¿Qué es el análisis de datos? Investigación, tipos y ejemplos
Equipo editorial
⚡ Resumen inteligente
El análisis de datos es el proceso de limpiar, transformar y modelar datos para que una organización puedatracInformación útil y acción en consecuencia. Cinco técnicas y un flujo de trabajo de seis fases estructuran el trabajo.
¿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 para la toma de decisiones empresariales.tracobtener información útil de los datos y tomar una decisión basada en ese análisis.
Un ejemplo sencillo de análisis de datos se da cuando tomamos una decisión en el día a día, pensando en lo que sucedió la última vez o en lo que sucederá si elegimos una opción determinada. Esto no es más que analizar nuestro pasado o nuestro futuro y decidir en función de ello, recopilando recuerdos del pasado o expectativas del futuro. Un analista hace lo mismo con fines empresariales, y a eso se le llama análisis de datos.
El análisis de datos se sitúa dentro del campo más amplio de Data science, que también abarca la ingeniería de datos, el aprendizaje automático y la implementación.
¿Por qué es importante el análisis de datos?
Para hacer crecer tu negocio, e incluso para crecer en tu vida, a veces todo lo que necesitas es analizar.
Si tu negocio no crece, debes reflexionar sobre tus errores, reconocerlos y replantear tu estrategia para evitar repetirlos. Incluso si tu negocio está creciendo, debes enfocarte en impulsarlo aún más. Solo necesitas analizar los datos y los procesos de tu negocio.
Herramientas de análisis de datos
Cada fase que se describe a continuación se lleva a cabo con un software, y la captura de pantalla que aparece debajo muestra el tipo de interfaz que presenta una herramienta de análisis.
Las herramientas de análisis de datos facilitan a los usuarios el procesamiento y la manipulación de datos, el análisis de las relaciones y correlaciones entre conjuntos de datos, y la identificación de patrones y tendencias para su interpretación. Las hojas de cálculo abarcan conjuntos de datos pequeños, las consultas SQL el almacén de datos, Python y R manejan estadísticas y modelos, y las plataformas de inteligencia empresarial publican el resultado en un panel. Aquí hay una lista completa de utilizado en investigación.
Tipos de análisis de datos: técnicas y métodos
Existen varias tipos de analisis 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 diagnóstico
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
Los cinco elementos se complementan entre sí. La tabla a continuación muestra la pregunta que responde cada uno antes de que las secciones siguientes los expliquen individualmente.
| Tecnologia | Pregunta que responde | Salida típica |
|---|---|---|
| análisis de texto | ¿Qué patrones se esconden en los textos no estructurados? | Temas, palabras clave, reglas extraídas |
| análisis estadístico | ¿Qué ha pasado? | Paneles de control, estadísticas resumidas |
| Análisis diagnóstico | ¿Por qué sucedió? | Causas fundamentales, patrones de comportamiento |
| Análisis predictivo | ¿Qué es probable que suceda? | Pronósticos, puntuaciones de riesgo |
| Análisis prescriptivo | ¿Qué debemos hacer al respecto? | Acciones recomendadas |
Análisis de texto
El análisis de texto también se conoce como minería de datos. Es uno de los métodos de análisis de datos que se utilizan para descubrir un patrón en grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos o herramientas de minería de datosTransforma datos brutos en información empresarial. Las herramientas de inteligencia empresarial disponibles en el mercado se utilizan para tomar decisiones estratégicas de negocio. En general, ofrece una forma de...tracy examinar los datos, derivar patrones y, finalmente, interpretar los datos.
Análisis estadístico
El análisis estadístico muestra "¿Qué sucedió?" utilizando datos históricos en forma de paneles de control. Incluye la recopilación, el análisis, la interpretación, la presentación y el modelado de datos, y se puede aplicar a un conjunto de datos completo o a una muestra. Existen dos categorías de este tipo de análisis: análisis descriptivo y análisis inferencial.
DescriptAnálisis ive
DescriptEl análisis de datos resume datos completos o una muestra de datos numéricos. Informa la media y la desviación estándar para datos continuos, y los porcentajes y frecuencias para datos categóricos.
Análisis inferencial
El análisis inferencial trabaja con una muestra extraída del conjunto completo de datos. En este tipo de análisis, se pueden obtener conclusiones diferentes a partir de la misma población seleccionando distintas muestras.
