Hoy en día, todas las empresas, pequeñas o grandes, deben analizar datos para tener éxito en sus campos. El análisis de datos es la mejor manera de entender su negocio, empleados, clientes y productos/servicios. Pero el análisis de datos es un campo muy amplio y siempre es importante elegir el que se adapte a su propósito.
Cuatro tipos básicos de análisis de datos generalmente aceptados se utilizan para tomar decisiones basadas en datos. Los examinaremos bajo títulos separados y se los explicaremos de la manera más breve y concisa. Dependiendo de sus necesidades, es posible que desee realizar un análisis de datos simple o complejo. Este artículo comenzará desde los tipos simples hasta los complejos para mayor comodidad.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es un proceso de investigación que comienza con la recopilación de datos y continúa con el modelado estadístico y el análisis de los datos.
Se utilizan diversas herramientas y métodos estadísticos para hacer esto. Estos métodos generalmente proceden según dos enfoques principales: investigación cuantitativa y cualitativa.
Las empresas, organizaciones e instituciones se esfuerzan por alcanzar sus objetivos y mantener su orden utilizando estos métodos de análisis. Por lo tanto, un análisis de datos sistemático y bien organizado es la acción clave detrás de todas las empresas exitosas. Entonces, si pregunta qué son exactamente estos análisis y qué tipos son, puede mirar el título a continuación.
4 tipos de análisis de datos
Su enfoque hacia los datos varía según su objetivo y la pregunta que haga a los datos. Es importante si su propósito se expresa mejor con un análisis simple o un análisis complejo. Por lo tanto, hay cuatro tipos principales de análisis de datos en la investigación.
Estos pueden considerarse como anillos entrelazados de un proceso. Comprenderá mejor sus conexiones entre sí a través de ejemplos y explicaciones de análisis de datos.
Tipos de análisis de datos
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es el primer y más sencillo paso en el proceso de análisis de datos. El objetivo de este análisis es encontrar una respuesta a la pregunta, "¿Qué sucedió?". Los conjuntos de datos pasan por una serie de procesos para ser organizados, procesados y listos para su interpretación. Los datos se modelan a través de programas apropiados en estos procesos y se vuelven visiblemente legibles.
Lo que sigue son los resultados producidos por investigadores de datos y empresas con su propia aportación. Debido a que en el análisis descriptivo, la mayor parte del trabajo se basa en la entrada humana. Por esta razón, los datos cuantitativos que no permiten errores se examinan más en este tipo. Finalmente, este tipo de análisis sirve como un trampolín para el siguiente análisis, que es el análisis diagnóstico.
Técnicas de ejemplo
1. Medidas de distribución de frecuencia: Es una técnica para medir con qué frecuencia se repite cada valor en un conjunto de datos.
2. Medidas de tendencia central: Es un método para encontrar la media, la mediana y la moda examinando los valores numéricos en un conjunto de datos.
3. Medidas de variabilidad:Es un método para medir la distribución de los puntos de datos en el conjunto de datos. Se utilizan cuatro criterios: rango, rango intercuartil, desviación estándar y varianza.
Análisis diagnóstico
El objetivo del análisis diagnóstico es encontrar una respuesta a la pregunta, "¿Por qué sucedió?". Este tipo de análisis es en realidad el descriptivo con un poco más de entrada de máquina. Se utiliza cuando se trata con problemas no complejos para determinar por qué sucedió algo.
Se utiliza con frecuencia por las empresas porque a menudo proporciona resultados precisos y conocimientos accionables. Finalmente, el análisis de diagnóstico también sirve como un trampolín para los tipos de análisis que le siguen.
Técnicas de ejemplo
1. Análisis de causa raíz: Es un método que tiene como objetivo ver las razones de las razones de la situación examinada, generalmente utilizando el método de los cinco por qué.
2. Análisis de correlación: Es un método utilizado en conjuntos de datos con dos o más valores variables. Se utiliza para entender la relación y el equilibrio entre las variables.
3. Diagrama de espina de pescado: Este es un método para mostrar las razones con un diagrama visual simple. Este diagrama recibió su nombre porque se parece a una espina de pescado.
Análisis predictivo
El objetivo del análisis predictivo es encontrar una respuesta a la pregunta, "¿Qué va a suceder?". Pasa los datos históricos a través de un filtro de clasificación y hace predicciones sobre lo que sucederá en el futuro en función de lo que ha ocurrido.
El uso del análisis predictivo es amplio en muchos campos de finanzas y academia, incluyendo los negocios. El modelado predictivo es predominantemente un método de análisis cuantitativo y, por lo tanto, está más relacionado con valores numéricos.
Técnicas de ejemplo
1. Análisis de regresión: Es un método utilizado para descubrir la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.
2. Árboles de decisión: Es un método de diagrama visual basado en la clasificación. Las ideas se recopilan en un diagrama similar a un árbol, y los resultados predictivos se indican en las ramas según estas ideas.
3. Agrupamiento: Es un método que permite dividir el conjunto de datos en segmentos y examinarlo de una manera más natural y sencilla.
4. Análisis de series temporales: Es un método utilizado para revelar la relación entre los datos recopilados en ciertos intervalos de tiempo.
Análisis prescriptivo
El objetivo del análisis prescriptivo es encontrar una respuesta a la pregunta, "¿Qué hacer?". El análisis prescriptivo es un método de análisis en el que la interpretación de posibles situaciones se realiza con la ayuda de la inteligencia artificial. Desde la recopilación hasta la evaluación de grandes cantidades de datos, la intervención humana es muy baja.
Este tipo de análisis es el más avanzado y complejo. Por eso, a menudo también se le conoce como el análisis final entre las técnicas de análisis de datos.
