Aunque muchos grupos, organizaciones y expertos tienen distintas formas de enfocar el análisis de datos, la mayoría de ellas pueden resumirse en una definición única. Este análisis consiste en el proceso de limpiar, cambiar y procesar datos brutos y extraer información procesable y relevante que ayude a las empresas a tomar decisiones bien informadas.
El procedimiento ayuda a reducir los riesgos inherentes a la toma de decisiones proporcionando perspectivas y estadísticas útiles, a menudo presentadas en cuadros, imágenes, tablas y gráficos.
Un ejemplo sencillo puede verse cada vez que tomamos una decisión en nuestra vida cotidiana evaluando lo que ha ocurrido en el pasado o lo que ocurrirá en el futuro si tomamos esa decisión. Básicamente, se trata del proceso de analizar el pasado o el futuro y tomar una decisión basada en ese análisis.
No es raro oír el término «Big Data» en los debates sobre análisis de datos. El análisis de grandes datos desempeña un papel crucial en el procesamiento de los Big Data para convertirlos en información útil.
¿Por qué es importante el análisis de datos?
He aquí una lista de razones por las es crucial para manejar y hacer negocios hoy en día con este análisis.
Mejor segmentación de clientes: No querrás malgastar el valioso tiempo, recursos y dinero de su empresa elaborando campañas publicitarias dirigidas a grupos demográficos que tienen poco o ningún interés en los productos y servicios que ofrece. El análisis le ayuda a ver dónde debe centrar sus esfuerzos publicitarios.
Conocerá mejor a sus clientes objetivo: El análisis de datos rastrea el rendimiento de sus productos y campañas dentro de su grupo demográfico objetivo. A través del análisis, su empresa puede hacerse una mejor idea de los hábitos de gasto, la renta disponible y las áreas de interés más probables de su público objetivo. Estos datos ayudan a las empresas a fijar precios, determinar la duración de las campañas publicitarias e incluso a proyectar el número de productos necesarios.
Reducirá los costos operativos: El análisis de datos le muestra qué áreas de su negocio necesitan más recursos y dinero, y qué áreas no están produciendo y, por tanto, deben reducirse o eliminarse por completo.
Mejores métodos de resolución de problemas: Las decisiones informadas tienen más probabilidades de ser decisiones acertadas. Los datos proporcionan información a las empresas. Y a ver a dónde nos lleva esta progresión. El análisis ayuda a las empresas a tomar las decisiones correctas y evitar errores costosos.
Obtendrá datos más precisos: Si quiere tomar decisiones con conocimiento de causa, necesita datos, pero hay algo más. Los datos en cuestión deben ser lo mas precisos posibles. El análisis a las empresas a adquirir información relevante y precisa, adecuada para desarrollar futuras estrategias de marketing, planes de negocio y realinear la visión o misión de la empresa.
¿Cómo es el proceso del análisis?
El proceso o los pasos del análisis de datos, implica recoger toda la información, procesarla, explorar los datos y utilizarlos para encontrar patrones y otras perspectivas de estos datos. Este proceso de análisis de datos consiste en lo siguiente:
- Recopilación de datos necesarios: Pregúntese por qué está realizando este análisis, qué tipo de datos desea utilizar y qué datos planea analizar.
- Recogida de datos: Guiado por sus requisitos ya identificados previamente, debe ahora recopilar los datos de sus fuentes. Estas fuentes incluyen estudios de casos, encuestas, entrevistas, cuestionarios, observación directa, grupos de discusión y todo aquello considere útil. Asegúrese de organizar los datos recopilados para su análisis.
- Análisis de datos: Aquí utilizará el software de análisis y otras herramientas para interpretar y comprender los datos y llegar a conclusiones. Las herramientas de análisis de datos pueden ser Excel, R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Redash y Microsoft Power BI, entre muchas otras.
- Interpretación de los datos: Ya teniendo los resultados, procede entonces a interpretarlos e idear las mejores líneas de actuación en función de tus conclusiones logradas.
- Visualización de datos: Es una forma elegante de decir «muestra gráficamente tu información de forma que la gente pueda entenderla«. Aquí utilizara tablas, gráficos, mapas, viñetas o cualquier otro método. La visualización te ayuda a obtener información valiosa comparando conjuntos de datos y observando las relaciones entre ellos.
