Análisis de datos es más importante que nunca. Las opciones para herramientas de análisis de datos están creciendo mucho. Encontrar la mejor opción puede ser difícil. Es clave saber qué necesitas antes de elegir.
En 2022, se han actualizado las listas de las mejores herramientas de análisis de datos. Microsoft Power BI, R, SAS, Python, Excel, Tableau Public, Rapid Miner, Apache Spark y Qlik View son algunas de ellas. Cada herramienta es única y ofrece diferentes funciones. Es esencial conocer tus necesidades para elegir sabiamente.
Introducción al Análisis de Datos con JavaScript
Hoy, el análisis de datos es clave en nuestra era digital. Muchas apps nos dan datos sobre lo que hacemos y compramos. También, hay info pública y de empresas disponible mediante APIs.
Para que todos entiendan estos datos, es vital mostrarlos de forma clara y atractiva. Las visualizaciones deben ser simples, rápidas y agradables. Así, capturan la atención de los usuarios, que a menudo pasan poco tiempo viéndolas.
Para hacer esto, usamos librerías y APIs externas. Ellas permiten crear visualizaciones interactivas de datos en proyectos online. Gracias a JavaScript, se pueden usar con muchos frameworks y tecnologías diferentes.
Librerías de Código Abierto para Análisis de Datos
La necesidad de analizar datos es vital en el mundo actual. Por suerte, hay muchas herramientas de código abierto para ayudar con esto. Unas de las más conocidas son R y Python.
R
R es excelente para analizar datos. Es perfecto para crear modelos y hacer estadísticas. Una gran ventaja es que es fácil de usar. Además, permite mostrar los datos de diferentes maneras. R tiene un alto rendimiento y puede manejar grandes cantidades de información. Puede usarse en equipos con sistemas operativos como MacOS y Windows. Hay disponibles más de 11.000 paquetes para distintas necesidades, y estos se instalan de manera sencilla.
Python
Python es otra herramienta importante y es de código abierto. Es un lenguaje de scripts que se enfoca en la programación orientada a objetos. Python se creó a finales de los 80 para apoyar varios estilos de programación. Y es fácil de aprender, con parecidos a lenguajes como Ruby, JavaScript y PHP. Tiene librerías muy útiles, incluyendo algunas para aprendizaje automático. Por eso es tan versátil y se puede usar con tecnologías como JSON y bases de datos como MongoDB o SQL Server.
Herramientas de Visualización de Datos en JavaScript
Chart.js es una librería de JavaScript para gráficos. Hace hermosos gráficos y es fácil de usar. Esto ahorra tiempo en el desarrollo web. Puedes hacer que los gráficos interactúen con el usuario, como mostrar datos al pasar el ratón. Además, puedes cambiar cómo se ven los gráficos usando CSS.
D3.js es una herramienta poderosa para crear gráficos. Hace gráficos en formato SVG, así que se ven bien sin importar la pantalla que uses. Puedes hacer desde gráficos simples hasta complejas visualizaciones como redes o mapas. Es genial cuando quieres ser creativo y no tener límites.
Tabulator
Tabulator te ayuda a crear tablas interactivas. Tiene muchas funciones útiles para manejar datos fácilmente, como paginación o ordenación. Debido a su DOM virtual, es rápido incluso con muchos datos. También hace fácil editar los datos ya que conecta bien el frontend y el backend.
Mejores Herramientas para Análisis de Datos en JavaScript
Además de las librerías de visualización, hay otras herramientas clave para el análisis de datos en JavaScript. Microsoft Power BI destaca por sus visualizaciones interactivas y su integración con herramientas de Microsoft. También se conecta con varias fuentes de datos. Por otro lado, SAS facilita la manipulación de datos mediante su lenguaje de programación especial.
Excel es fundamental para el análisis de datos. Aunque es simple, es versátil y se usa en muchas industrias. Por último, Tableau Public es gratis y permite conectar diferentes datos para crear dashboards y visualizaciones en directo. Estas herramientas hacen el análisis de datos mucho más sencillo, cada una con cualidades especiales para diferentes necesidades.
Procesamiento de Big Data con JavaScript
Apache Spark es un motor que maneja grandes volúmenes de datos. Puede trabajar en clusters Hadoop diez veces más rápido si se utiliza en disco. Si trabajas con él en la memoria, su velocidad aumenta hasta 100 veces.
Este software hace que el análisis de datos sea más sencillo. Es muy usado en el desarrollo de aplicaciones de machine learning y en pipelines de datos. Incluye la biblioteca MLlib para técnicas avanzadas en ciencia de datos, como el filtrado colaborativo y la clasificación.
Plataformas de Análisis de Datos Integradas
Las plataformas de análisis integradas son clave para las empresas hoy en día. Ayudan a competir mejor en el mercado. Existen muchas opciones de análisis integrado en la actualidad.
Google Charts
Google Charts permite crear gráficos dinámicos con solo una solicitud por HTTP. Puede leer datos de muchos tipos como CSV, JSON, JavaScript o Excel. Tiene complementos para distintos lenguajes de programación. Es muy eficiente y se adapta a muchas necesidades, siendo parte de Google Analytics.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI destaca en el mundo de las herramientas analíticas. Ofrece visuales interactivas, se lleva bien con otros softwares de Microsoft y permite compartir análisis de forma segura. Conecta con más de 60 fuentes de datos y es simple de emplear, incluso para nuevos en el tema. Power BI ayuda a mejoras informes y paneles de control.
