Análisis de datos: Tipos, métodos y ejemplos

Datos, datos, datos... Es algo que todas las empresas, grandes o pequeñas, organizaciones e instituciones necesitan tomar medidas sólidas. Los datos son parte de la vida; cada actividad puede ser objeto de análisis de datos. Desafortunadamente, no es tan fácil recopilar, organizar y dar sentido a cualquier dato. Objetivos, procesos y limitaciones son algunos de los elementos que determinan el análisis de datos. Pero no tienes que preocuparte porque este artículo detallado te dará varias informaciones sobre el análisis de datos.

El artículo comenzará primero con su definición y importancia para conocer a fondo el análisis de datos. Luego, se explicará cuándo debes usarlo, sus tipos y métodos. Finalmente, el artículo terminará con ejemplos. ¡Ahora, comencemos con el primer título!

Comencemos con lo básico: ¿Qué es un análisis de datos?

El análisis de datos es un proceso que examina sistemáticamente cualquier dato, revela patrones y extrae información en consecuencia.

Este proceso consta de pasos de recopilación, edición, análisis e interpretación de datos. Los análisis pueden ser cualitativos o cuantitativos, dependiendo del propósito de la investigación y la naturaleza de los datos.

No hay un solo método para realizar el análisis de datos. Hay varias técnicas (minería de datos, aprendizaje automático, etc.), software y IA para procesar datos sin procesar. El propósito de todos estos procesos es, en última instancia, hacer que los datos estén disponibles para proporcionar información utilizable y accionable.

Importancia del análisis de datos

Hemos preguntado qué, y ahora la siguiente pregunta es por qué. ¿Por qué deberías analizar datos? ¿Cuál es su importancia? Las empresas y organizaciones mejoran constantemente gracias a los análisis de datos. Entonces, ¿en qué les ayudaba?

Importancia del análisis de datos

💪Fortalece la toma de decisiones

El análisis de datos te ayuda a generar ideas respaldadas por evidencia estadística. Úsalo para tomar decisiones en lugar de dejar las cosas al azar y la intuición. Puedes respaldar todas tus decisiones con hechos, grandes o pequeños, ya sea la decisión de abrir una nueva sucursal o una evaluación semanal del estado de tu negocio.

💡Te ayuda a comprender a tus clientes

La mejor manera de obtener información profunda sobre las preferencias, comportamientos, necesidades, quejas y solicitudes de tus clientes es el análisis de datos. Puedes brindar un mejor servicio a tus clientes con los datos que obtienes sistemáticamente de ellos a través de encuestas, entrevistas o comentarios. Por ejemplo, el análisis de datos proporciona un informe completo para recomendar productos y servicios únicos, agrupar perfiles de clientes, mejorar tus productos y servicios y fortalecer tus estrategias de marketing.

💸Reduce costos

El análisis de cualquier tema de investigación que hagas para tu negocio en realidad ayuda a reducir costos. Por ejemplo, si analizas datos para brindar un mejor servicio a tus clientes, esto tendrá reflejos positivos no solo en las experiencias de tus clientes, sino también en tu negocio. Dado que el análisis es útil para detectar errores y deficiencias, te ayuda a utilizar tu dinero y recursos de manera económica.

🚨Ofrece gestión de riesgos

Es importante tomar precauciones de riesgo, pero cuando te encuentras con riesgos, es necesario eliminarlos de inmediato y, si no, mitigarlos tanto como sea posible. Si ya has estado en una situación de riesgo, sucedió como resultado de un evento inesperado. Este riesgo imprevisto podría haber sido predicho si hubieras hecho un análisis de datos. Sin embargo, incluso en este caso, el análisis de datos para reducir el riesgo te permite comprender la situación y tomar las decisiones necesarias.

