HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

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HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS

cuales serian las dos que usted utilizaría y porque

EXCEL

 Porque es una herramienta muy conocida y fácil de usar. Sirve para organizar, analizar y resumir datos de manera rápida. Con funciones como Power Query y Power Pivot, se pueden hacer análisis más completos sin necesidad de otros programas.

Realizado por

TATIANA RODRIGUEZ

MAIROTH ARRIETA

STEPHANIE LOPEZ

Porque es gratuita y permite crear gráficos y reportes interactivos. Se puede conectar fácilmente con otras herramientas como Google Sheets. Además, como funciona en línea, varias personas pueden trabajar al mismo tiempo desde diferentes lugares.

10 más usadas a nivel nacional

ZOHO ANALYTICS

Plataforma en la nube, integración con CRM y otros sistemas.

No tan robusto en análisis avanzados o big data.

Asequible, buena opción para pymes.

IBM COGNOS

BI empresarial, IA integrada, dashboards ejecutivos.

Interfaz anticuada, alto costo y tiempo de implementación

Integración robusta, análisis predictivo.

EXCEL (POWER QUERY)

Muy difundido, herramientas de análisis integradas, Power Pivot.

No es ideal para visualizaciones interactivas avanzadas.

Familiaridad, económico, versátil.

QLIK SENSE

Motor asociativo, autoservicio analítico, BI para empresas.

Alto costo, complejidad técnica.

Potente en análisis interconectados, seguro.

LOOKER STUDIO

Gratuito, conexión con herramientas Google, reportes colaborativos.

Funciones limitadas, no recomendado para análisis avanzados.

Sin costo, fácil de usar, colaborativo en la nube.

TABLEAU

Visualizaciones potentes, análisis en tiempo real, múltiples fuentes.

Costo elevado, uso avanzado requiere experiencia técnica.

Visuales atractivos, interfaz intuitiva, gran comunidad

POWER BI

Dashboards interactivos, integración con Excel y otras fuentes.

Limitado en visualizaciones complejas, curva de aprendizaje con DAX.

Intuitivo, económico, buena integración con Microsoft.

R (RSTUDIO)

Análisis estadístico avanzado, visualización con ggplot2 y shiny.

Requiere programación, no apto para usuarios no técnicos.

Muy potente en estadística, altamente personalizable.

PYTHON (PLOTLY, ETC.)

Lenguaje flexible, análisis y visualización programática.

Desventajas

Curva de aprendizaje técnica, configuración más compleja.

Ventajas

Automatización, ideal para big data y ciencia de datos.

SAS

Estadística avanzada, uso en sectores regulados.

Desventajas

Muy costoso, poco amigable para nuevos usuarios.

Ventajas

Alta confiabilidad, soporte especializado.