¿Qué es el análisis de datos? Investigación, tipos y ejemplos

¿Qué es el análisis de datos?

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 decisiones basadas en el análisis de datos.

Un ejemplo simple de análisis de datos es que cada vez que tomamos una decisión en nuestro día a día es pensando en lo que pasó la última vez o en lo que sucederá al elegir esa decisión en particular. Esto no es más que analizar nuestro pasado o futuro y tomar decisiones en base a ello. Para eso, recopilamos recuerdos de nuestro pasado o sueños de nuestro futuro. Entonces eso no es más que análisis de datos. Ahora bien, lo mismo que hace el analista con fines comerciales se llama análisis de datos.

En este Data science Tutorial, aprenderás:

¿Por qué análisis de datos?

Para hacer crecer su negocio e incluso crecer en su vida, ¡a veces todo lo que necesita hacer es análisis!

Si su empresa no crece, debe mirar atrás, reconocer sus errores y volver a hacer un plan sin repetirlos. Incluso si su empresa crece, debe mirar hacia adelante para que crezca aún más. Todo lo que necesita hacer es analizar los datos y los procesos de su empresa.

Herramientas de análisis de datos

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

Tipos de análisis de datos: técnicas y métodos

Existen varias tipos de análisis de datos técnicas que existen basadas en los negocios y la tecnología. Sin embargo, los principales métodos de análisis de datos son:

• Análisis de texto
• Análisis estadístico
• Análisis de diagnóstico
• Análisis predictivo
• Análisis Prescriptivo

Análisis de texto

El análisis de texto 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. Solía ​​​​transformar datos sin procesar en información comercial. En el mercado están presentes herramientas de Business Intelligence que se utilizan para la toma de decisiones estratégicas de negocio. En general, ofrece una forma de extraer y examinar datos, derivar patrones y, finalmente, interpretar los datos.

Análisis estadístico

El análisis estadístico muestra "¿Qué pasó?" utilizando datos pasados ​​en forma de paneles. El análisis estadístico incluye la recopilación, el análisis, la interpretación, la presentación y el modelado de datos. Analiza un conjunto de datos o una muestra de datos. Hay dos categorías de este tipo de análisis: DescriptAnálisis ive y Análisis Inferencial.

DescriptAnálisis ive

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

Análisis inferencial

analiza la muestra a partir de datos completos. En este tipo de Análisis, puedes encontrar diferentes conclusiones a partir de los mismos datos seleccionando diferentes muestras.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico muestra "¿Por qué sucedió?" 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 llega un nuevo problema a su proceso empresarial, puede consultar este análisis para encontrar patrones similares de ese problema. Y puede tener posibilidades de utilizar recetas similares para los nuevos problemas.

Análisis predictivo

El análisis predictivo muestra "lo que es probable que suceda" utilizando datos anteriores. El ejemplo de análisis de datos más simple es el siguiente: si el año pasado compré dos vestidos con mis ahorros y este año mi salario aumenta al doble, entonces puedo comprar cuatro vestidos. Pero, por supuesto, no es fácil así porque hay que pensar en otras circunstancias, como las posibilidades de que los precios de la ropa aumenten este año o tal vez en lugar de vestidos quieras comprar una bicicleta nueva o necesites comprar una casa.

En este caso, este análisis hace predicciones sobre resultados futuros basándose en datos actuales o pasados. El pronóstico es sólo una estimación. Su precisión se basa en la cantidad de información detallada que tiene y en cuánto profundiza en ella.

Análisis Prescriptivo

El Análisis Prescriptivo combina la información 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 descriptivo no son suficientes para mejorar el rendimiento de los datos. A partir de situaciones y problemas actuales, analizan los datos y toman decisiones.

Proceso de análisis de datos

Los Proceso de análisis de datos no es más que recopilar información mediante el uso de una aplicación o herramienta adecuada que le permita explorar los datos y encontrar un patrón en ellos. Con base en esa información y datos, puede tomar decisiones u obtener conclusiones definitivas.

El análisis de datos consta de las siguientes fases:

• Recopilación de requisitos de datos
• Recolectar Datos
• Limpieza de datos
• Análisis de Datos
• Interpretación de datos
• Visualización de datos

Recopilación de requisitos de datos

En primer lugar, debes pensar ¿por qué quieres hacer este análisis de datos? Todo lo que necesita para conocer el propósito o objetivo de realizar el Análisis de datos. ¡Tienes que decidir qué tipo de análisis de datos deseas 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.

Recolectar Datos

Después de recopilar los requisitos, tendrá una idea clara de qué cosas debe medir y cuáles deberían ser sus hallazgos. Ahora es el momento de recopilar sus datos según los requisitos. Una vez que recopile sus datos, recuerde que los datos recopilados deben procesarse u organizarse para su Análisis. A medida que recopiló datos de varias fuentes, debe mantener un registro con la fecha de recopilación y la fuente de los datos.

Limpieza de datos

Ahora bien, cualquier dato que se recopile puede no ser útil o irrelevante para su objetivo de análisis, por lo que debe limpiarse. Los datos que se recopilan pueden contener registros duplicados, espacios en blanco o errores. Los datos deben estar limpios y libres de errores. Esta fase debe realizarse antes del Análisis porque, según la limpieza de datos, el resultado del Análisis estará más cerca del resultado esperado.

Análisis de Datos

Una vez que los datos se recopilan, limpian y procesan, están listos para el análisis. A medida que manipula datos, es posible que descubra que tiene la información exacta que necesita o que necesite recopilar más datos. Durante esta fase, puedes utilizar herramientas de análisis de datos y software que le ayudará a comprender, interpretar y extraer conclusiones basadas en los requisitos.

Interpretación de datos

Después de analizar sus datos, finalmente es hora de interpretar sus resultados. Puede elegir la forma de expresar o comunicar su análisis de datos, ya sea simplemente con palabras o tal vez con una tabla o gráfico. Luego utilice los resultados de su proceso de análisis de datos para decidir el mejor curso de acción.

Visualización de datos

La visualización de datos es muy común en tu día a día; a menudo aparecen en forma de cuadros y gráficos. Es decir, datos mostrados gráficamente para que al cerebro humano le resulte más fácil entenderlos y procesarlos. La visualización de datos se utiliza a menudo para descubrir hechos y tendencias desconocidos. Al observar las relaciones y comparar conjuntos de datos, puede encontrar una manera de encontrar información significativa.

Resum

• El análisis de datos significa un proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones empresariales.
• Los tipos de análisis de datos son análisis de texto, estadístico, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
• El análisis de datos consta de recopilación de requisitos de datos, recopilación de datos, limpieza de datos, análisis de datos, interpretación de datos y visualización de datos.