📈Aumenta la eficiencia y mide el rendimiento

El análisis de datos se utiliza para encontrar ineficiencias en su negocio, reducir la carga de trabajo y organizar operaciones similares. Puede acceder a métricas en tiempo real mediante el monitoreo del rendimiento de su negocio a través del análisis continuo de datos semanal, mensual y anual. De esta manera, puede identificar dónde y cuándo hay deficiencias.

Cuándo usar el análisis de datos

Algunos momentos clave para su negocio y organización incluso pueden requerir que tome decisiones basadas en datos. Si desea saber cuáles son estas situaciones, encontrará algunas listadas a continuación:

Momentos adecuados para usar el análisis de datos

⏰Resolver un problema específico

Cuando el análisis de datos se realiza en los pasos adecuados, llega a la raíz de los problemas y revela qué los causa. Por ejemplo, puede recopilar datos a través de encuestas para comprender por qué su nuevo producto no es popular y descubrir qué es lo que a sus clientes no les gusta de este producto.

⏰Realizar investigación de mercado

El análisis de datos siempre es beneficioso, ya sea en el mercado actual o al ingresar a un nuevo mercado. Si va a lanzar un nuevo producto, no intente un proyecto tan grande sin hacer investigación de mercado. Primero, debe comprender las empresas competidoras en el mercado y luego examinar la situación del mercado, el perfil y las preferencias de los clientes.

⏰Planificación financiera

Analice constantemente los informes financieros de su negocio y, si es posible, de diferentes empresas. Descubra en qué asigna su presupuesto con estadísticas. Por lo tanto, necesita datos para tomar decisiones financieras precisas en el futuro.

⏰Probar una hipótesis

El análisis de datos también proporciona un entorno adecuado para llevar a cabo actividades científicas. Esto es necesario para validar teorías y fortalecer la investigación. Por lo tanto, el análisis de datos ayuda a muchas disciplinas diferentes que desean probar una hipótesis.

Tipos de análisis de datos

De hecho, hay docenas, tal vez cientos, de diferentes tipos de análisis de datos. Sin embargo, aunque varía más o menos, se puede decir que se agrupan en torno a los cinco tipos principales de análisis más utilizados. Estos son los siguientes, en orden de simplicidad a complejidad:

Tipos de análisis de datos

a. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es un método de análisis de datos que utiliza datos históricos para ilustrar y explicar una condición particular. Es el análisis más fundamental para resumir datos y solo descubrir patrones y relaciones. 

Por lo tanto, es una de las formas más rápidas de comprender qué ha ocurrido. Sin embargo, los investigadores pueden necesitar hacer ajustes manuales debido a su simplicidad. En general, el análisis estadístico descriptivo sirve como un precursor de análisis más profundos como el análisis diagnóstico o predictivo, que se explicarán pronto.

b. Análisis inferencial

El análisis inferencial es un método de predicción basado en una gran cantidad de datos para hacer generalizaciones. Intenta revelar qué predicciones se pueden hacer en función de los resultados de la muestra y las relaciones entre las tendencias.

c. Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico es un método de análisis de datos utilizado por empresas y organizaciones para determinar por qué ocurrió una situación particular. Revela por qué un problema o situación muestra ciertos patrones al proporcionar un análisis más detallado que el análisis descriptivo. Los resultados del análisis a menudo son fáciles de visualizar, por lo que se puede realizar de manera efectiva utilizando varios software y herramientas.

d. Análisis predictivo

El análisis predictivo es un método de análisis de datos utilizado para comprender las tendencias futuras utilizando datos de ejemplos reales. Principalmente utiliza modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para obtener información accionable. Tiene una amplia gama de áreas de uso, desde la predicción del clima hasta las estrategias de inversión. Se puede categorizar como un análisis cuantitativo en lugar de cualitativo porque se ocupa principalmente de datos numéricos medibles.

e. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es el último método de investigación en el análisis de datos. Como un paso más avanzado del análisis predictivo, se incluye la interpretación del análisis, a menudo con el apoyo de la inteligencia artificial. En general, incluye todos los pasos de un análisis de datos adecuado, comenzando con la recopilación de datos, clasificación, análisis e interpretación.

