À medida que a Análise de Dados evolui, o leque de ferramentas de Análise de Dados disponíveis cresce com ele.
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Se estiver considerando uma carreira na área, vai querer saber: Quais ferramentas de Análise de Dados precisa aprender?
Reveja o básico:
Vamos destacar algumas das principais ferramentas de Análise de Dados que precisa conhecer. De ferramentas de código aberto a softwares comerciais, terá uma visão geral rápida de cada um, incluindo seus aplicativos, prós e contras.
Começaremos a lista com os imperdíveis — as ferramentas que não pode deixar de conhecer. Em seguida, passaremos para algumas das ferramentas e plataformas mais populares usadas por grandes e pequenas organizações. Se estiver se preparando para uma entrevista, ou está decidindo qual ferramenta aprender, até o final deste artigo terá uma ideia de como progredir.
Série BI | Marketing e Inteligência de Mercado:
As ferramentas que cobriremos serão:
1. Microsoft Excel
Tipo de ferramenta: Software de planilha.
Disponibilidade: Comercial.
Usado principalmente para: Briga de dados e relatórios.
Profissionais: Amplamente utilizado, com muitas funções úteis e plug-ins.
Contras: Custo, erros de cálculo, ruim no manuseio de big data.
Excel: o software de planilha mais conhecido do mundo. Além disso, ele apresenta cálculos e funções de gráficos que são ideais para Análise de Dados. Qualquer que seja sua especialidade, não importa o outro software que precise, o Excel é um grampo no campo. Suas características incorporadas inestimáveis incluem tabelas pivôs (para classificação ou totalização de dados) e ferramentas de criação de formulários. Ele também tem uma variedade de outras funções que simplificam a manipulação de dados. Por exemplo, a função CONCATENATE permite que combine texto, números e datas em uma única célula. O SUMIF permite criar totais de valor com base em critérios variáveis, e a função de pesquisa do Excel facilita o isolamento de dados específicos.
Mas tem limitações. Por exemplo, funciona muito lentamente com grandes conjuntos de dados e tende a aproximar grandes números, levando a imprecisões. No entanto, é uma ferramenta importante e poderosa, e com muitos plug-ins disponíveis, pode facilmente contornar algumas limitações do Excel. Comece com essas dez fórmulas do Excel que todos os analistas de dados devem saber.
2. Python
Tipo de ferramenta: Linguagem de programação.
Disponibilidade: Código aberto, com milhares de bibliotecas gratuitas.
Usado para: Tudo, desde raspagem de dados até análise e relatórios.
Profissionais: Fácil de aprender, altamente versátil, amplamente utilizado.
Contras: A memória intensiva — não é executada tão rápido quanto algumas outras línguas.
Uma linguagem de programação com uma ampla gama de usos, Python é imperdível para qualquer analista de dados. Ao contrário de linguagens mais complexas, ela se concentra na legibilidade, e sua popularidade geral no campo da tecnologia significa que muitos programadores já estão familiarizados com ele. Python também é extremamente versátil; ele tem uma enorme gama de bibliotecas de recursos adequadas para uma variedade de diferentes tarefas de análise de dados. Por exemplo, as bibliotecas NumPy e pandas são ótimas para simplificar tarefas altamente computacionais, bem como apoiar a manipulação geral de dados.
Bibliotecas como Beautiful Soup e Scrapy são usadas para raspar dados da web, enquanto Matplotlib é excelente para visualização de dados e relatórios. A principal desvantagem do Python é sua velocidade — é intensiva em memória e mais lenta do que muitas línguas. Em geral, porém, se você está construindo software do zero, os benefícios do Python superam em muito suas desvantagens.
3. R
Tipo de ferramenta: Linguagem de programação.
Disponibilidade: Fonte aberta.
Usado principalmente para: Análise estatística e mineração de dados.
Profissionais: Plataforma independente, altamente compatível, muitos pacotes.
Contras: Mais lento, menos seguro e mais complexo de aprender do que python.
Assim como o Python, o R é uma popular linguagem de programação de código aberto. É comumente usado para criar software de análise estatística/dados. A sintaxe de R é mais complexa que Python e a curva de aprendizado é mais íngreme. No entanto, foi construído especificamente para lidar com tarefas estatísticas pesadas de computação e é muito popular para visualização de dados. Um pouco como Python, R também tem uma rede de código livremente disponível, chamada CRAN (Comprehensive R Archive Network), que oferece mais de 10.000 pacotes.
