Principais ferramentas de análise de dados que todo cientista de dados deveria conhecer

“Dados são o petróleo do século 21” é um ditado que ouvimos muito. Hoje, a maioria das organizações enfatiza os dados para orientar as decisões de negócios. Estamos atualmente em uma revolução em que estamos cercados de computadores, telefones inteligentes, dispositivos inteligentes que estão constantemente conectados a algum tipo de rede.

A geração de dados aumentou exponencialmente e continuará a crescer na próxima década. O Data Analytics, portanto, desempenha um papel importante para descobrir os padrões sob os dados. Os dados podem ajudar não apenas as empresas, mas também o governo e várias organizações a superar desafios usando uma solução orientada por Analytics. Existem vários tipos de soluções do Analytics:

• Análise Descritiva: Analisar os dados passados ​​e entender o que aconteceu.
• Diagnostic Analytics: Analisando os dados anteriores e entendendo por que isso aconteceu.
• Predictive Analytics: Prevendo o que acontecerá no futuro, usando modelagem de Machine Learning.
• Análise Prescritiva: Sugira recomendações sobre ações que podem ser tomadas para afetar o resultado.

Como podemos ver, existem basicamente 4 tipos de análises que podem ser feitas. Existem várias ferramentas que podem ajudar a alcançar a análise desejada necessária.

Ferramentas de análise de dados

Microsoft Excel

O Excel é a ferramenta mais comum para análise de planilhas. Ao longo do tempo e mais de uma década de desenvolvimentos, o Excel pode realizar análises padrão usando a codificação do Visual Basics. No entanto, há um limite de 1 milhão de linhas. O Excel é bom para analisar dados estruturados. A saída do gráfico é rápida, mas a saída é muito básica e não interativa.

Ele pode ser facilmente conectado com outras fontes de dados (acesso, sql). Mas a desvantagem muito comum é que ele é menos sofisticado e não se aprofunda em um nicho específico. A opção de fórmula é muito útil para modificar os dados, mas realizar transformações de alto nível pode ser um pouco difícil. A maior desvantagem é que não é adequado para análise de big data.

Python ou R

Tanto o python quanto o R são as principais ferramentas analíticas usadas no mercado. Enquanto o R é mais focado em estatísticas e modelagem de dados, o Python é conhecido por suas bibliotecas de Machine Learning. No entanto, ambas as linguagens são mais do que capazes de realizar transformações de dados e lidar com grandes quantidades de dados.

Como ambos são softwares de código aberto, há uma grande variedade de bibliotecas disponíveis que podem atuar como um nicho para análises específicas. Processamento de linguagem natural e visão computacional entram em cena aqui. Python é altamente considerado para PNL e CV. Como o suporte ao aprendizado profundo também está disponível na forma de bibliotecas como Theano, Keras, Tensorflow, Pytorch.

Os benefícios de usar linguagens de programação para criar soluções de análise são imensos. Pode-se criar produtos que recebem dados e fazem todas as análises sobre eles e retornam o resultado desejado. O mesmo integrado com UI e UX adequados pode ajudar a criar um produto de ponta a ponta, com modelos integrados de aprendizado de máquina.

Uma das maiores desvantagens do Python é sua velocidade. Não há suporte para processamento paralelo como no Apache Spark. Às vezes, os modelos de ML levam horas para serem executados. Embora tenha um desempenho melhor com modelos de aprendizado profundo se uma GPU for fornecida.

Tableau ou Power BI

O Tableau e o Power BI são ferramentas muito poderosas para análise de dados, painéis, visualizações e relatórios. Eles podem ser compartilhados em navegadores de desktop e móveis (no caso do tableau) e aplicativos móveis (no caso do PowerBI). O Tableau usa o VizQL como seu back-end de consulta principal.

Essas ferramentas podem ser categorizadas como ferramentas de Business Intelligence que são idealmente responsáveis ​​por análises descritivas e de diagnóstico. Devido às recentes inovações em tecnologias de ML, existem opções de construção de alguns modelos automatizados de Machine Learning no Power BI que são integrados ao Azure Machine Learning.

Ambos os softwares oferecem uma opção de implantação no local ou na nuvem. Embora esses softwares estejam muito relacionados entre si, a principal diferença é a potência e a velocidade. O Tableau é mais poderoso e rápido em comparação com o PowerBI. Essa diferença vem do fato de que o PowerBI usou a linguagem SQL como back-end, que é um pouco mais lento em comparação com o VizQL que é feito pelo Tableau.