Métodos del análisis de datos

Para realizar un análisis de datos completo, debe seguir métodos adecuados que guiarán su investigación. Los métodos varían ampliamente, algunos cubriendo necesidades muy básicas mientras que otros son bastante sofisticados. Pero sin importar qué método use, el objetivo siempre es transformar datos en información valiosa. Ahora se enumeran aquí algunos de los métodos de análisis de datos más utilizados:

Métodos de análisis de datos

1. Métodos estadísticos

El análisis de datos se puede realizar con las técnicas estadísticas más básicas. Estas revelan las características de un conjunto de datos existente con la media, la mediana, la moda, la desviación estándar y la varianza. La media o promedio representa la suma de todos los valores en un conjunto de datos divididos por el número de valores. La mediana es el punto medio de un conjunto de datos. 

Cuando los valores se enumeran de menor a mayor, es el valor en el medio. La moda es el valor más recurrente en un conjunto de datos y puede encontrarse una o más veces. La desviación estándar muestra cuánto se desvían los valores en el conjunto de datos de la media. Una desviación baja significa que es bueno, mientras que una desviación alta significa que está lejos de la media. Por último, la varianza mide la distribución de valores en el conjunto de datos.

2. Minería de datos

La minería de datos es un método utilizado para categorizar datos y crear valor y contexto para ellos. En particular, es una excelente manera de producir información avanzada para revelar aún más categorías y patrones de datos y mostrar las relaciones y dependencias entre ellos.

💡La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan principalmente para esto. Es un método que puede elegir para producir soluciones rápidas y efectivas a sus problemas.

3. Aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI), que no se cubren por separado, son excelentes métodos que permiten realizar análisis de datos de manera muy rápida y efectiva. Hoy en día, las empresas asignan más presupuesto a ML y AI y se benefician de las ideas que proporcionan. Una vez que se proporciona suficiente información, estos algoritmos se mejoran continuamente y se vuelven capaces de crear modelos descriptivos o predictivos.

4. Análisis textual

La minería de texto o análisis de texto es un método enfocado en examinar la estructura de cualquier texto hablado (guión) o escrito. Se utiliza para clasificar datos de manera limpia, revelar conceptos y crear ideas a la luz de esta información. Este método en realidad tiene una amplia gama de técnicas, algunas de las cuales son análisis de contenido, análisis temático, análisis narrativo y análisis del discurso.

Puede examinar fácil y sistemáticamente tanto datos cuantitativos como cualitativos con técnicas apropiadas. El análisis de texto se utiliza especialmente en estudios de comunicación, sociología y psicología. Además de esto, las empresas también se benefician de él para comprender mejor a sus clientes.

5. Análisis exploratorio

Como su nombre lo indica, el análisis exploratorio es un método utilizado para dar sentido y explicar el conjunto de datos. Su objetivo es revelar datos impredecibles y determinar qué información se puede obtener de estos datos. De hecho, este método crea un puente entre los tipos y métodos de análisis. No se puede llamar un análisis completo por sí solo ni un método completo porque se utiliza para iniciar análisis complejos de alto nivel.

6. Simulación

Las simulaciones son una parte indispensable de la investigación científica. Las empresas han seguido estos desarrollos científicos y han adaptado métodos de simulación que pueden ser útiles en el análisis de datos a sus propios campos. Quizás el más conocido de estos es la simulación de Monte Carlo.

Esta simulación crea un modelo de datos utilizando muestreo aleatorio y revela los riesgos y situaciones imprevistas que las empresas pueden enfrentar en el futuro. Esta técnica computacional es muy importante porque predice más escenarios (tal vez cien, tal vez mil) de los que se pueden hacer a mano.

