Hoy en día nos encontramos ante grandes cantidades de datos, los cuales tenemos la necesidad de interpretar. En este post encontrarás 10 herramientas para analizar tus datos, tanto para usuarios que poseen conocimientos de programación como para los que no.

1. R / RStudio

R es uno de los lenguajes de programación más utilizados en investigación científica. El programa RStudio te permite crear tus propios códigos, pero si no posees los suficientes conocimientos para ello, dispone de más de 10.000 paquetes ya diseñados que se instalan directamente y se utilizan de una forma muy sencilla. Así, supera a muchas otras herramientas en términos de rendimiento y capacidad de datos.

Conocimientos de programación:

Precio: Gratuito (Descargar)


2. SPSS

La plataforma de software SPSS ofrece análisis estadístico avanzado, una amplia biblioteca de algoritmos de machine learning, análisis de texto, extensibilidad de código abierto, integración con big data y un fácil despliegue en las aplicaciones. Así, es uno de los programas más conocidos teniendo en cuenta su capacidad para trabajar con grandes bases de datos y una sencilla interfaz para la mayoría de los análisis.

Conocimientos de programación: No

Precio: A partir de 95€ (Prueba gratuita de 30 días)


3. Python

Python es un lenguaje de programación multiparadigma, ya que soporta parcialmente la orientación a objetos, programación imperativa y, en menor medida, programación funcional. Posee bibliotecas para el aprendizaje automático y puede usarse en plataformas como JSON y servidor SQL.

Conocimientos de programación:

Precio: Gratuito (Descargar)


4. Excel

Microsoft Excel es una hoja de cálculo desarrollada por Microsoft. Cuenta con cálculo, herramientas gráficas, tablas calculares y un lenguaje de programación macro llamado Visual Basic para aplicaciones. Probablemente, es el programa más conocido entre los usuarios, pero no es la mejor herramienta para hacer análisis estadísticos.

Conocimientos de programación: No

Precio: A partir de 69€ (Prueba gratuita de 30 días)


5. Matlab

MATLAB es una plataforma de programación y cálculo numérico utilizada frecuentemente en universidades y centros de investigación y desarrollo para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. Ofrece un entorno de desarrollo integrado (IDE) con un lenguaje de programación propio (lenguaje M).

Conocimientos de programación:

Precio: A partir de 800€ (Prueba gratuita de 30 días)


6. Tableau

Tableau se centra principalmente en la visualización de datos y BI (Business Intelligence). Su gran ventaja es que es muy rápido de implementar y fácil de usar. Esta herramienta ayuda a las personas que no poseen conocimientos específicos en este campo, a ver y comprender los datos.

Conocimientos de programación: No

Precio: A partir de 147€ (Prueba gratuita de 14 días)


7. JASP

JASP es un programa de código abierto para el análisis estadístico respaldado por la Universidad de Amsterdam. Está diseñado para ser fácil de usar y familiar para los usuarios de SPSS. Ofrece procedimientos de análisis estándar tanto en su forma clásica como bayesiana.

Conocimientos de programación: No

Precio: Gratuito (Descargar)


8. Power BI

Power BI es un servicio de análisis empresarial de Microsoft, cuyu objetivo es proporcionar visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial con una interfaz lo suficientemente simple como para que los usuarios finales creen sus propios informes y paneles.

Conocimientos de programación: No

Precio: A partir de 100€ (Prueba gratuita)


9. SAS

SAS es tanto un lenguaje de programación como un programa para el análisis estadístico. Soporta los análisis más comunes y tienen gran potencia en el manejo de datos, archivos y en la exportación de gráficos.

Conocimientos de programación:

Precio: A partir de 99€ (Prueba gratuita de 14 días)


10. R Commander

R Commander es una interfaz gráfica de usuario para el lenguaje de programación R. Es quizás la alternativa más viable basada en R a los paquetes estadísticos como SPSS.​ El paquete es especialmente útil para los novatos en R, pues con cada opción de menú utilizada presenta el código R que se ha ejecutado.

Conocimientos de programación: No

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Publicado el 10 de junio de 2021