Análisis de datos estadísticos

Los datos y la información es sin duda uno de los recursos más importantes para todo proyecto o empresa. Gracias a la recopilación y posterior análisis podemos tomar decisiones que optimicen nuestro proyecto y lo hagan crecer.

Pero… ¿Qué es exactamente el análisis de datos y como se lleva a cabo? En este artículo te contamos todo lo que debes saber para que te hagas una idea de como se analizan datos y la información.

El análisis de datos se define como un proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones empresariales. El propósito del análisis de datos es extraer información útil de los datos y tomar la decisión basada en el análisis de datos.

Un ejemplo sencillo de análisis de datos es cuando tomamos cualquier decisión en nuestro día a día es pensando en lo que ocurrió la última vez o en lo que ocurrirá al elegir esa decisión concreta. Esto no es más que analizar nuestro pasado o nuestro futuro y tomar decisiones en base a ello. Para ello, recogemos los recuerdos de nuestro pasado o los sueños de nuestro futuro. Esto no es más que un análisis de datos. Lo mismo que hace un analista con fines comerciales se llama análisis de datos.

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Para hacer crecer tu negocio, incluso para crecer en tu vida, a veces todo lo que necesitas es ¡Análisis!

Si su negocio no está creciendo, entonces usted tiene que mirar hacia atrás y reconocer sus errores y hacer un plan de nuevo sin repetir esos errores. E incluso si su negocio está creciendo, entonces tiene que mirar hacia adelante para hacer que el negocio crezca más. Todo lo que tiene que hacer es analizar los datos de su negocio y los procesos empresariales.

Las herramientas de análisis de datos facilitan a los usuarios el procesamiento y la manipulación de los datos, el análisis de las relaciones y correlaciones entre los conjuntos de datos, y también ayudan a identificar patrones y tendencias para su interpretación. He aquí una lista completa de herramientas utilizadas para el análisis de datos en la investigación.

Existen varios tipos de técnicas de Análisis de Datos en función del negocio y la tecnología. Sin embargo, los principales métodos de Análisis de Datos son:

El análisis de textos también se conoce como minería de datos. Es uno de los métodos de análisis de datos para descubrir un patrón en grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos o herramientas de minería de datos. Se utiliza para transformar los datos en bruto en información empresarial. En el mercado existen herramientas de Business Intelligence que se utilizan para tomar decisiones empresariales estratégicas. En general, ofrece una forma de extraer y examinar los datos y derivar patrones y, finalmente, la interpretación de los datos.

El Análisis Estadístico muestra "¿Qué pasa?" utilizando datos pasados en forma de cuadros de mando. El Análisis Estadístico incluye la recogida, el análisis, la interpretación, la presentación y la modelización de los datos. Analiza un conjunto de datos o una muestra de datos. Existen dos categorías de este tipo de análisis: el análisis descriptivo y el análisis inferencial.

analiza datos completos o una muestra de datos numéricos resumidos. Muestra la media y la desviación para los datos continuos, mientras que el porcentaje y la frecuencia para los datos categóricos.

analiza muestras de datos completos. En este tipo de análisis, se pueden encontrar diferentes conclusiones a partir de los mismos datos seleccionando diferentes muestras.

El Análisis de Diagnóstico muestra "¿Por qué ha ocurrido?" encontrando la causa a partir de la información encontrada en el Análisis Estadístico. Este Análisis es útil para identificar patrones de comportamiento de los datos. Si un nuevo problema llega a su proceso de negocio, entonces usted puede buscar en este Análisis para encontrar patrones similares de ese problema. Y puede tener posibilidades de utilizar recetas similares para los nuevos problemas.

El análisis predictivo muestra "lo que es probable que ocurra" utilizando datos anteriores. El ejemplo más sencillo de análisis de datos es que si el año pasado me compré dos vestidos basándome en mis ahorros y si este año mi salario aumenta el doble, entonces puedo comprarme cuatro vestidos. Pero, por supuesto, no es tan fácil porque hay que pensar en otras circunstancias, como la posibilidad de que los precios de la ropa aumenten este año o que, en lugar de vestidos, quieras comprar una bicicleta nueva, o que necesites comprar una casa.

En este caso, el Análisis hace predicciones sobre los resultados futuros basándose en datos actuales o pasados. La previsión es sólo una estimación. Su precisión se basa en la cantidad de información detallada que se tenga y en lo que se profundice en ella.

El Análisis Prescriptivo combina la visión de todos los Análisis anteriores para determinar qué acción tomar en un problema o decisión actual. La mayoría de las empresas basadas en datos utilizan el Análisis Prescriptivo porque el Análisis predictivo y el descriptivo no son suficientes para mejorar el rendimiento de los datos. Basándose en situaciones y problemas actuales, analizan los datos y toman decisiones.

El proceso de análisis de datos no es más que la recopilación de información mediante el uso de una aplicación o herramienta adecuada que le permita explorar los datos y encontrar un patrón en ellos. A partir de esa información y esos datos, se pueden tomar decisiones o se pueden obtener conclusiones definitivas.

El análisis de datos consta de las siguientes fases:

En primer lugar, hay que pensar por qué se quiere hacer este análisis de datos. Todo lo que necesitas es averiguar el propósito o el objetivo de hacer el análisis de datos. Tiene que decidir qué tipo de análisis de datos quiere hacer. En esta fase, tienes que decidir qué analizar y cómo medirlo, tienes que entender por qué estás investigando y qué medidas tienes que utilizar para hacer este Análisis.

Después de la recopilación de requisitos, tendrá una idea clara de qué cosas tiene que medir y cuáles deben ser sus conclusiones. Ahora es el momento de recopilar los datos basados en los requisitos. Una vez que recoja los datos, recuerde que los datos recogidos deben ser procesados u organizados para su análisis. A medida que vayas recogiendo datos de diversas fuentes, deberás llevar un registro con la fecha de recogida y la fuente de los datos.

Ahora bien, los datos recogidos pueden no ser útiles o ser irrelevantes para su objetivo de análisis, por lo que deben limpiarse. Los datos recogidos pueden contener registros duplicados, espacios en blanco o errores. Los datos deben limpiarse y estar libres de errores. Esta fase debe realizarse antes del análisis, ya que, gracias a la limpieza de los datos, el resultado del análisis se acercará más al resultado esperado.

Una vez recogidos, limpiados y procesados los datos, están listos para el análisis. Al manipular los datos, es posible que descubra que tiene la información exacta que necesita, o que necesite recoger más datos. Durante esta fase, puede utilizar herramientas y software de análisis de datos que le ayudarán a comprender, interpretar y sacar conclusiones basadas en los requisitos.

Después de analizar los datos, llega el momento de interpretar los resultados. Puedes elegir la forma de expresar o comunicar tu análisis de datos, ya sea simplemente con palabras o quizá con una tabla o un gráfico. A continuación, utiliza los resultados de tu proceso de análisis de datos para decidir tu mejor curso de acción.

La visualización de datos es muy común en el día a día; a menudo aparecen en forma de tablas y gráficos. En otras palabras, los datos se muestran de forma gráfica para que el cerebro humano los entienda y procese con mayor facilidad. La visualización de datos suele utilizarse para descubrir hechos y tendencias desconocidos. Mediante la observación de las relaciones y la comparación de conjuntos de datos, se puede encontrar una forma de averiguar información significativa.