Técnicas de ejemplo
1. Modelos de programación: Es un método para dar sentido a conjuntos de datos complejos mediante el uso de programación no lineal y lineal, que son tipos de programación.
2. Simulación: Es un método de creación de simulaciones que reflejan escenarios del mundo real para examinar una situación, que suele ser un problema complicado de varios factores.
3. Algoritmos de aprendizaje automático: Los métodos prescriptivos son los que están más estrechamente relacionados con la inteligencia artificial. Es un método en el que la inteligencia artificial proporciona su propio análisis de datos y posibles escenarios.
7 consejos para un mejor proceso de análisis de datos
Los métodos de análisis de datos te ayudan para fines específicos. En primer lugar, los datos se pueden resumir y clasificar utilizando métodos descriptivos. Luego, se calculan resultados y predicciones basados en datos de muestra utilizando métodos predictivos. En última instancia, las empresas toman la decisión final sobre un evento utilizando estos métodos. Aquí hay algunos consejos para utilizar estos métodos de manera más efectiva.
Consejos de expertos para el análisis de datos
1. Determine su propósito
El comienzo de cada análisis comienza con determinar su propósito. Si sabe por qué necesita los datos, puede actuar de acuerdo con esta definición. Por lo tanto, primero decida si su problema está en marketing, satisfacción del cliente, nuevos proyectos de productos o cálculo de la tasa de abandono. Luego, puede pasar al siguiente paso.
2. Preste atención a la recopilación precisa de datos
La investigación que produce resultados sólidos comienza con la recopilación precisa de datos. Decida qué tipo de recopilación de datos es adecuada para usted. Puede recopilar datos de muchos lugares, como encuestas, entrevistas, sitios web, fuentes de noticias, etc. Es importante utilizar datos cuantitativos o cualitativos con el algoritmo de análisis correcto para sus propósitos al clasificar conjuntos de datos.
3. Encuentre datos limpios y ordénelos
Los datos que recopile no siempre son perfectos para el análisis. Los datos pueden existir en diferentes formatos, en un estado deficiente o tener registros duplicados. Por eso es necesario limpiar y ordenar los datos. Después de eso, proporcionará una experiencia de análisis más fluida.
4. Utilice estadísticas
Los métodos de análisis de datos se utilizan específicamente para modelar porque los modelos estadísticos son ideales para que las personas lean datos sin dificultad. De esta manera, los problemas y las cuestiones a abordar se determinan de manera simple y fluida.
5. Obtenga ayuda de la inteligencia artificial y los lenguajes de programación
Obtener ayuda de la inteligencia artificial y los lenguajes de programación siempre le ayudará a ver las cosas desde otra perspectiva. Además, la IA a menudo facilitará su carga de trabajo. Es posible realizar un mejor análisis con la ayuda de los lenguajes de programación Python y R y los paquetes que contienen.
6. Utilice herramientas y programas de análisis de datos
No olvide aprovechar las herramientas de análisis de ciencia de datos y programas. Puede beneficiarse de Google y muchas otras herramientas de inteligencia empresarial y análisis. En particular, herramientas como Tableau le facilitarán la vida, tanto con la interfaz fácil de usar que proporciona como con los procesos de análisis que contiene.
7. Interprete sus datos
En métodos donde la entrada humana es intensa, una de las partes donde se pueden cometer más errores es la interpretación de datos. Es esencial que los analistas de datos puedan evaluar bien los resultados estadísticos. Aunque el análisis le muestra los patrones y correlaciones de la manera más perfecta, una interpretación incorrecta puede revertir esto.
Obstáculos en el análisis de datos
Aunque el análisis de datos se resume muy simplemente como la recopilación, análisis e interpretación de datos, esta tarea no es tan fácil como parece. Porque es probable que encuentre diferentes obstáculos en cada sección. Pero por supuesto, también es posible superarlos. Estos son algunos obstáculos que puede encontrar:
- Es un problema que el tamaño de la muestra de datos sea demasiado grande y complicado. Es importante mantener el tamaño de la muestra bastante limitado porque produce un resultado más confiable.
- La recopilación de datos a veces puede causar problemas con las leyes de privacidad. Por lo tanto, es importante elegir las fuentes adecuadas para los datos que recopila.
- No intente probar una hipótesis o mantener su objetividad cuando su hipótesis entre en conflicto con el resultado estadístico de los datos.
- Su propósito de recopilación de datos o hipótesis pueden ser defectuosos o incompletos. Esto significa que el análisis se vuelve completamente inútil.
- Falta de comunicación y relaciones entre socios, empresas o empleados que utilizarán los datos es un problema. Por lo tanto, se pueden utilizar herramientas y programas que brinden la oportunidad de trabajar juntos.
- Su análisis estadístico puede llevar a resultados inexactos debido a programas, herramientas o IA que no provienen de usted. Para evitar esto, es necesario verificar su análisis con quizás más de un método o herramienta diferente.
- Falta de datos a los que desea acceder también es un problema importante. Sin embargo, también puede iniciar este proceso de recopilación de datos, pero recuerde que será un proceso largo.
Puntos clave para recordar
Este artículo se centró en qué métodos de análisis de datos deben emplearse en qué situaciones al realizar una investigación. Se explicaron los cuatro tipos de análisis, descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, con ejemplos bajo encabezados separados.
Luego, se menciona en qué puntos debe prestar atención en su investigación. A partir de ahora, todo se trata de comprender estos métodos y convertirlos en ideas accionables con la ayuda de las herramientas de análisis necesarias. De esta manera, elevará la calidad de su negocio al siguiente nivel en el entorno competitivo.
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