¿Ha disminuido la tasa de ganancias de su negocio? ¿Su tienda recién abierta ha traído más ingresos en esta temporada? ¿Sus clientes han expresado su insatisfacción últimamente? Puede recopilar datos históricos y aplicar un análisis descriptivo para descubrir las razones. Esto le ayudará a identificar los factores clave sobre el evento. Mostrará sus fortalezas y debilidades.
En este artículo, verá cómo puede beneficiarse del análisis descriptivo. No es un método de investigación complicado. Así que no debería preocuparse por ello. Pero primero, necesita conocer su definición, así que comience desde el encabezado a continuación.
¿Qué es el análisis descriptivo?
El análisis descriptivo es una técnica de análisis de datos que utiliza datos históricos para describir y demostrar una condición.
Revela los patrones y relaciones de los puntos de datos de la manera más simple. Por eso da la respuesta más rápida para descubrir por qué ocurrió un evento. Por otro lado, debido a esta simplicidad, los investigadores a veces necesitan hacer entradas manuales. Sin embargo, pueden lograr resultados productivos cuando trabajan de manera sistemática.
El análisis estadístico descriptivo a menudo se llama el análisis más básico para resumir datos. Por eso se usa con frecuencia como un trampolín para otros tipos de análisis complejos, como el análisis diagnóstico, el análisis predictivo y el análisis prescriptivo.
Tipos de análisis descriptivo
Existen tres tipos de herramientas de análisis descriptivo que puede utilizar. Aunque generalmente se asocian con métodos de análisis univariante, también puede utilizarlos con métodos estadísticos como bivariante, multivariante y de series temporales.
Dado que se requieren muchos cálculos, se utiliza con muchos programas de cálculo.
Por ejemplo, el análisis descriptivo en Excel permite a los usuarios calcular estadísticas resumidas de su conjunto de datos. A continuación, puedes verificar cada uno de los tipos con ejemplos de análisis descriptivos para tener una mejor comprensión del tema:
Tipos de análisis descriptivo
1. Medida de distribución de frecuencia
Puede ser el resumen más básico del conjunto de datos. Se utiliza para mostrar con qué frecuencia ocurre cada valor en un conjunto de datos. Sin embargo, debes recordar que es ligeramente diferente que la moda. Se explicará con un ejemplo.
Ejemplo: Hay cuatro marcas de teléfonos diferentes en el mercado. Estas son las marcas A, B, C y D. La cantidad de ventas diarias de teléfonos de la marca A es 3, de la marca B es 4, de la marca C es 5 y de la marca D es 6. Estas son, respectivamente, la distribución de frecuencia. Por otro lado, no hay moda en este conjunto de datos porque no hay un número frecuente. Con este proceso simple, puedes identificar patrones y luego tomar decisiones informadas.
2. Medida de tendencia central
Se utiliza para encontrar el promedio de un conjunto de datos. También sirve como base para utilizar otras medidas. Hay tres medidas comunes que puedes utilizar: media, mediana y moda.
- La media es el promedio matemático de los valores. Sumas todos los números y los divides por el número total de valores. Puedes aplicar la fórmula de la media muestral si quieres examinar un grupo específico en tu análisis.
- La mediana es el punto medio en el conjunto de datos. Puedes utilizar fórmulas basadas en números pares e impares para encontrar la mediana de un conjunto de datos.
- Por último, la moda es el valor más frecuente. No hay una regla que siempre haya una moda. A veces, no hay modas o hay más de una moda.
Ejemplo: Supongamos que recopilaste datos sobre las edades de tus clientes. La media de sus edades te mostrará la media. Por ejemplo, es 32. Ahora, analizas la moda y encuentras que su valor es 30. Ahora, puedes utilizar estos datos. Puedes tomar medidas para aumentar la satisfacción de tus clientes en sus 30 años enfocándote en ellos, o puedes considerar este análisis como un comienzo si quieres llegar a rangos de edad más amplios.