Ele se integra bem com outras linguagens e sistemas (incluindo software de big data) e pode chamar o código de linguagens como C, C++ e FORTRAN. No lado negativo, ele tem um gerenciamento de memória ruim, e embora haja uma boa comunidade de usuários para pedir ajuda, R não tem uma equipe de suporte dedicada. Mas há um excelente ambiente de desenvolvimento integrado específico R (IDE) chamado R Studio, que é sempre um bônus!
4. Jupyter Notebook
Tipo de ferramenta: Software de autoria interativo.
Disponibilidade: Fonte aberta.
Usado principalmente para: Compartilhar código, cria tutoriais, apresentando trabalho.
Profissionais: Ótimo para mostrar, independente da linguagem.
Contras: Não é independente, nem ótimo para colaboração.
O Jupyter Notebook é um aplicativo web de código aberto que permite criar documentos interativos. Estes combinam código vivo, equações, visualizações e texto narrativo. Imagine algo um pouco como um documento de palavra da Microsoft, apenas muito mais interativo, e projetado especificamente para análise de dados! Como uma ferramenta de análise de dados, é ótimo para mostrar trabalho: Jupyter Notebook é executado no navegador e suporta mais de 40 idiomas, incluindo Python e R. Ele também se integra com ferramentas de big data, como o Apache Spark e oferece várias saídas de HTML para imagens, vídeos e muito mais.
Mas como em todas as ferramentas, tem suas limitações. Os documentos do Jupyter Notebook têm um controle de versão ruim, e o rastreamento de alterações não é intuitivo. Isso significa que não é o melhor lugar para trabalhos de desenvolvimento e análise (você deve usar um IDE dedicado para estes) e não é adequado para colaboração. Uma vez que não é independente, isso também significa que você tem que fornecer quaisquer ativos extras (por exemplo, bibliotecas ou sistemas de tempo de execução) para qualquer pessoa com quem você está compartilhando o documento. Mas para fins de apresentação e tutorial, continua sendo uma ferramenta inestimável de ciência de dados e análise de dados.
5. Apache Spark
Tipo de ferramenta: Estrutura de processamento de dados.
Disponibilidade: Fonte aberta.
Usado principalmente para: Processamento de big data, aprendizado de máquina.
Profissionais: Rápido, dinâmico, fácil de usar.
Contras: Sem sistema de gerenciamento de arquivos, interface rígida do usuário.
O Apache Spark é uma estrutura de software que permite que analistas de dados e cientistas de dados processem rapidamente vastos conjuntos de dados. Foi desenvolvido pela primeira vez em 2012 antes de ser doado para a Fundação Apache de software sem fins lucrativos. Projetada para analisar Big Data não estruturados, a Spark distribui tarefas de análise computacionalmente pesadas em muitos computadores. Enquanto outras estruturas semelhantes existem (por exemplo, Apache Hadoop) a Centelha é excepcionalmente rápida. Usando RAM em vez de memória local, é cerca de 100x mais rápido que Hadoop. É por isso que é frequentemente usado para o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina pesados de dados.
Ele ainda tem uma biblioteca de algoritmos de aprendizagem de máquina, MLlib, incluindo classificação, regressão e algoritmos de clustering, para citar alguns. No lado negativo, consumir tanta memória significa que Spark é computacionalmente caro. Ele também não possui um sistema de gerenciamento de arquivos, por isso geralmente precisa de integração com outros softwares, ou seja, Hadoop.
6. SAS
Tipo de ferramenta: Suíte de software estatístico.
Disponibilidade: Comercial.
Usado principalmente para: Inteligência de negócios, análise multivariada e preditiva.
Profissionais: Suporte de usuário facilmente acessível, focado nos negócios e bom.
Contras: Alto custo, má representação gráfica.
O SAS (Sistema de Análise Estatística) é um conjunto comercial popular de ferramentas de Business Intelligence e análise de dados. Foi desenvolvido pelo Instituto SAS na década de 1960 e evoluiu desde então. Seu principal uso hoje é para traçar perfis de clientes, relatórios, mineração de dados e modelagem preditiva. Criado para um mercado corporativo, o software é geralmente mais robusto, versátil e mais fácil de usar para grandes organizações. Isso porque eles tendem a ter diferentes níveis de experiência em programação interna.
Mas como um produto comercial, o SAS vem com um preço alto. No entanto, com o custo vem benefícios; ele tem regularmente novos módulos adicionados, com base na demanda do cliente. Estão altamente focados nas bibliotecas Python. Por exemplo, oferece módulos para usos específicos, como antilavagem de dinheiro e análises para a Internet das Coisas.
