{"id":3427,"date":"2018-05-28T08:52:47","date_gmt":"2018-05-28T11:52:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.rcodigital.com.br\/blog\/?p=3427"},"modified":"2026-04-14T10:33:14","modified_gmt":"2026-04-14T13:33:14","slug":"7-ferramentas-gratuitas-e-eficazes-para-analise-de-dados-gerenciais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.intergate.net.br\/blog\/7-ferramentas-gratuitas-e-eficazes-para-analise-de-dados-gerenciais\/","title":{"rendered":"7 ferramentas gratuitas e eficazes para an\u00e1lise de dados gerenciais"},"content":{"rendered":"

Ferramentas para an\u00e1lise de dados gerenciais podem ajudar empresas a descobrirem novos insights<\/em> e obter previs\u00f5es valiosas a partir da sua base de dados.<\/h1>\n

A an\u00e1lise de dados \u00e9 cada vez mais importante para empresas que buscam descobrir insights<\/em> que possam estar ocultos em um vasto mar de dados. As organiza\u00e7\u00f5es podem obter uma perspectiva valiosa sobre seus clientes e objetivos comerciais ao usar ferramentas projetadas para organizar, categorizar e inferir conclus\u00f5es estat\u00edsticas\u00a0 a partir de base de dados.<\/p>\n

Existe muitas pondera\u00e7\u00f5es e escolhas a serem feitas ao avaliar as ferramentas para an\u00e1lise de dados, mas encontrar o aplicativo correto e usar seus recursos com efic\u00e1cia pode levar a uma transforma\u00e7\u00e3o radical.<\/p>\n

Portanto, examinamos dezenas de fornecedores para identificar os sete melhores<\/strong> softwares<\/em> gratuitos de an\u00e1lise de dados, confira:<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

Depois de avaliar seus pontos fortes e limita\u00e7\u00f5es, estudar as an\u00e1lises de l\u00edderes do setor e analisar classifica\u00e7\u00f5es de v\u00e1rias empresas de pesquisa, selecionamos essas sete ferramentas para an\u00e1lise de dados\u00a0a seguir:<\/strong><\/p>\n

1. DataMelt<\/h2>\n

O\u00a0DataMelt<\/a><\/em>, tamb\u00e9m conhecido como DMelt<\/em>, \u00e9 uma plataforma computacional para an\u00e1lise estat\u00edstica de Big Data<\/em><\/a> e visualiza\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

A ferramenta para an\u00e1lise de dados\u00a0\u00e9 usada com mais frequ\u00eancia em ci\u00eancias naturais, engenharia e modelagem e an\u00e1lise de mercados financeiros.<\/strong> A plataforma suporta muitas linguagens de programa\u00e7\u00e3o, incluindo Python, BeanShell, Groovy, Ruby, Java<\/em> e outras.<\/p>\n

As organiza\u00e7\u00f5es podem acessar vastas bibliotecas por meio de scripts<\/em> din\u00e2micos, incluindo mais de 40 mil classes Java<\/em> para computa\u00e7\u00e3o e visualiza\u00e7\u00e3o e 500 m\u00f3dulos Python<\/em>. Recursos mais avan\u00e7ados, exigem uma licen\u00e7a de desenvolvedor ou comercial, mas a edi\u00e7\u00e3o gratuita da DataMelt<\/em> inclui \u00f3timos recursos para explorar, analisar e visualizar dados.<\/p>\n

Dispon\u00edvel em:\u00a0Windows, Linux, macOS<\/em> e Android.<\/em><\/p>\n

2. KNIME Analytics Platform<\/h2>\n

A Plataforma\u00a0KNIME Analytics<\/em><\/a>\u00a0foi projetada para ajudar as organiza\u00e7\u00f5es a manipularem, analisar e modelar dados por meio de programa\u00e7\u00e3o visual.<\/strong><\/p>\n

O software<\/em> inclui mais de mil m\u00f3dulos, centenas de exemplos prontos para uso e uma variedade de ferramentas integradas para ajudar os usu\u00e1rios a descobrirem poss\u00edveis insights<\/em> ocultos em seus dados<\/strong> e prever futuros com o aux\u00edlio do aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n

Em vez de escrever c\u00f3digo, o KNIME<\/em> permite que as organiza\u00e7\u00f5es arrastem e soltem os pontos de conex\u00e3o entre as atividades. A ferramenta de an\u00e1lise de dados tamb\u00e9m oferece suporte \u00e0 combina\u00e7\u00e3o de dados entre arquivos de texto simples, bancos de dados, documentos, imagens, redes e dados baseados no Hadoop<\/em> em um \u00fanico fluxo de trabalho visual.<\/p>\n

A KNIME Analytics Platform<\/em> \u00e9 de c\u00f3digo aberto e atualizada com novos lan\u00e7amentos em uma base semestral.<\/p>\n

Dispon\u00edvel para: Windows, macOS <\/em>e Linux<\/em>.<\/p>\n

3. OpenRefine<\/h3>\n

O\u00a0OpenRefine<\/em><\/a>, antigo Google Refine<\/em>, ajuda as organiza\u00e7\u00f5es a lidar com dados confusos.<\/strong> O Google<\/em> deixou de apoiar o projeto em 2012, mas o aplicativo ainda est\u00e1 dispon\u00edvel e \u00e9 atualizado regularmente por volunt\u00e1rios. O OpenRefine<\/em> pode executar v\u00e1rias tarefas em dados, incluindo limpeza, transforma\u00e7\u00e3o e formata\u00e7\u00e3o de dados para torn\u00e1-los mais adequados para an\u00e1lise e explora\u00e7\u00e3o<\/strong>. A ferramenta tamb\u00e9m permite que os usu\u00e1rios recuperem dados de servi\u00e7os da Web<\/em> externos para reconciliar e correlacionar dados de v\u00e1rias origens.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O OpenRefine<\/em> n\u00e3o \u00e9 a melhor ferramenta para grandes bancos de dados, mas continua sendo uma op\u00e7\u00e3o<\/strong> importante e bem vista por muitas organiza\u00e7\u00f5es,<\/strong> devido \u00e0 quantidade significativa de tempo que os analistas gastam na limpeza de dados para modelagem preditiva.<\/p>\n