Herramientas JavaScript para Minería de Datos
Además de las librerías de visualización, hay herramientas que destacan por su análisis avanzado de datos. Una de ellas es Rapid Miner. Es una herramienta poderosa de data science. Se conecta con distintas fuentes de datos para hacer análisis predictivos, aprendizaje automático y procesamiento de texto. Todo esto sin necesidad de saber programación difícil.
Rapid Miner nació en una empresa especializada en análisis predictivos y ciencia de datos avanzada. Puede usar muchas fuentes de datos como hojas de cálculo de Excel y bases de datos populares. Incluso puede trabajar con datos reales para hacer análisis profundos. Esto hace mucho más fácil usar la minería de datos en páginas web.
Manipulación de DataFrames en JavaScript
Trabajar con DataFrames es clave en el análisis de datos. En JavaScript, hay librerías para esto. Permiten operaciones como manejar filas y columnas, filtrar, realizar transformaciones y cálculos estadísticos.
Esto ayuda mucho a procesar y analizar grandes datos en aplicaciones web hechas con JavaScript.
| Firstname | Lastname | Age | |
|---|---|---|---|
| Juan | Pérez | juan.perez@example.com | 35 |
| María | García | maria.garcia@example.com | 28 |
| Pedro | Martínez | pedro.martinez@example.com | 42 |
| Ana | Sánchez | ana.sanchez@example.com | 31 |
Este ejemplo tiene información sobre 4 usuarios. Los datos incluyen nombre, apellido, email y edad.
| Idioma | Director | Año de Estreno | Título |
|---|---|---|---|
| Español | Pedro Almodóvar | 2019 | Dolor y Gloria |
| Inglés | Christopher Nolan | 2020 | Tenet |
| Francés | Ladj Ly | 2019 | Les Misérables |
| Japonés | Hirokazu Kore-eda | 2018 | Una Familia Feliz |
La segunda tabla trata sobre películas. Muestra datos como idioma, director, año de estreno y título de la película.
Aprendizaje Automático con JavaScript
JavaScript no solo ayuda a estudiar y ver datos. También tiene herramientas para hacer aprendizaje automático en la web. Con estas herramientas, podemos hacer cosas como clasificar, predecir, y encontrar grupos en los datos. Esto abre muchas puertas para crear aplicaciones inteligentes. El aprendizaje automático añade muchas funciones útiles para usuarios.
| Herramienta | Descripción | Características Clave |
|---|---|---|
| TensorFlow | Es un proyecto abierto de Google. Ofrece modelos de aprendizaje profundo y machine learning de forma fácil. |
|
| PyTorch | Un marco en Python, adaptativo, rápido, y compatible con GPU y CPU. |
|
| Amazon Machine Learning | Ofrece un servicio de aprendizaje automático seguro en la nube. |
|
Con estas herramientas en JavaScript, los creadores de aplicaciones web pueden incluir funciones inteligentes. Esto hace más innovadoras y agradables las apps para los usuarios.
Conclusión
En los últimos años, el análisis de datos en la web ha crecido mucho. Esto se debe a la enorme cantidad de información que se crea a través de aplicaciones y fuentes de datos abiertos. Para que los usuarios puedan entender y usar esta información, es esencial tener herramientas de visualización.
El lenguaje principal para hacer desarrollo web es JavaScript. Ofrece muchas librerías y herramientas. Esto facilita la tarea de analizar y visualizar datos. Herramientas conocidas como Chart.js, D3.js y Tabulator ayudan a hacer gráficos y tablas. Además, plataformas como Microsoft Power BI y Google Charts son muy útiles. Así, JavaScript brinda muchas opciones para analizar datos en aplicaciones web.
JavaScript también se usa para tareas más complejas. Por ejemplo, para manejar Big Data y aplicar técnicas de aprendizaje automático. En pocas palabras, JavaScript es crucial para el desarrollo de aplicaciones web modernas y eficaces que necesita.
Enlaces de origen
- https://blog.bismart.com/9-mejores-herramientas-analisis-datos-
- https://immune.institute/blog/herramientas-visualizacion-de-datos/
- https://kinsta.com/es/blog/herramientas-de-visualizacion-de-datos/
- https://aws.amazon.com/es/what-is/javascript/
- https://developer.mozilla.org/es/docs/Learn/Getting_started_with_the_web/JavaScript_basics
- https://www.hostinger.mx/tutoriales/que-es-javascript-introduccion-basica/
- https://kinsta.com/es/blog/bibliotecas-javascript/
- https://www.ionos.com/es-us/digitalguide/paginas-web/desarrollo-web/frameworks-javascript-y-librerias-populares/
- https://www.octoparse.es/blog/30-herramientas-de-visualizacion-de-datos
- https://nextscenario.com/es/mejores-herramientas-product-analytics/
- https://immune.institute/blog/mejores-herramientas-analisis-datos/
- https://www.revealbi.io/es/blog/embedded-analytics-platforms
- https://www.astera.com/es/type/blog/data-management-software/
- https://www.guru99.com/es/best-data-mining-tools.html
- https://4geeks.com/es/how-to/pandas-dataframe-tutorial-es
- https://www.codingdojo.la/2023/12/14/que-es-pandas-de-python-guia-para-principiantes/
- https://www.datacamp.com/es/blog/top-programming-languages-for-data-scientists-in-2022
- https://www.unite.ai/es/Las-5-mejores-herramientas-de-aprendizaje-automático-en-2022/
- https://hackernoon.com/es/bibliotecas-javascript-para-implementar-tecnologias-de-moda-en-aplicaciones-web-en-2024
- https://scottmax.com/es/consejo/5-mejores-ai-para-analitica-de-datos/