Tipos de Análisis de Datos
Hoy en día existen cerca de media docena de tipos populares de análisis de datos, empleados habitualmente en el mundo de la tecnología, la investigación y la empresa. Algunos de ellos son los siguientes:
- Análisis de diagnóstico: Este responde a la pregunta: ¿Por qué ha ocurrido esto?. A partir de la información obtenida del análisis estadístico, los analistas utilizan el análisis de diagnóstico para identificar patrones en los datos. En el mejor de los casos, los analistas encuentran patrones similares que existieron en el pasado y, en consecuencia, utilizan esas soluciones para resolver los retos actuales.
- Análisis predictivo: Esta responde a la pregunta: ¿Qué es lo más probable que ocurra?. Utilizando patrones encontrados en datos más antiguos, así como en acontecimientos actuales, los analistas predicen acontecimientos futuros. Aunque no es infalible, las probabilidades mejoran si los analistas disponen de mucha información detallada y de la disciplina necesaria para investigarla a fondo.
- Análisis prescriptivo: Si se mezclan todas las percepciones obtenidas de los otros tipos de análisis de datos, se obtiene el análisis prescriptivo. A veces, un problema no puede resolverse únicamente con un tipo de análisis, sino que requiere múltiples perspectivas o enfoques.
- Análisis estadístico: Este responde a la pregunta: ¿Qué ha pasado?. Este análisis abarca la recopilación de datos, el análisis, la modelización, la interpretación y la presentación mediante cuadros de mando. El análisis estadístico se divide en dos subcategorías:
- Descriptivo: El análisis descriptivo trabaja con datos numéricos completos o selecciones de datos resumidos. Ilustra medias y desviaciones en datos continuos y porcentajes y frecuencias en datos categóricos.
- Inferencial: El análisis inferencial trabaja con muestras derivadas de datos completos. Un analista puede llegar a conclusiones diferentes a partir del mismo conjunto de datos completos simplemente eligiendo muestreos diferentes. Los análisis mas comunes en la actualidad usan modelos matemáticos con IA.
- Análisis de textos: También llamado «minería de datos», es el análisis de textos que utiliza bases de datos y herramientas de minería para descubrir patrones que residen en grandes conjuntos de datos. Con ello se transforma los datos en bruto en información empresarial útil. Podría decirse que el análisis de textos es el método más sencillo y directo de análisis de datos.
Métodos de Análisis
Algunos profesionales utilizan indistintamente los términos «métodos de análisis de datos» y «técnicas de análisis de datos». Para complicar aún más las cosas, a veces también se habla de «tipos de análisis de datos». Sencillamente veamos una distinción entre los tipos de análisis que existen y las distintas formas en que se utilizan.
Aunque existen muchos métodos de análisis de datos, todos ellos se dividen en dos tipos principales: Análisis Cualitativo y Análisis Cuantitativo.
- Análisis cualitativo de datos: El método de análisis cualitativo de datos obtiene datos a través de palabras, símbolos, imágenes y observaciones. Este método no utiliza estadísticas. Los métodos cualitativos más comunes son:
- Análisis de contenido, para analizar datos verbales y de comportamiento.
- Análisis narrativo, para trabajar con datos extraídos de entrevistas, diarios y encuestas.
- Teoría Fundamentada, para desarrollar explicaciones causales de un acontecimiento determinado mediante el estudio y la extrapolación de uno o más casos pasados.
- Análisis cuantitativo de datos: Los métodos de análisis estadístico de datos recogen datos brutos y los procesan para convertirlos en datos numéricos. Los métodos de análisis cuantitativo incluyen:
- Prueba de hipótesis, para evaluar la veracidad de una hipótesis o teoría dada para un conjunto de datos o demográficos.
- Media, o promedio determina la tendencia general de un sujeto dividiendo la suma de una lista de números por el número de elementos de la lista.
- Determinación del tamaño de la muestra utiliza una pequeña muestra tomada de un grupo mayor de personas y analizada. Los resultados obtenidos se consideran representativos de todo el conjunto.
Para profundizar
Espero que esto te permita abordar mejor como es el trabajo del análisis de datos y diferenciar los conceptos que se han hecho común últimamente. En otros post estaré mostrando las diversas técnicas, desglosadas por diferentes conceptos y herramientas útiles, tanto en el enfoque cuantitativos como en el cualitativo.
Si desea profundizar mucho más sin esperar mucho, les recomiendo el libro de Herbert Jones en el siguiente enlace, titulado «Ciencia de los datos».
- Aprende a usar pingback en WordPress fácilmente - noviembre 22, 2024
- Jarvis IA de Google: Promete cambiarlo todo - noviembre 21, 2024
- Spam: Lidiar con él y no desistir - noviembre 14, 2024