5 ferramentas de software de análise de dados que você pode aprender rapidamente

Quer você seja novo em análise de dados ou queira mudar de carreira, precisa conhecer as melhores ferramentas que pode aprender rapidamente para começar. Isso é especialmente verdadeiro se você não quiser sujar as mãos com codificação.

Este artigo se concentrará em um punhado dessas ferramentas que são ótimas para iniciantes.

Por que aprender análise de dados?

O mercado de trabalho para análise de dados cresceu enormemente com o crescimento da coleta de dados. Está se tornando uma necessidade para todas as empresas (e até mesmo alguns indivíduos) para tomar decisões baseadas em dados.

No entanto, a ferramenta de análise de dados que você decide aprender é muito importante. Você não quer aprender algo que não está em demanda. E o mais importante, tudo depende do que você pretende fazer com as ferramentas de análise de dados que decidir adotar. Como discutimos antes, a análise de dados tem muitos aplicativos e processos.

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Se você pretende usá-lo para algo relacionado a uma análise de dados acadêmicos ou de pesquisa, pode escolher ferramentas simples que não têm interfaces complexas. Exemplos disso são Minitab, SPSS e Stata. Não os subestime; essas ferramentas também são muito valiosas.

Mas se você gostaria de mergulhar na análise de negócios, você também tem muitas ferramentas de Business Intelligence para escolher.

Portanto, essas ferramentas geralmente se enquadram em duas categorias; Ferramentas de Business Intelligence e ferramentas de análise estatística. Vamos dar uma olhada nos exemplos de cada um deles.

Business Intelligence é um termo amplo que envolve a transformação de dados para gerar insights mais profundos e acionáveis ​​a partir deles. Geralmente é usado no contexto de tendências e mudanças no desempenho dos negócios.

As empresas usam BI para monitorar as atividades dos concorrentes, controlar o preço das commodities e analisar os clusters de mercado para estudar o comportamento dos consumidores. Tem ajudado pequenas, médias e grandes empresas a permanecerem mais competitivas.

Vamos considerar três das ferramentas de Business Intelligence mais usadas que você pode aprender facilmente, junto com alguns de seus recursos principais.

1. Microsoft Excel

Algumas pessoas temem que o Excel possa ser descartado por outras ferramentas de BI depois que se tornar obsoleto. Isso não é nem perto da verdade. O Excel está em alta demanda e continuará assim enquanto houver BI.

Desde o lançamento do Microsoft Excel em 1985, a ferramenta continua crescendo a cada atualização importante do Office. Com algum trabalho, você pode conseguir quase tudo no Excel.

Um dos principais fatores que as empresas consideram antes de utilizar uma ferramenta de BI é a disponibilidade de especialistas para ela. E como o Excel é tão antigo quanto o BI, muitos o dominaram e podem resolver todos os tipos de problemas com ele.

Por ser uma ferramenta fácil de usar, a comunidade do Excel é vasta. Devido à sua simplicidade e interface amigável, muitas empresas ainda usam o Excel hoje. Também é uma ferramenta relativamente acessível.

Tudo isso significa que você tem uma grande comunidade do Excel para aprender.

A capacidade do Excel de coletar dados de fontes múltiplas, crie histórias incríveis por meio de excelentes visualizações, e os seus Recursos do power pivot RDBMS são alguns dos usos que o Excel oferece.

E com o Microsoft 365, o Excel recebe atualizações o tempo todo. As atualizações recentes incluíram novas funções, tipos de dados, layouts de tabelas dinâmicas, tipos de gráficos e muito mais.

O Excel é um bom candidato porque é fácil atingir um nível avançado de compreensão em um curto período. As habilidades com ele serão bem utilizadas em quase qualquer lugar.

Para um exemplo divertido de como usar o Excel, confira como descobrir dados musicais históricos interessantes.

2. Microsoft Power BI

O Microsoft Power BI é uma ferramenta escalonável de BI lançada pela Microsoft em 2014. A versão inicial do Power BI foi incluída no Office 365 como um suplemento do Microsoft Excel, até que foi preterido e lançado como uma ferramenta independente de BI em 2015.

O Power BI usa serviços baseados em nuvem com uma combinação do Power BI Desktop (que você pode baixar do Microsoft PowerBI Desktop Store) para atender seus clientes. E apesar de ser uma ferramenta nova, sua popularidade entre as empresas tem sido enorme. Muitas empresas recorreram ao Power BI para soluções baseadas em dados.

Um dos principais motivos para essa tendência de crescimento é a velocidade e eficiência de geração de insights com o Microsoft Power BI. Ele vem com melhor automação e recursos que tornam o uso da ferramenta em análise de negócios muito mais fácil.

O Power BI fornece um painel onde você pode monitorar dados em tempo real com visualização completa. Além disso, você pode visualizar e compartilhar seus relatórios facilmente. O Power BI pode ser acessado de seu desktop ou por meio de seus serviços em nuvem baseados em SaaS.

Ao aprender o Power BI, você pode se concentrar em um ou dois aspectos da ferramenta. Áreas como armazenamento de dados, classificação de dados e engenharia de recursos são alguns dos tópicos específicos nos quais você pode se tornar uma autoridade.

Além disso, o aprendizado de máquina automatizado é outro grande recurso do Power BI usado para treinar e validar dados com fluxos de dados.

