Su guía definitiva para el proceso de análisis de datos (Paso a paso)
El mundo de los negocios de hoy en día tiene una sola palabra clave, que es datos. Si quieres tener éxito, definitivamente debes utilizar análisis de datos. Sin embargo, no te preocupes; ya sea que seas nuevo en el análisis de datos o estés buscando entender más al respecto, esta guía te ayudará en cada paso del proceso.
Comenzaremos con la definición general del proceso de análisis de datos y continuaremos con por qué deberías hacerlo, cómo hacerlo y cuáles son los pasos. ¡Al final del artículo, podrás convertir los datos en información accionable!
Lo primero es lo primero: ¿Qué es un proceso de análisis de datos?
El proceso de análisis de datos es una serie de pasos que tienen como objetivo convertir datos sin procesar en información útil.
Es posiblemente el pilar principal del proceso de toma de decisiones en empresas y organizaciones. Tiene varios pasos, comenzando con la definición de objetivos, la recolección de datos, la limpieza de datos, la realización del análisis y la interpretación de los resultados. El propósito final de este proceso es que los datos respondan a una pregunta específica como "¿Qué sucedió en este evento?" o "¿Por qué sucedió?".
Importancia del proceso de análisis de datos
En primer lugar, es muy normal preguntarse por qué necesitas todo este proceso de análisis de datos al principio. Puedes tener preguntas como, ¿sería un problema si faltara este paso, o estos pasos me harían exitoso? Las respuestas a tus preguntas se dan en los siguientes puntos:
🔮 Predicción de tendencias futuras: El análisis de datos se utiliza para identificar patrones. Estos patrones a menudo ayudan a las empresas a comprender y predecir situaciones futuras.
🎯 Optimización de la eficiencia en el lugar de trabajo: Siempre puedes alcanzar valores óptimos al monitorear de cerca el estado de tus empleados y tu negocio en general con el análisis de datos.
🔎 Investigación de mercado: Puedes conocer la situación de tus competidores, la oferta y la demanda del mercado, las tendencias y más a través del análisis de datos y tomar acciones apropiadas en consecuencia.
🚨 Gestión de riesgos: Necesitas urgentemente descubrir dónde se cometió el error para prevenir tus problemas o resolverlos inmediatamente. Por eso, el análisis de datos es una herramienta ideal para encontrar cosas que están saliendo mal.
¿Cómo comenzar un proceso de análisis de datos?
Aunque al principio puede parecer un poco difícil para aquellos que no están acostumbrados al flujo de proceso de análisis de datos, una vez que te acostumbres, verás que cada proceso y método se lleva a cabo a través de aproximadamente los mismos pasos. Hay algunos puntos críticos a tener en cuenta antes de comenzar tu proceso de análisis de datos, estos son:
- Los errores pueden ocurrir, pero aprender de tus errores es necesario para desarrollarte aún más.
- Recuerda que situaciones como sesgo del investigador deben ser evitadas.
- Siempre anota lo que has hecho. Cuando cometas un error, siempre es bueno volver a tus notas y determinar en qué paso te equivocaste.
- Colabora y reporta tus pasos y hallazgos con tus compañeros de equipo si estás trabajando en equipo.
- Ten cuidado con los problemas de seguridad de datos . Si estás en el mercado internacional, conoce las restricciones legales de los países relevantes.
- Mejora tus habilidades en estadísticas, modelado y aprendizaje automático. Intenta beneficiarte de la inteligencia artificial tanto como sea posible, ya que hará las cosas más rápidas.
Pasos del proceso de análisis de datos
El proceso de análisis de datos es un viaje, y hay algunas cosas que debes hacer antes, durante y después del viaje. Esto es importante tanto para que el viaje vaya bien como para que llegues a tu destino sin problemas. Hay aproximadamente unos pocos pasos en el diagrama del proceso de análisis de datos que debes seguir:
Pasos del proceso de análisis de datos
1. Determinar el propósito del análisis
Este paso a menudo se conoce como la declaración del problema. Debes crear una hipótesis y considerar cómo probarla. Por ejemplo, considera una situación como esta: Tienes algunas tiendas y constantemente pierdes clientes. Entonces puedes tener la siguiente hipótesis: Esta situación ocurre porque los clientes no están satisfechos con tus tiendas. Encuentra un tema donde puedas establecer una relación causa-efecto, como este.