Análisis de diagnóstico
El análisis diagnóstico revela el motivo del problema, al encontrar la causa subyacente a la información obtenida mediante el análisis estadístico. Este análisis es útil para identificar patrones de comportamiento en los datos. Si surge un nuevo problema en su proceso empresarial, puede consultar este análisis para encontrar patrones similares, y es muy probable que se aplique una solución similar al nuevo problema.
Análisis predictivo
El análisis predictivo muestra "¿Qué es probable que suceda?" utilizando datos anteriores. Un ejemplo sencillo de análisis de datos: si el año pasado compré dos vestidos con mis ahorros y este año mi salario se duplica, entonces puedo comprar cuatro vestidos. Claro que no es tan fácil, porque hay que tener en cuenta otras circunstancias: los precios de la ropa pueden haber subido este año, o en lugar de vestidos quizás quieras una bicicleta nueva, o necesites comprar una casa.
Este análisis realiza predicciones sobre resultados futuros basándose en datos actuales o pasados. Un pronóstico es solo una estimación; su precisión depende de la cantidad de información detallada disponible y de la profundidad con la que se analice.
Análisis Prescriptivo
El análisis prescriptivo combina la información de todos los análisis previos para determinar qué acción tomar ante un problema o decisión actual. La mayoría de las empresas que se basan en datos utilizan el análisis prescriptivo porque el análisis predictivo y el descriptivo por sí solos no son suficientes para mejorar el rendimiento de los datos. En función de las situaciones y los problemas actuales, analizan los datos y toman decisiones.
Proceso de análisis de datos
Elegir una técnica responde a lo que quieres saber; el proceso que se describe a continuación responde a cómo se lleva a cabo el trabajo. proceso de análisis de datos Se trata de recopilar información utilizando una aplicación o herramienta adecuada que permita explorar los datos y encontrar patrones. Con base en esa información, se pueden tomar decisiones o llegar a conclusiones.
El análisis de datos consta de las siguientes fases:
- Recopilación de requisitos de datos
- Recopilación de datos
- Limpieza de datos
- El análisis de datos
- Interpretación de datos
- Visualización de datos
Recopilación de requisitos de datos
En primer lugar, reflexiona sobre el motivo de este análisis de datos. Debes definir el propósito o la finalidad del análisis y decidir qué tipo de análisis deseas realizar. En esta fase, decides qué analizar y cómo medirlo, y aclaras el motivo de la investigación y las métricas que se utilizarán en el análisis.
Recolectar Datos
Tras recopilar los requisitos, tendrá una idea clara de qué debe medir y cuáles deberían ser sus resultados. Ahora es el momento de recopilar datos en función de dichos requisitos. Una vez recopilados, los datos deben procesarse u organizarse para su análisis. Dado que los datos provienen de diversas fuentes, mantenga un registro con la fecha de recopilación y la fuente de cada conjunto de datos.
Limpieza de datos
Los datos recopilados pueden no ser útiles o irrelevantes para su objetivo, por lo que deben limpiarse. Pueden contener registros duplicados, espacios en blanco innecesarios o errores. Los datos deben estar limpios y sin errores. Esta fase debe realizarse antes del análisis, ya que la calidad de la limpieza determina la precisión de los resultados.
Análisis de Datos
Una vez recopilados, depurados y procesados los datos, están listos para el análisis. Al manipularlos, es posible que encuentre la información precisa que necesita o que deba recopilar más. Durante esta fase, utilizará software de análisis de datos para comprender, interpretar y extraer conclusiones en función de los requisitos.
Interpretación de datos
Tras analizar los datos, llega el momento de interpretar los resultados. Puedes elegir cómo expresar o comunicar el análisis: con palabras, en una tabla o en un gráfico. Luego, utiliza los resultados del análisis para decidir el mejor curso de acción.
Visualización de datos
La visualización de datos es muy común en la vida cotidiana y suele presentarse en forma de gráficos y diagramas. En otras palabras, los datos se muestran gráficamente para que el cerebro humano los comprenda y procese con mayor facilidad. La visualización de datos se utiliza a menudo para descubrir hechos y tendencias desconocidos. Al observar relaciones y comparar conjuntos de datos, se puede obtener información relevante.
