Quais são as principais ferramentas de software de análise de dados para profissionais da área de pesquisa?

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A análise de dados é uma ferramenta indispensável para profissionais da área de pesquisa, fornecendo insights que impulsionam a inovação e a descoberta. Com uma abundância de ferramentas de software disponíveis, escolher o certo pode ser uma tarefa assustadora. As melhores ferramentas oferecem uma combinação de poder, flexibilidade e facilidade de uso para lidar com vastos conjuntos de dados e análises complexas. Se você está se aprofundando em big data, realizando pesquisas estatísticas ou visualizando resultados, há uma ferramenta de software projetada para atender às suas necessidades. Compreender as principais ferramentas de software em análise de dados pode melhorar significativamente seus resultados de pesquisa e simplificar seu fluxo de trabalho.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 8 contribuições. Saiba mais

1 Programação R

R é uma linguagem de programação e ambiente de software livre usado extensivamente para computação estatística e gráficos. Seu ecossistema de pacotes abrangente permite que você realize análises de dados complexas e crie gráficos de alta qualidade. O R é particularmente favorecido por suas capacidades estatísticas avançadas, que são essenciais para pesquisas que exigem análises de dados precisas e sofisticadas. O domínio do R pode capacitá-lo a manipular dados de maneiras que o software pré-empacotado não pode, embora ele venha com uma curva de aprendizado mais íngreme.

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Narendranath Edara

Data Engineer | ML/AI | SQL Server | Python | Power BI | Azure 3x certified
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While there are great options out there, R really shines in this area. From what I've learnt, researchers love its advanced stats capabilities (think packages like 'ggplot2' for plots and 'tidyverse' for data manipulation). This lets you tackle complex research questions that pre-built software might struggle with. It's a powerful tool, but does require more learning upfront

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Subha Bose

Data Associate currently pursuing Master of Information Technology and Analytics, from Rutgers Business School, New Jersey specializing in Data Management, Data Visualization and Python Development
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due to its comprehensive suite of statistical and graphical techniques, extensive library of packages, and robust data manipulation capabilities. Its open-source nature ensures continuous enhancements from a vast community of contributors. Additionally, R's flexibility for custom analysis, reproducibility through scripting, and seamless integration with other data tools make it indispensable for rigorous and advanced research projects.

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Md Farhan R.

Founder @Zuridox | Data Analyst | Full-Stack Developer | Azure Data Engineer Empowering Businesses to Harness the Power of Data
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There isn't a single "top" software for all research fields, as the best choice depends on the type of data and analysis needed. Here's a quick breakdown for some common areas: Statistics & General Analysis: R, Python (Scikit-learn, Pandas), SAS Social Sciences & Surveys: SPSS, Stata Life Sciences & Bioinformatics: R, Python (Biopython), KNIME Data Visualization: Tableau, Power BI

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2 Ecossistema Python

Python tornou-se um favorito na comunidade de ciência de dados devido à sua simplicidade e versatilidade. Bibliotecas como Pandas para manipulação de dados, NumPy para computação numérica e Matplotlib para visualização formam um poderoso kit de ferramentas para análise de dados. A sintaxe do Python é intuitiva, tornando-a acessível para iniciantes, mas é robusta o suficiente para lidar com tarefas complexas de análise de dados. Seu uso generalizado na comunidade de pesquisa também significa que há uma riqueza de recursos e apoio da comunidade disponível.

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3 Ferramentas de planilha

O software de planilhas é uma ferramenta fundamental para análise de dados, oferecendo uma interface amigável para organizar, filtrar e executar cálculos básicos de dados. Essas ferramentas são particularmente úteis para conjuntos de dados menores e análises preliminares, permitindo que você identifique rapidamente tendências ou problemas antes de passar para análises mais sofisticadas. Embora não tenham os recursos avançados das ferramentas baseadas em programação, as planilhas continuam sendo um ativo valioso para muitos pesquisadores.

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4 Bancos de dados SQL

Linguagem de consulta estruturada (SQL) é essencial para gerenciar e consultar bancos de dados relacionais. Os pesquisadores que trabalham com grandes conjuntos de dados estruturados acharão os bancos de dados SQL inestimáveis por sua capacidade de armazenar, recuperar e manipular dados com eficiência. Compreender o SQL permite que você execute consultas e agregações complexas, facilitando a extração de insights significativos de seus dados.

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Subha Bose

Data Associate currently pursuing Master of Information Technology and Analytics, from Rutgers Business School, New Jersey specializing in Data Management, Data Visualization and Python Development
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Due to their robustness, flexibility, and efficiency in handling large datasets. SQL's powerful querying capabilities allow researchers to quickly extract, manipulate, and analyze data. Its structured format ensures data integrity and ease of use. Additionally, SQL databases are highly scalable and support complex analytical operations, making them indispensable for thorough, data-driven research and insightful decision-making.

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5 Software Estatístico

Pacotes de software estatístico dedicados são projetados especificamente para a realização de análises estatísticas. Essas ferramentas geralmente fornecem uma ampla gama de funções estatísticas, desde estatística descritiva básica até técnicas inferenciais avançadas. Eles são normalmente mais fáceis de usar do que as linguagens de programação, com interfaces amigáveis que o guiam pelo processo de análise. Isso os torna uma escolha popular para pesquisadores que priorizam a análise estatística em seus trabalhos.

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6 Visualização de dados

As ferramentas de visualização de dados são cruciais para comunicar os resultados da sua análise de forma eficaz. Eles permitem que você transforme dados complexos em representações gráficas que são mais fáceis de entender e compartilhar com outras pessoas. Um bom software de visualização oferece uma variedade de tipos de gráficos e opções de personalização, permitindo que você adapte suas visualizações às suas necessidades específicas de pesquisa e público.

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1 Programação R

2 Ecossistema Python

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