2. Recopilar los datos
Ahora, las cosas comienzan a ponerse un poco más complicadas. Primero, comprende el tipo de datos. Por ejemplo, hay procesos de análisis de datos cuantitativos y cualitativos. Los datos cuantitativos son datos que contienen números, mientras que los datos cualitativos son datos que contienen pensamientos subjetivos. Las preguntas de investigación cualitativas y cuantitativas son diferentes, por lo que son fáciles de diferenciar.
Además del tipo de datos, hay tres categorías en la recopilación de datos. Son datos de primera mano, de segunda mano y de tercera mano. Los datos de primera mano son los que recopilas directamente de tus clientes. Los datos de segunda mano son datos organizados de otra empresa.
Los datos de tercera mano son datos no organizados de diversas fuentes (redes sociales, entrevistas, juegos) por una organización de terceros. Eventualmente, si recopilas los datos tú mismo, necesitarás conocimientos de minería de datos, herramientas y programas de gestión de datos, o un analista de datos que trabaje para ti.
3. Limpiar los datos
Lo que es más difícil que encontrar datos es encontrar datos adecuados. Puede ser muy consumidor de tiempo, pero es imprescindible para el proceso de investigación. Por lo tanto, es necesario clasificar los datos recopilados y eliminar aquellos que no cumplan con los criterios que estás buscando. Los datos erróneos, incompletos y duplicados deben descartarse de inmediato. Debes dedicar un tiempo especialmente largo a este paso porque la base de todo el proceso de análisis depende de lo que hagas aquí.
4. Analizar los datos
El análisis es otra parte en la que debes elegir entre las opciones. Estas opciones son diferentes técnicas de análisis de datos. En su forma más básica, los análisis se dividen en cuatro partes: descriptivo (para describir la situación), diagnóstico (para comprender la situación), predictivo (para prever situaciones futuras) y prescriptivo (para obtener información significativa).
5. Presentar los resultados
Debes presentar los resultados del análisis de una manera muy sencilla que pueda ser vista e interpretada. Para ello, puedes utilizar herramientas y programas para visualizar tus datos para que tanto tú como los demás lo entiendan mejor. La parte importante aquí es interpretar correctamente los resultados y tomar medidas.
Incluso si tu análisis de datos es completamente perfecto, siempre hay margen de error. Sin embargo, en un análisis bien hecho, esta proporción es tan pequeña que el resultado es completamente compatible con el mundo real.
Preguntas frecuentes sobre el proceso de análisis de datos
Este artículo proporciona una visión general del proceso de análisis de datos. Para obtener información más detallada y enfocarte en las áreas que más te interesan, considera revisar nuestra sección de preguntas frecuentes.
Cada proceso de análisis de datos puede pasar por diferentes etapas dependiendo del propósito de la investigación, las técnicas utilizadas y la naturaleza de los datos. Por ejemplo, un proceso de análisis de datos en investigación cualitativa tendrá menos números que en investigación cuantitativa. Ahora, en un típico proceso de análisis de datos, hay etapas como:
- Definir cuál es su objetivo a resolver con el análisis.
- Encontrar fuentes relevantes y recopilar datos.
- Limpiar los datos y hacer correcciones.
- Analizar los datos con un método de análisis de datos.
- Utilizar visualización de datos para mostrar los resultados de manera visible.
- Interpretar los datos e informar los resultados.
Los cuatro pilares del análisis de datos son descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Para explicarlos en orden, el análisis descriptivo es un método utilizado para revelar lo que sucedió. El análisis diagnóstico es el siguiente método utilizado para revelar por qué sucedió. El análisis predictivo se utiliza para comprender las tendencias futuras. Por último, el análisis prescriptivo implica una interpretación del resultado más allá del análisis predictivo.
Los cuatro Ps del análisis de datos son propósito, preparación, procesamiento y presentación. Son etapas de un proceso de análisis. Primero, uno debe tener un propósito y un objetivo que cumplir. Luego, uno debe prepararse para el análisis encontrando, recolectando y limpiando los datos. Más tarde, uno debe procesar los datos y analizarlos usando varios métodos y herramientas. Por último, uno debe presentar los hallazgos y resultados visualmente o por escrito.
Puntos clave a tener en cuenta
En resumen, el proceso de análisis de datos es todo lo que necesitas si quieres convertir datos en bruto en información perspicaz. Debes proceder con cuidado a través de cada paso de este proceso y realizar los pasos adecuadamente. Crea un resultado perfectamente informable utilizando métodos de análisis de datos de manera efectiva. Este artículo te mostró el camino hacia el análisis de datos; todo lo que queda es comenzar a hacer un análisis para tu negocio.
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