección de utilizar varias herramientas o una sola herramienta depende de tus necesidades específicas, recursos y habilidades. Es importante evaluar cuidadosamente las ventajas y desventajas antes de decidir cuántas y cuáles herramientas utilizar en un entorno de análisis de datos.

A la hora de desear una solución mas orientada a la visualización de datos y creación de informes y preferimos una interfaz mas amigable, Power Bi puede ser una selección solida, especialmente en un entorno especial

La segunda opción es Python, porque con sus bibliotecas me brinda una capacidad de análisis y visualización altamente personalizada

Ofrece una interfaz de arrastrar y soltar para crear visualizaciones interactivas y cuadros de mando. Permite la conexión a una variedad de fuentes de datos.

Características: Permite la creación de informes y paneles de control personalizables con integración con Microsoft Excel.

Características: Proporciona un motor de búsqueda asociativo para el descubrimiento de datos. Permite la creación de aplicaciones personalizadas de análisis.

Características: Python es un lenguaje de programación versátil que se utiliza con bibliotecas como Matplotlib y Seaborn para crear gráficos personalizados y visualizaciones de datos.

Características: R es un lenguaje estadístico ampliamente utilizado que se combina con ggplot2 para crear visualizaciones elegantes y personalizables.

Características: Una biblioteca de JavaScript que permite la creación de visualizaciones de datos personalizadas y altamente interactivas en la web.

Características: Permite la creación de informes y paneles de control con datos de múltiples fuentes, incluyendo integración nativa con productos de Google como Google Analytics y Google Sheets.

Características: Biblioteca de Python y plataforma en línea para la creación de visualizaciones interactivas, incluyendo gráficos 2D y 3D

Combina análisis y visualización de datos en una sola plataforma. Ofrece SQL en la nube y herramientas de colaboración