5 ferramentas para análise de dados

Saiba quais ferramentas são utilizadas durante uma análise de dados e quais as vantagens de cada uma!

“O problema não é encontrar dados, é saber o que fazer com eles.” – Mike Loukides

Como dito em um artigo recente aqui do blog, atualmente, são gerados cerca de 2,2 milhões de GB de dados por dia, que representam pequenos registros observados no mundo todo. Entretanto, não conseguimos, só com esses registros, chegar a uma conclusão ou tomar uma decisão baseada em acontecimentos anteriores. É necessário manipulá-los e processá-los a fim de obter informações. Para isso, temos ferramentas (softwares) que auxiliam na análise desses dados, deixando-os visíveis, de modo que seja possível interpretá-los com maior facilidade.

Nesse artigo, falaremos sobre 5 ferramentas que são muito utilizadas no mercado de trabalho. São elas:

Excel:

O Excel é uma ferramenta, talvez a mais conhecida da lista, presente no mundo todo para diversas funções, dentre elas armazenar e organizar dados. É um dos programas mais utilizados para a construção de bases de dados. Para a análise, podem ser criados gráficos e tabelas, além de haver opções que auxiliam na observação de tendências.

Outro ponto positivo do Excel é sua interação com outros softwares que desempenham essa mesma função. O programa possui conexão com todas as ferramentas presentes a seguir, que possibilitam a importação da base de dados, tanto em .csv quanto em .xlsx.

Python:

O Python é uma linguagem de programação introduzida recentemente nas empresas e que já demonstrou muito da sua potencial para Machine Learning, Inteligência Artificial, e, inclusive, para a análise de dados. Para tal objetivo, um dos pacotes mais utilizados é o “pandas”, que possibilita ao usuário manipular tabelas e dados, além de trabalhar com séries temporais.

Para a construção de meios visuais, também é utilizado o pacote Matplotlib, permitindo a construção de gráficos de diversos tipos, facilitando a compreensão da análise.

IDE’s (Ambiente de Desenvolvimento Integrado) mais utilizadas: Jupyter e Pycharm. Temos também o Google Cloud Shell, disponível online.

Power BI:

O Power BI é um software (também recém introduzido no mercado) da Microsoft que tem como principal função o desenvolvimento de dashboards e relatórios dinâmicos, por meio de uma base de dados, funcionando muito bem em conjunto com o Excel. Com isso, a tomada de decisões torna-se mais simples e, até mesmo, mais segura. 

Além de possuir ferramentas inteligentes para a visualização de dados, o BI permite que funções do cotidiano de uma empresa sejam automatizadas, como pequenas análises, geração de relatórios diários e ajustes de dados, otimizando tempo.

Clique aqui e veja uma análise que fizemos sobre as Olimpíadas de Tokyo utilizando o Power BI.

 R:

R é uma linguagem de programação capaz de manipular dados, realizar cálculos e exibições gráficas. É considerado simples e eficaz para trabalhar com estatística e análise de dados. É possível importar bancos de dados do Excel e realizar a análise com base nele.

A construção de gráficos e tabelas é realizada por meio de pacotes como ggplot e knit (função kable), fazendo desses recursos gráficos algo mais apresentável.

IDE mais comum: Rstudio.

Clique aqui e veja algumas análises feitas por nós utilizando a linguagem R.

Data Studio:

O Data Studio é um software da Google que transforma dados em relatórios e painéis informativos, sendo personalizável e podendo incluir gráficos, mapas e tabelas, para que facilite a interpretação. 

O controle de dados transforma os relatórios em um modelo flexível que qualquer pessoa pode usar para visualizar os próprios dados. Com vários modelos disponíveis e com uma conexão com diversos meios da internet, principalmente com o Google Sheets (software de planilha do Google),  o Data Studio vem ganhando cada vez mais espaço no mercado.

Para mais dicas sobre análise de dados, se inscreva com o seu email e aguarde novas publicações.

E se quiser saber mais sobre estatística e análise de dados no mercado de trabalho, temos um post aqui no blog sobre isso.

Referências: 

https://kenzie.com.br/blog/o-que-e-python/

https://abracd.org/qual-a-melhor-ide-python-para-data-science/

https://www.cetax.com.br/blog/o-que-e-r/

https://support.google.com/datastudio/answer/6283323?hl=pt-BR

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