As ferramentas para processamento e exibição de dados em pesquisa são diversas e dependem fortemente do tipo de dados, da questão da pesquisa e do conjunto de habilidades do pesquisador. Aqui está um detalhamento categorizado por função:
i. Ferramentas de processamento de dados: *
linguagens de programação: Eles fornecem mais flexibilidade e controle.
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r: Uma poderosa linguagem de código aberto projetado especificamente para computação estatística e gráficos. Excelente para análise estatística, manipulação de dados e visualização.
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python: Uma linguagem versátil com inúmeras bibliotecas (como pandas, numpy, scikit-learn) para manipulação de dados, análise, aprendizado de máquina e muito mais. Bom para grandes conjuntos de dados e análises complexas.
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Matlab: Um idioma proprietário forte em computação numérica, particularmente útil para aplicações científicas e de engenharia.
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sas: Um pacote de software estatístico proprietário amplamente usado em indústrias e pesquisa para análise estatística avançada.
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stata: Um pacote de software estatístico popular em ciências sociais e epidemiologia.
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planilhas (por exemplo, Microsoft Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc): Adequado para conjuntos de dados menores e análises mais simples. Útil para limpeza de dados, cálculos básicos e criação de gráficos simples. No entanto, as limitações surgem com conjuntos de dados maiores ou análises complexas.
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Pacotes de software estatístico: *
SPSS: Um pacote de software estatístico proprietário conhecido por sua interface amigável, comumente usada em ciências sociais.
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jmp: Um software de descoberta estatística proprietária que combina visualizações interativas com modelagem estatística.
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Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS): Para gerenciar e consultar grandes conjuntos de dados.
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SQL (linguagem de consulta estruturada): Usado para interagir com bancos de dados relacionais como MySQL, PostgreSQL e Oracle.
* Bancos de dados
NOSQL (por exemplo, MongoDB, Cassandra): Lidar com estruturas de dados não relacionais com eficiência.
ii. Exibição de dados e ferramentas de visualização: *
linguagens de programação (r &python): Ambos oferecem bibliotecas de visualização poderosas (GGPlot2 em R, Matplotlib, Seaborn, Plotly in Python) para criar números de qualidade de publicação.
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software de planilha: Recursos de gráficos internos para visualizações básicas (gráficos de barras, gráficos de pizza, gráficos de linha).
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Software de visualização especializado: *
Tableau: Uma poderosa ferramenta de inteligência de negócios para criar painéis e visualizações interativas.
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Power BI: Serviço de análise de negócios da Microsoft, oferecendo funcionalidades semelhantes ao Tableau.
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qgis: Sistema de informações geográficas de código aberto (GIS) para visualizar dados geoespaciais.
iii. Outras ferramentas importantes: *
Controle de versão (por exemplo, git): Crucial para gerenciar e rastrear mudanças no código e nos dados, especialmente em projetos colaborativos.
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plataformas de computação em nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud, Azure): Ofereça recursos de computação escalável para lidar com grandes conjuntos de dados e análises complexas.
Escolher as ferramentas certas depende de: *
Tamanho e tipo do conjunto de dados: Pequenos conjuntos de dados podem ser tratados em planilhas, enquanto conjuntos de dados grandes e complexos requerem linguagens e bancos de dados de programação.
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Pergunta de pesquisa: Os testes estatísticos e visualizações necessários influenciarão a escolha do software.
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Habilidades e experiência do pesquisador: A familiaridade com pacotes específicos de software pode ser um fator crucial.
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Orçamento: Alguns pacotes de software são proprietários e exigem licenças, enquanto outros são de código aberto e gratuitos.
Esta lista não é exaustiva, mas abrange muitas ferramentas comumente usadas. A melhor abordagem é frequentemente combinar várias ferramentas para alavancar seus pontos fortes. Por exemplo, você pode usar um banco de dados para gerenciamento de dados, R para análise estatística e uma ferramenta de visualização como o Tableau para criar números impactantes para um trabalho de pesquisa.