3. Medida de variabilidad/dispersión
Encuentra la dispersión de los puntos de datos describiendo qué tan lejos están del punto de distribución y entre sí. Hay cuatro medidas comunes que puedes usar: rango, rango intercuartil, desviación estándar y varianza.
- El rango es la diferencia entre los valores más altos y más bajos.
- El rango intercuartil es la mitad media de una distribución.
- La desviación estándar es la distancia promedio desde la media.
- La varianza es el promedio de las distancias al cuadrado desde la media.
Ejemplo: Estás considerando proporcionar desviación estándar para medir y demostrar la calidad de tus datos. Los datos que tienes contienen los precios de los productos que los clientes prefieren más. Estos valen $20, $25, $30, $35 y $40, respectivamente. Cuando lo promedias, se convierte en 30. Cuando miras cuánto se desvían los otros valores de la media, encuentras que la varianza es 62.5 y la desviación estándar es 7.9.
Preguntas frecuentes sobre el análisis descriptivo
¿Tienes más preguntas sobre el análisis descriptivo? ¿Quieres hacerte experto en este tipo de análisis? Puedes consultar las preguntas más comunes al respecto a continuación.
Puede utilizar el análisis descriptivo en varios escenarios. Por ejemplo, puede analizar el tráfico del sitio web de su empresa para averiguar dónde le encuentra la gente en la red. Puede comprender las tendencias de los productos examinando los historiales de compra en su tienda. Así, puede tomar medidas para satisfacer a los clientes en función de la demanda.
Ambas son técnicas adecuadas para realizar análisis descriptivos. Sin embargo, algunos científicos de datos pueden considerar que el análisis descriptivo cuantitativo es más concreto y científico. Sin embargo, el hecho de que el análisis cualitativo sea adoptado incluso por grandes empresas demuestra que este tipo también es esencial.
En primer lugar, las medidas de frecuencia. Se trata de expresar la frecuencia de un acontecimiento generalmente en expresiones numéricas. En segundo lugar, las medidas de tendencia central. El objetivo es encontrar la tendencia general calculando la media, la mediana y la moda. En tercer lugar, las medidas de dispersión. Su objetivo es medir la distribución de los datos empleando el rango o la desviación típica. Y por último, medidas de posición. Trata de medir la relación de un valor con otros valores y con su entorno.
El análisis descriptivo es aplicable en todos los ámbitos en los que se disponga de datos. Por ejemplo, las empresas pueden utilizarlo para obtener información sobre sus clientes y mejorar el desarrollo de sus productos y sus estrategias de marketing. En la educación puede utilizarse para estrategias y desarrollos sobre estudiantes, exámenes y cursos. En finanzas, puede utilizarse para obtener información sobre acciones, inflación, beneficios empresariales, etc.
El análisis descriptivo es el tipo más sencillo y básico de análisis de datos. Lo es porque transmite lo que es tal cual, sin añadir añadidos ni interpretaciones. Por lo tanto, si necesita un diagnóstico rápido de lo ocurrido, el análisis descriptivo siempre estará a su disposición. La aportación humana es más significativa que lo que revela el análisis. Por lo tanto, el análisis descriptivo se utiliza a menudo para el análisis no exhaustivo de datos.
Puntos clave a tener en cuenta
El análisis descriptivo es el método de análisis fundamental para los analistas de datos empresariales. Es esencial utilizarlo para comprender qué son los datos y hacer evaluaciones en consecuencia. Está esperando ser utilizado para descubrir fenómenos fundamentales y ayudar a las empresas en la investigación de datos históricos.
En este artículo se explica el análisis descriptivo, así como sus diversos tipos. También se mencionan otros puntos importantes en la sección de preguntas frecuentes. Después de esto, ya puedes utilizar el análisis descriptivo para entender los datos. Estás listo para utilizar datos históricos para tomar decisiones perspicaces.
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