Sete ferramentas gratuitas de análise de dados que tem de conhecer

O software de análise de dados não precisa ser oneroso para ser eficaz. Algumas ferramentas gratuitas podem ajudar as empresas a descobrir novos insights e obter previsões valiosas a partir de várias fontes de dados.

A análise de dados é cada vez mais importante para empresas que procuram insights que possam estar ocultos num vasto mar de dados. As empresas podem obter uma perspectiva valiosa sobre os seus  clientes e objetivos comerciais usando ferramentas projectadas para organizar, categorizar e inferir conclusões estatísticas de várias fontes de dados.

As empresas têm muitas ponderações e escolhas a serem feitas ao avaliar as ferramentas de análise de dados, mas encontrar o aplicação correto e usar os seus recursos com eficácia pode levar a uma transformação radical.

Examinamos dezenas de fornecedores para identificar os melhores softwares gratuitos de análise de dados disponíveis a data de hoje. Depois de avaliar seus pontos fortes e limitações, estudar as análises de líderes do setor e analisar classificações de várias empresas de estatística, selecionamos sete ferramentas que apresentamos ( por ordem alfabética) para ajudá-lo a encontrar a solução que entender mais aplicável para si .

1 -DataMelt

O DataMelt, também conhecida como DMelt, é uma plataforma computacional para análise estatística de Big Data e visualização científica. Este 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 aceder a 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 developer ou comercial, mas a edição gratuita da DataMelt inclui muitos dos principais recursos necessários para explorar, analisar e visualizar dados.

Compatível em  Windows, Linux, macOS e Android.

http://jwork.org/dmelt/

2 – KNIME Analytics Platform

A Plataforma KNIME Analytics foi projetada para ajudar as empresas 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 utilizadores a descobrir possíveis insights ocultos nos seus dados e prever futuros com o auxílio de Machine learning.

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 semestralmet.

Está disponível para Windows, macOS e Linux.

https://www.knime.com/knime-analytics-platform

3 – OpenRefine
O OpenRefine, antigo Google Refine, ajuda as empresas a lidar com dados confusos. O Google deixou de apoiar este projeto em 2012, mas a aplicação ainda está disponível e é actualizada regularmente por voluntários. O OpenRefine 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 utilizadores 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 a ser 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 em Windows, macOS e Linux.

http://openrefine.org/

4 – Orange

Orange é uma ferramenta de análise e visualização de dados de código aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana, na Eslovênia. Os utilizadores 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 dos utilizadores do Orange permite que estes se concentrem na análise exploratória de dados, em vez da 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, bio informática, análise de rede e mineração de regras de associação.

A Orange suporta Windows, macOS e Linux.

https://orange.biolab.si

análisededados

5 – R

A linguagem de programação R é amplamente utilizada para 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 corre em Unix, Windows e macOS.

https://www.r-project.org/

6 – Tableau Public

O Tableau Public é um a aplicação de análise e visualização de dados que permite aos utilizadores 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 tabelas Google, do Microsoft Excel, arquivos CSV, arquivos JSON, arquivos estatísticos, arquivos espaciais, conectores de dados da Web e OData. Os utilizadores podem gerar gráficos interativos, gráficos e mapas para serem compartilhados nas redes sociais ou incorporados em sites para disponibilizar públicamente. O Tableau Public está disponível para Windows e macOS.

https://public.tableau.com/pt-br/s/download

7 – Trifacta Wrangler

O Trifacta Wrangler é outra aplicação 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 organizará e estruturará os dados automaticamente. Algoritmos de machine learning 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 percentagem 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 Windows e MacOS.

https://www.trifacta.com/products/wrangler/

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