Est\u00e1 dispon\u00edvel para download no: Windows, macOS <\/em>e Linux.<\/em><\/p>\n

4. Orange<\/h2>\n

Orange<\/em>\u00a0\u00e9 uma ferramenta de an\u00e1lise e visualiza\u00e7\u00e3o de dados de c\u00f3digo aberto desenvolvida na Universidade de Ljubljana<\/em>, na Eslov\u00eania. Os usu\u00e1rios podem extrair dados via programa\u00e7\u00e3o visual ou scripts Python<\/em> em uma janela de terminal; explorar estat\u00edsticas, box plots<\/em> ou scatter plots<\/em>; e aprofundar seus dados com \u00e1rvores de decis\u00e3o, agrupamento hier\u00e1rquico, heatmaps<\/em> e proje\u00e7\u00f5es lineares.<\/p>\n

A interface gr\u00e1fica do usu\u00e1rio da Orange<\/em> permite que os usu\u00e1rios se concentrem na an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados, em vez de codifica\u00e7\u00e3o. A ferramenta tamb\u00e9m possui componentes para Machine Learning<\/em><\/a> e complementos que estendem a funcionalidade de minera\u00e7\u00e3o de dados de fontes externas para execu\u00e7\u00e3o de processamento de linguagem natural, minera\u00e7\u00e3o de texto, bioinform\u00e1tica, an\u00e1lise de rede e minera\u00e7\u00e3o de regras de associa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\n
A Orange suporta Windows, macOS <\/em>e Linux.<\/em><\/span><\/div>\n<\/div>\n

5. R<\/h2>\n

A\u00a0linguagem de programa\u00e7\u00e3o R<\/em><\/a>\u00a0\u00e9 amplamente utilizada para pesquisa em metodologia estat\u00edstica. As organiza\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m podem aproveitar um conjunto integrado de software para manipula\u00e7\u00e3o de dados, c\u00e1lculo e exibi\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica. As principais caracter\u00edsticas estat\u00edsticas incluem modelagem linear e n\u00e3o linear, testes estat\u00edsticos cl\u00e1ssicos, an\u00e1lise de s\u00e9ries temporais, classifica\u00e7\u00e3o e agrupamento.<\/p>\n

O R<\/em> roda no Unix, Windows <\/em>e macOS.<\/em><\/p>\n

6. Tableau Public<\/h2>\n

O\u00a0Tableau Public<\/em>\u00a0\u00e9 um aplicativo de an\u00e1lise e visualiza\u00e7\u00e3o de dados que permite aos usu\u00e1rios publicar dados interativos na web<\/em>. A vers\u00e3o gratuita do Tableau<\/em> \u00e9 limitada a 1 GB de armazenamento de dados e 1 milh\u00e3o de linhas de dados. A simplicidade e a intui\u00e7\u00e3o do Tableau Public<\/em> tornaram-no uma das ferramentas de an\u00e1lise de dados mais populares.<\/strong>O Tableau Public<\/em> pode extrair dados do Planilhas Google,<\/em> do Microsoft Excel,<\/em> arquivos CSV<\/em>, arquivos JSON<\/em>, arquivos estat\u00edsticos,<\/strong> arquivos espaciais, conectores de dados da Web<\/em> e OData<\/em>. Os usu\u00e1rios podem gerar gr\u00e1ficos interativos, gr\u00e1ficos e mapas para serem compartilhados em m\u00eddias sociais ou incorporados em sites para disponibilidade p\u00fablica.<\/p>\n

O Tableau Public<\/em> est\u00e1 dispon\u00edvel para download<\/em> no Windows<\/em> e no macOS.<\/em><\/p>\n

7. Trifacta Wrangler<\/h2>\n

O\u00a0Trifacta Wrangler<\/em>\u00a0\u00e9 outro aplicativo projetado para ajudar os analistas de dados a limpar e preparar dados confusos de diversas fontes.<\/strong> Depois que os conjuntos de dados s\u00e3o importados para o Trifacta Wrangler<\/em>, o aplicativo organizar\u00e1 e estruturar\u00e1 os dados automaticamente. Algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina ajudam a preparar dados para an\u00e1lises mais detalhadas, sugerindo transforma\u00e7\u00f5es e agrega\u00e7\u00f5es comuns.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

O Trifacta Wrangler<\/em> pode importar dados do Microsoft Excel<\/em>, arquivos JSON<\/em> e arquivos CSV<\/em> brutos.<\/strong> A ferramenta tamb\u00e9m faz o perfil dos dados para indicar a porcentagem de linhas com valores ausentes, incompat\u00edveis ou inconsistentes e categoriza visualmente os dados por tipo, como a data ou hora, a string ou o endere\u00e7o IP<\/em> associado a cada ponto de dados.<\/p>\n

O Trifacta Wrangler<\/em> est\u00e1 limitado a 100 MB de dados e est\u00e1 dispon\u00edvel para download<\/em> em dispositivos Windows<\/em> e MacOS.<\/em><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

\n<\/blockquote>\n

FONTE:\u00a0<\/strong>COMPUTERWORLD<\/em><\/p>\n

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 \t\t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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