7. Microsoft Power BI
Tipo de ferramenta: Suíte de análise de negócios.
Disponibilidade: Software comercial (com uma versão gratuita disponível).
Usado principalmente para: Desde a visualização de dados até análises preditivas.
Profissionais: Ótima conectividade de dados, atualizações regulares, boas visualizações.
Contras: Interface de usuário, fórmulas proprietárias, limite de dados (na versão gratuita).
Com menos de uma década, o Power BI é o recém-chegado ao mercado de ferramentas de Análise de Dados. Começou a vida como um plug-in do Excel, mas foi redesenvolvido no início da década de 2010 como um conjunto autônomo de ferramentas de análise de dados de negócios. O Power BI permite que os usuários criem relatórios visuais interativos e dashboards, com uma curva mínima de aprendizado. Seu principal ponto de venda é sua grande conectividade de dados — ele opera perfeitamente com o Excel (como seria de esperar, sendo um produto da Microsoft), mas também arquivos de texto, servidor SQL e fontes de nuvem, como Google e Facebook.
Também oferece forte visualização de dados, mas tem espaço para melhorias em outras áreas. Por exemplo, ele tem uma interface de usuário bastante volumosa, fórmulas rígidas e a linguagem proprietária DAX - Data Analytics Expressions - que não é tão fácil de usar. Ele oferece várias assinaturas, incluindo uma gratuita. Isso é ótimo se quiser lidar com a ferramenta, embora a versão gratuita tenha desvantagens — a principal limitação é o baixo limite de dados (em torno de 2GB).
8. Tableau
Tipo de ferramenta: Ferramenta de visualização de dados.
Disponibilidade: Comercial.
Usado principalmente para: Criando painéis de dados e planilhas.
Profissionais: Ótimas visualizações, velocidade, interatividade, suporte móvel.
Contras: Controle de versão ruim, sem pré-processamento de dados.
Se você está procurando criar visualizações interativas e dashboards sem extensa experiência em codificação, o Tableau é uma das melhores ferramentas de análise de dados comerciais disponíveis. A suíte lida com grandes quantidades de dados melhor do que muitas outras ferramentas de BI, e é muito simples de usar. Ele tem uma interface visual de arrastar e soltar (outra vantagem definitiva sobre muitas outras ferramentas de análise de dados). No entanto, como não tem camada de script, há um limite para o que o Tableau pode fazer. Por exemplo, não é ótimo para pré-processamento de dados ou construção de cálculos mais complexos.
Embora contenha funções para manipular dados, estes não são ótimos. Como regra geral, você precisará executar funções de script usando Python ou R antes de importar seus dados para o Tableau. Mas sua visualização é bastante top de linha, tornando-o muito popular apesar de suas desvantagens. Além disso, está pronto para dispositivos móveis.
9. KNIME
Tipo de ferramenta: Plataforma de integração de dados.
Disponibilidade: Fonte aberta.
Usado principalmente para: Mineração de dados e aprendizado de máquina.
Profissionais: Plataforma de código aberto, ótima para programação visualmente orientada.
Contras: Falta escalabilidade, e a perícia técnica é necessária para algumas funções.
O último da nossa lista é o KNIME (Konstanz Information Miner), uma plataforma de integração de dados de código aberto, baseada em nuvem. Foi desenvolvido em 2004 por engenheiros de software na Universidade Konstanz na Alemanha. Embora criado pela primeira vez para a Indústria Farmacêutica, a força da KNIME na acumulação de dados de inúmeras fontes em um único sistema tem impulsionado sua aplicação em outras áreas. Isso inclui análise de clientes, inteligência de negócios e aprendizado de máquina.
Seu principal atrativo (além de ser livre) é sua usabilidade. Uma interface de usuário gráfica drag-and-drop (GUI) torna-a ideal para programação visual. Isso significa que os usuários não precisam de muita experiência técnica para criar fluxos de trabalho de dados. Embora tenha uma gama completa de tarefas de análise de dados, na realidade, sua força está na mineração de dados. Embora também ofereça uma análise estatística aprofundada, os usuários se beneficiarão de algum conhecimento sobre Python e R. Sendo de código aberto, o KNIME é muito flexível e personalizável às necessidades de uma organização — sem custos pesados. Isso o torna popular entre as empresas menores, que têm orçamentos limitados.
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