No entanto, ambas as ferramentas são muito dinâmicas e flexíveis quando se trata de se conectar com a fonte de dados. Eles também suportam atualizações de dados em tempo real (no banco de dados).

SQL

SQL (Structured Query Language) não é realmente uma ferramenta, mas uma linguagem de programação que foi originalmente projetada para gerenciar dados em um banco de dados relacional. É uma das linguagens mais usadas para acessar bancos de dados hoje, embora exista desde 1970.

SQL é comumente usado para desenvolvimento de software, mas está se tornando uma habilidade obrigatória para analistas de dados. A programação em SQL é fácil de entender e aprender. O SQL também está integrado a várias ferramentas de visualização, por exemplo, o redash usa consultas SQL para extrair dados e realizar visualizações neles.

Existem muitos softwares de banco de dados que usam algumas versões específicas da linguagem SQL para acessar os dados. Por exemplo, OracleDB, servidor MsSQL, PostGreSQL etc. Assim, o SQL é altamente considerado no mundo da análise de dados. SQL é ótimo para realizar junções em várias tabelas e extrair os dados desejados. As agregações após o uso do Group By podem ser usadas em um conjunto de dados muito maior, em comparação com as tabelas dinâmicas em planilhas.

Checkout: Habilidades em Ciência de Dados

SAS

O SAS Institute é uma empresa de software e desenvolvedora de software de análise SAS que usa programação SAS. Os produtos oferecidos pela SAS são muito versáteis. SAS inicialmente foi usado para análise estatística e visualização de dados.

É uma das ferramentas mais utilizadas por diversas organizações para Análise de Dados. Ao longo do período, o conjunto SAS cresceu com o tempo. Agora, existem muitas outras opções em vez de apenas uma análise descritiva. O SAS oferece previsão, aprendizado de máquina e também análise de texto.

Isso dá ao SAS um grande impulso no mercado de Análise de Dados. Mas com essa versatilidade vem custos mais altos. O SAS tem um dos produtos mais caros por causa da enorme quantidade de desenvolvimento que está por trás da construção do produto. O SAS é definitivamente um dos melhores e mais fáceis de usar softwares disponíveis para soluções de análise.

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Google Data Studio

O Google data studio é uma ferramenta gratuita de Dashboard e Visualização oferecida pelo Google. Ele pode ser facilmente conectado ao Google Analytics, Google Ads e Google BigQuery para criar pipelines de dados com facilidade.

O BigQuery, por outro lado, é compatível com vários modelos de aprendizado de máquina. Por isso, dá uma vantagem de usar vários modelos na nuvem. Há um suporte futuro para Auto-ML que parece promissor e pode revolucionar o mundo da Ciência de Dados. O Data Studio também pode trabalhar com dados de várias outras fontes, já que os dados são replicados primeiro para o BigQuery usando um pipeline de dados como o Stitch.

O Data Studio é um serviço 100% gerenciado e baseado em nuvem. Não há necessidade de instalação ou manutenção de infraestruturas. Todos os servidores são configurados pelo próprio google. Embora o Data Studio seja fácil de usar, ele falha ao criar painéis mais sofisticados. Visualizações complexas não são possíveis.

Não há uma opção para modificar ou personalizar visualizações conforme fornecido pelo Tableau. Portanto, os painéis às vezes podem parecer muito simples. Um feedback consistente sobre o Data Studio é que o carregamento do painel se torna exponencialmente lento com o aumento da complexidade das funções que fazem parte da visualização.

Esse é um efeito colateral do mecanismo de conexão ao vivo e a solução alternativa é usar uma extração agendada nos casos em que o desempenho é crítico. O Data Studio pode ser usado quando uma organização está usando o ecossistema do Google para armazenar os dados e é necessária uma análise moderada dos dados.

Leia: Data Science vs Data Analytics

Conclusão

Demos uma olhada rápida nas várias ferramentas usadas no campo da análise de dados. Cada ferramenta tem seus prós e contras. Mas pode-se certificar de encontrar a ferramenta certa que será adequada aos requisitos. O mundo da análise de dados evoluiu muito e deu origem ao desenvolvimento de muitas ferramentas. Portanto, há muito por onde escolher.