Além das fórmulas DAX simples do Microsoft Power BI, que você pode aprender rapidamente, tem uma interface simples de fácil interação. E a curva de aprendizado é altamente flexível.

É uma ferramenta que aumenta suas chances de conseguir um emprego em análise de dados se você for bom nisso. Esse é especialmente o caso se você estiver planejando mudar de carreira para analítica.

A Microsoft também tem uma ferramenta de análise de dados chamada Dynamics.

3. Quadro

O Tableau é conhecido por seus incríveis recursos de visualização de dados. A ferramenta foi fundada em 2003 e, desde seu primeiro lançamento oficial em 2013, sua popularidade continuou a aumentar em muitos setores.

O Tableau tem três opções principais de software: Tableau Desktop, Tableau Public e Tableau Reader. Essas três opções estão no currículo de aprendizado do Tableau. Mas existem pequenas diferenças entre eles.

Tableau Public é uma ferramenta de BI de código aberto que permite compartilhar sua visualização em tempo real por meio de um painel. Ele funciona com várias fontes de dados, incluindo CSV, arquivos do Excel, arquivos de texto e planilhas do Google. Você pode obter o Tableau Public no Site de download do Tableau Public.

No entanto, devido à natureza de código aberto do Tableau Public, é impossível salvar sua pasta de trabalho localmente.

Tableau Desktop é uma ferramenta de BI baseada em assinatura para organizações ou indivíduos que desejam análises instantâneas e prontamente acessíveis. Você pode executar e salvar sua pasta de trabalho localmente, e seus resultados estão prontamente disponíveis.

O Tableau Reader, por outro lado, não é um utilitário de visualização. É uma ferramenta somente leitura que permite enviar suas visualizações para outra pessoa, que pode abrir seu trabalho no modo somente leitura.

Se você gosta de se tornar um especialista no aspecto geoespacial de Business Intelligence, o Tableau pode ser a ferramenta certa a escolher. Uma das características valiosas desta ferramenta é a apresentação única de dados geográficos.

Para qualquer plataforma do Tableau que você escolher, você visualiza clusters geográficos em mapas e gráficos de uma maneira muito mais simples. Também é uma ferramenta valiosa na análise de big data.

A simplicidade do Tableau, a necessidade de especialistas qualificados em Tableau nos setores e a vasta comunidade disponível para resolver vários problemas do Tableau são motivos suficientes para adotá-lo.

As ferramentas de análise estatística são mais valiosas na pesquisa acadêmica. Isso não os torna menos úteis em Business Intelligence; há alguma sobreposição entre os usos. Nossa classificação dessas ferramentas é baseada principalmente em sua popularidade.

Vamos dar uma olhada em algumas ferramentas analíticas de pesquisa relacionadas a acadêmicas abaixo.

4. SPSS

SPSS é o nome abreviado do Statistical Package for the Social Sciences. Sua primeira versão foi feita em 1968, tornando-se uma das ferramentas estatísticas mais antigas. No entanto, foi adquirido pela IBM em 2009.

O SPSS sabe até onde pode ir com a análise de dados. Mas pelo menos, por enquanto, ainda é indispensável na pesquisa acadêmica e nas ciências sociais. É um pacote de teste estatístico valioso que é muito fácil de usar.

Possui uma interface simples, permitindo que qualquer um o domine rapidamente. Se você for diligente, poderá aprender sem supervisão.

Este pacote opera em três interfaces: a Vista Variável onde você consegue inserir seus dados, um Exibição de dados para visualizar suas entradas, e um Folha de Resultados que exibe suas estatísticas.

Embora possa não haver muitas oportunidades para especialistas em SPSS na esfera de negócios, muitas organizações não governamentais (ONGs) precisam de pessoas qualificadas para fazê-lo. Algumas indústrias ainda o usam para análise de dados experimentais.

O SPSS não se sai bem com visualizações. Mas se você gosta de analisar dados de pesquisas e experimentais, o SPSS pode ser uma ótima opção.

5. Stata

O Stata veio um pouco mais tarde do que o SPSS; foi lançado pela primeira vez em 1985 pela StataCorp. É um pacote estatístico que prioriza a simplicidade.

O Stata tem quase a mesma interface do SPSS, mas o tipo de estatística que você usa é totalmente diferente daquele aplicativo.

A maioria das ONGs prefere contratar especialistas em Stata ou um analista com uma combinação de conhecimentos em SPSS, Excel e Stata. Então, ir para esta ferramenta é um bom uso de tempo.

Stata tem sintaxes exclusivas, mas sua interface de menu e caixas de diálogo são úteis para iniciantes. As ferramentas são muito fáceis de usar e interagir. Lembre-se de que dominar as sintaxes ao longo da linha o torna mais proficiente com a ferramenta.

Ao contrário do SPSS, esta ferramenta é útil para visualizar dados experimentais e de levantamento. Essa é uma das razões de seu uso popular em ONGs.

Essas ferramentas de análise de dados são um ótimo começo. Mas, além de apenas aprender as ferramentas que tornam a análise de dados mais rápida e fácil, é necessário dominar a própria ciência estatística.

A maioria dessas ferramentas ainda exige que você saiba como conseguir o que deseja delas. Você pode fazer isso primeiro dominando o significado de cada comando e menu em uma ferramenta.

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