HERRAMIENTA ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

Mais informações

Estadistica Media, mediana y moda

por Francisco Ofenis Dueñas Segovia

mapa conceptual MICROSOFT OFFICE EXCEL Y MICROSOFT OFFICE ACCESS nicol castrillon 901

por Nicol Sofia Castrillon 901

Pasos a seguir en una investigación Cualitativa

por JOe Arrocha

GENERALIDADES Y CONCEPTOS BASICOS DE C++

por Julanito perez

HERRAMIENTA ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

Conclusión:

Tableau, es excelente para aquellos que necesitan crear visualizaciones complejas y detalladas, especialmente para análisis profundos que requieren interacción avanzada en los dashboards.

Power BI es ideal para empresas que ya están integradas en el ecosistema de Microsoft, con la ventaja de ser más accesible económicamente y con una interfaz sencilla

Looker

Ventajas: Alta capacidad de personalización, permite el uso de SQL para obtener análisis específicos.

Desventaja:

Costosa, limitada funcionalidad de visualización en comparación con herramientas como Tableau.

Plataforma de BI basada en la web que permite crear y compartir análisis de datos personalizados.

Qlik Sense

Herramienta de análisis visual basada en inteligencia aumentada para la creación de aplicaciones analíticas.

Ventajas: Buena capacidad de integración, permite exploración sin limitaciones de conjuntos de datos.

Requiere capacitación, interfaz menos intuitiva que Tableau o Power BI.

SAP Analytics Cloud

Solución completa de BI en la nube que incluye planificación, análisis predictivo y visualización de datos.

Ventajas: Fuerte integración con otros servicios SAP, análisis predictivo avanzado.

Desventaja: Alto costo, curva de aprendizaje pronunciada.

D3.js

Esta enorme escala requiere tecnologías especiales para almacenar, gestionar y analizar los datos.

Biblioteca de JavaScript para producir visualizaciones de datos dinámicas e interactivas en navegadores.

Ventajas:

Desventajas: Requiere conocimientos avanzados de programación, curva de aprendizaje alta.

Extremadamente flexible, permite personalizar cualquier aspecto de la visualización.

Python (con librerías como Matplotlib, Seaborn, y Plotly)

Ventajas

Flexibilidad, escalabilidad, gran variedad de opciones de visualización.

Lenguaje de programación con bibliotecas especializadas en análisis y visualización de datos.

Desventajas

Requiere conocimientos de programación, configuración inicial más compleja.

Excel

Desventajas;

Limitada para análisis de grandes volúmenes de datos, opciones de visualización básicas.

Ventajas:

Amplio uso, costo accesible, integración con otros productos de Microsoft.

Herramienta ampliamente conocida para análisis de datos básicos y visualización, con múltiples funciones de cálculos y gráficos.

Google Data Studio

Herramienta gratuita de Google que permite la creación de informes y dashboards interactivos.

Ventajas: Gratuita, fácil de usar, integración con otros servicios de Google.

Limitada en cuanto a opciones de visualización avanzada, dependencia de Google para integraciones externas.

Microsoft Power BI

Plataforma de análisis de datos y visualización que se integra con otros servicios de Microsoft, facilita la creación de reportes y dashboards.

Ventajas:  Interfaz intuitiva, integración con Microsoft Office y otras plataformas, costo accesible.

Desventajas:

Limitaciones en la personalización avanzada de gráficos, puede ser lenta en grandes volúmenes de datos.

Tableau

Ventajas: Fácil de usar, permite visualizaciones complejas sin necesidad de programar, actualizaciones en tiempo real.

Herramienta de BI que permite crear dashboards interactivos, con opciones de integración de datos desde múltiples fuentes.

Desventaja:

Costosa, limitaciones para la edición de datos en comparación con herramientas de BI más robustas.

Zoho Analytics

Ventajas: Fácil de usar, buena integración con otras aplicaciones de Zoho, soporte en la nube.

Plataforma de BI en la nube para la creación de informes y dashboards interactivos.

Desventajas: Opciones de personalización limitadas en comparación con Tableau o Power BI, capacidad limitada para manejar grandes volúmenes de datos.