Cómo utilizar el análisis de datos en su empresa

Todas las empresas, sin importar su tamaño, se preocupan por realizar análisis de datos debido a los beneficios que brinda en la toma de decisiones y el crecimiento de su negocio. Puede realizar análisis de datos siguiendo estos pasos para llevar su empresa a un mejor nivel:

1. En primer lugar, necesitas tener algún propósito. Esto puede ser un problema que principalmente quieres superar. Puedes encontrar las respuestas que necesitas haciendo las preguntas correctas. Por ejemplo, para entender la disminución de la satisfacción del cliente en tu negocio, primero debes analizar las razones de esto.

2. Tienes que encontrar y recopilar datos que estén en línea con tu propósito. Estos datos se pueden encontrar en diversas fuentes. Por ejemplo, las empresas a menudo utilizan comentarios en las redes sociales, quejas y solicitudes, registros financieros, encuestas y entrevistas. El tamaño y la confiabilidad de estos datos afectarán profundamente el resultado del análisis, así que revísalos cuidadosamente.

3. No todos los datos recopilados son adecuados para procesar y obtener resultados. Elimina deficiencias y redundancias y clasifícalos manualmente o con software y herramientas de análisis de datos.

4. Elige de las técnicas de análisis de datos mencionadas anteriormente u otras no mencionadas aquí. Estas técnicas te ayudarán a visualizar tus datos, revelar relaciones y desarrollar estrategias. Por ejemplo, si estás investigando las tendencias del mercado, puedes examinar qué producto, a o b, es más preferido al comparar sus características.

5. En última instancia, necesitas interpretar los datos en función de los resultados. Este paso puede variar según la técnica de análisis que elijas. Los investigadores pueden hacerlo manualmente o pueden utilizar inteligencia artificial para hacer el trabajo. Ahora, puedes llevar tu negocio a una buena posición tomando decisiones más sólidas basadas en estos conocimientos.

Ejemplos de análisis de datos

El análisis de datos es algo que se puede aplicar a todas las áreas de nuestras vidas. Cada acción que tomas y cada palabra que dices son en realidad datos. Decir expresiones cotidianas como "No me gustó esta película" o "La factura de esta semana fue de $100." puede ser un elemento de datos crucial para la investigación en cuestión. Ahora intentemos reforzar esto con algunos ejemplos a continuación:

Situación A: Tienes una empresa y quieres aumentar tu presencia en línea.

Proceso: Muchas herramientas de análisis de datos pueden revelar estadísticas de usuarios que visitan tu sitio web. Además de esto, también puedes examinar sitios web exitosos y revisar tus deficiencias. Por ejemplo, incluso datos como cuántos de tus visitantes encuentran fácil la interfaz de usuario o cuántos minutos pasan en el sitio proporcionan información muy importante. Así, puedes hacer que tu sitio web sea más visible con los resultados de los datos y llevarlo a una posición amigable para el usuario.

Situación B: Como cafetería local, quieres brindar un mejor servicio a tus clientes.

Proceso: En primer lugar, necesitas recopilar datos de tus clientes tanto a través de entrevistas como de encuestas. Contarles sobre sus propias experiencias dará resultados más útiles que tus observaciones. Por supuesto, necesitarás diferentes métodos para recopilar y analizar estos datos.

Por ejemplo, mientras que se requiere un análisis cualitativo para examinar comentarios subjetivos, es posible que necesites un análisis cuantitativo para examinar la escala de precios. Como resultado, puedes hacer crecer tu negocio evaluando las mejores opciones para tu tienda y tus clientes.

Palabras finales

En resumen, el análisis de datos es una herramienta esencial que permite a los investigadores extraer información valiosa y tomar decisiones bien informadas. Este artículo ha sido preparado para brindarte una perspectiva integral sobre el análisis de datos. Puede ser visto como un tutorial de análisis de datos.

El análisis correcto y práctico de datos es esencial. Esta guía, con explicaciones detalladas y ejemplos de análisis de datos, puede ayudarte a manejar enormes cantidades de datos. Especialmente si tienes un negocio, lee este artículo para comprender mejor el análisis de datos y encontrar soluciones a tus necesidades!