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Las mejores herramientas gratuitas de análisis de datos

Revisamos docenas de proveedores para identificar el mejor software gratuito de análisis de datos disponible en la actualidad.

  • Las siete mejores herramientas

    El análisis de datos es cada vez más importante para las empresas que buscan descubrir conocimientos que podrían estar ocultos en un vasto mar de datos. Las organizaciones pueden obtener una perspectiva tremendamente valiosa sobre sus clientes y objetivos comerciales utilizando herramientas que están diseñadas para organizar, categorizar e inferir conclusiones estadísticas de diversas fuentes de datos.

    Las empresas tienen que sopesar muchas consideraciones y tomar decisiones cuando evalúan las herramientas de análisis de datos, pero encontrar la aplicación correcta y usar sus funciones de manera efectiva puede conducir a una transformación drástica.

    Revisamos docenas de proveedores para identificar el mejor software gratuito de análisis de datos disponible en la actualidad. Después de sopesar sus fortalezas y limitaciones, estudiar las reseñas de los líderes de la industria y analizar las clasificaciones de varias firmas de investigación, hemos seleccionado las siguientes siete herramientas (presentadas en orden alfabético) para ayudarlo a encontrar la solución que sea mejor para usted.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • DataMelt

    DataMelt, también conocida como DMelt, es una plataforma computacional para el análisis estadístico de datos de gran tamaño y visualización científica. El programa se utiliza con mayor frecuencia en ciencias naturales, ingeniería y modelado y análisis de mercados financieros. La plataforma admite muchos lenguajes de programación, incluidos Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java y otros.

    Las organizaciones pueden acceder a grandes bibliotecas a través de scripts dinámicos, que incluyen más de 40 mil clases de Java para computación y visualización y 500 módulos de Python. Las características más avanzadas requieren un desarrollador o una licencia comercial, pero la edición gratuita de DataMelt incluye muchas de las funciones clave necesarias para explorar, analizar y visualizar datos.

    DataMelt se ejecuta en dispositivos Windows, Linux, macOS y Android.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • KNIME Analytics Platform

    La plataforma KNIME Analytics está diseñada para ayudar a las organizaciones a manipular, analizar y modelar datos a través de la programación visual. El software incluye más de mil módulos, cientos de ejemplos listos para ejecutarse y una gama de herramientas integradas para ayudar a los usuarios a descubrir las perspectivas potenciales ocultas en sus datos y predecir los futuros con la ayuda del aprendizaje automático.

    En lugar de escribir código, KNIME permite a las organizaciones arrastrar y soltar puntos de conexión entre actividades. La herramienta de análisis de datos también admite la combinación de datos entre archivos de texto simples, bases de datos, documentos, imágenes, redes y datos basados en Hadoop, en un solo flujo de trabajo visual. KNIME Analytics Platform es de código abierto y se actualiza con nuevos lanzamientos cada dos años.

    KNIME está disponible para dispositivos Windows, MacOS y Linux.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • OpenRefine

    OpenRefine, anteriormente Google Refine, ayuda a las organizaciones a manejar datos desordenados. Google dejó de apoyar el proyecto en el 2012, pero la aplicación aún está disponible y los voluntarios la actualizan regularmente. OpenRefine puede realizar diversas tareas en los datos, incluida la limpieza, la transformación y el formateo de datos con la finalidad de que sea más adecuado para el análisis y la exploración de datos. La herramienta también permite a los usuarios obtener datos de servicios web externos para conciliar y unir datos de varias fuentes.

    OpenRefine no es la mejor herramienta para grandes bases de datos, pero sigue siendo una opción importante y bien considerada para muchas organizaciones, debido a la gran cantidad de tiempo que los analistas dedican a la limpieza de datos para el modelado predictivo.

    OpenRefine está disponible para descargar en Windows, MacOS y Linux.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • Orange

    Orange es una herramienta de análisis y visualización de datos de código abierto desarrollada en la Universidad de Ljubljana en Eslovenia. Los usuarios pueden extraer datos a través de programación visual o scripts de Python en una ventana de terminal; explorar distribuciones estadísticas, diagramas de cajas o diagramas de dispersión; y profundizar en sus datos con árboles de decisión, agrupamiento jerárquico, mapas de calor y proyecciones lineales.

    La interfaz gráfica de usuario de Orange permite a los usuarios enfocarse en el análisis exploratorio de datos en lugar de en la codificación. La herramienta también tiene componentes para aprendizaje automático y complementos que extienden la funcionalidad de la extracción de datos de fuentes externas para realizar el procesamiento de lenguaje natural, extracción de texto, bioinformática, análisis de redes y minería de reglas de asociación.

    Orange es compatible con Windows, macOS y Linux.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • R

    El lenguaje de programación R es ampliamente utilizado para la investigación en metodología estadística. Las organizaciones también pueden aprovechar un conjunto integrado de software para manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica. Las características estadísticas clave incluyen el modelado lineal y no lineal, las pruebas estadísticas clásicas, el análisis de series de tiempo, la clasificación y la agrupación.

    R se ejecuta en Unix, Windows y macOS.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • Tableau Public

    Tableau Public es una aplicación de análisis y visualización de datos que permite a los usuarios publicar datos interactivos en la web. La versión gratuita de Tableau está limitada a 1GB de almacenamiento de datos y un millón de filas de datos. La simplicidad e intuición de Tableau Public lo ha convertido en una de las herramientas de análisis de datos más populares.

    Tableau Public puede extraer datos de Hojas de cálculo de Google, Microsoft Excel, archivos CSV, archivos JSON, archivos estadísticos, archivos espaciales, conectores de datos web y OData. Los usuarios pueden generar cuadros interactivos, gráficos y mapas para compartir en redes sociales o incrustados en sitios para disponibilidad pública.

    Tableau Public está disponible para descargar en Windows y macOS.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

  • Trifacta Wrangler

    Trifacta Wrangler es otra aplicación diseñada para ayudar a los analistas de datos a limpiar y preparar datos desordenados de diversas fuentes. Una vez que los conjuntos de datos se importan a Trifacta Wrangler, la aplicación organizará y estructurará automáticamente los datos. Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a preparar los datos para un análisis más detallado al sugerir transformaciones y agregaciones comunes.

    Trifacta Wrangler puede importar datos de Microsoft Excel, archivos JSON y archivos CSV sin procesar. La herramienta también perfila datos para indicar qué porcentaje de filas tienen valores faltantes, no coincidentes o inconsistentes, y categoriza visualmente los datos por tipo, como la fecha u hora, la cadena o la dirección IP asociada a cada punto de datos.

    Trifacta Wrangler está limitado a 100MB de datos y está disponible para su descarga en dispositivos Windows y macOS.

    Matt Kapko, CIO (EE.UU.), 30/junio/2018, Crédito y Licencia fotos: Getty Images

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