Estas son las mejores herramientas de análisis de datos.

1. PowerBI.

Visualización de datos: Power BI ofrece una amplia variedad de opciones de visualización de datos, incluyendo gráficos, tablas, mapas y diagramas de flujo.
Conectividad de datos: Permite conectar y combinar datos de diversas fuentes, como bases de datos, servicios en la nube y archivos locales.
Análisis de datos: Power BI incluye herramientas de análisis avanzadas, como análisis de tendencias, segmentación de datos y cálculos personalizados.
Creación de informes: Facilita la creación de informes interactivos y personalizados que pueden ser compartidos y colaborados en tiempo real.

Visualización interactiva: Tableau permite crear visualizaciones interactivas y dinámicas que facilitan la exploración y el análisis de datos.
Conectividad de datos: Ofrece una amplia gama de opciones para conectar datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos, hojas de cálculo y servicios en la nube.
Análisis avanzado: Tableau incluye herramientas avanzadas de análisis, como cálculos de campos, filtros y clasificaciones, que permiten obtener insights más profundos.
Colaboración y compartición: Facilita la colaboración entre equipos y la compartición de informes a través de la web o dispositivos móviles.

Creación de informes personalizados: Google Data Studio permite crear informes personalizados utilizando datos de diversas fuentes, como Google Analytics, Google Ads y bases de datos.
Visualización de datos: Ofrece una variedad de opciones de visualización de datos, incluyendo gráficos, tablas, mapas y diagramas de barras.
Integración con Google Suite: Se integra de forma nativa con otras herramientas de Google, lo que facilita la importación y visualización de datos de Google Sheets, Google Analytics y otros productos.
Colaboración en tiempo real: Permite a los usuarios colaborar en la creación y edición de informes en tiempo real, lo que facilita la colaboración entre equipos.

Análisis visual de datos: SAS Visual Analytics ofrece una amplia gama de opciones de visualización de datos, incluyendo gráficos, mapas, diagramas de dispersión y diagramas de caja.
Modelado predictivo: Incluye herramientas avanzadas de modelado predictivo que permiten a los usuarios realizar análisis predictivos y explorar relaciones entre variables.
Generación de informes interactivos: Facilita la creación de informes interactivos y personalizados que pueden ser compartidos y explorados por otros usuarios.
Integración con SAS Viya: Se integra de forma nativa con la plataforma SAS Viya, lo que permite a los usuarios acceder a datos en tiempo real y utilizar herramientas avanzadas de análisis.

Generación de informes y dashboards: IBM Cognos Analytics permite crear informes y dashboards interactivos y personalizados que pueden ser compartidos y explorados por otros usuarios.
Análisis de datos: Incluye herramientas avanzadas de análisis de datos, como análisis de tendencias, segmentación de datos y cálculos personalizados.
Conectividad de datos: Ofrece una amplia gama de opciones para conectar datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos, hojas de cálculo y servicios en la nube.
Colaboración en equipo: Facilita la colaboración entre equipos y la compartición de informes a través de la web o dispositivos móviles.

Exploración de datos: Looker permite a los usuarios explorar y analizar datos de diversas fuentes de forma intuitiva y visual.
Visualización de datos: Ofrece una amplia variedad de opciones de visualización de datos, incluyendo gráficos, tablas y diagramas de barras.
Modelado de datos: Incluye herramientas avanzadas de modelado de datos que permiten a los usuarios crear modelos de datos personalizados y realizar análisis predictivos.
Colaboración en equipo: Facilita la colaboración entre equipos y la compartición de informes a través de la web o dispositivos móviles.

Manipulación de datos: Pandas es una biblioteca de Python que facilita la manipulación y análisis de datos estructurados.
Procesamiento de datos: Permite realizar operaciones de limpieza, transformación y agregación de datos de manera eficiente.
Análisis exploratorio de datos: Pandas incluye herramientas para explorar y visualizar datos, lo que facilita la comprensión de los datos y la identificación de patrones.
Integración con otras bibliotecas: Se integra de forma nativa con otras bibliotecas de Python, como NumPy y Matplotlib, lo que amplía su funcionalidad y flexibilidad.