Análisis de datos: qué es, tipos, herramientas, ejemplos y cómo hacerlo

Su objetivo es guiar a las organizaciones y profesionales hacia decisiones informadas y estrategias óptimas, considerando diversas variables y posibles escenarios. El análisis de datos es la práctica de trabajar con datos para obtener información útil que pueda utilizarse para tomar decisiones con conocimiento de causa. En la actualidad, el concepto de análisis de datos suele asociarse específicamente al big data. Así se denomina a una inmensa cantidad de información cuyo procesamiento solo puede realizarse utilizando computadoras y recursos informáticos. En este contexto, se recurre al uso de algoritmos, inteligencia artificial y herramientas de distinta clase como SQL, Google Sheets y Excel, entre muchas otras.

A continuación, se detalla cómo llevar a cabo un análisis de datos efectivo, abarcando tanto el análisis de datos cualitativos como cuantitativos. El análisis de datos se lleva a cabo en diversas disciplinas y campos, como la ciencia de datos, la estadística, la investigación de mercado, la inteligencia empresarial, entre otros. El análisis de datos se ha convertido en un pilar esencial en la toma de decisiones efectiva, tanto en el ámbito empresarial como en la investigación.

Análisis Cuantitativo

Los datos se encuentran en cualquier sistema u organización que exista actualmente. Muchos sistemas u organizaciones utilizan los análisis para mejorar sus procesos u obtener resultados impactantes. El enfoque de las organizaciones modernas es establecer una estrategia de análisis de datos consolidada, que garantice insights en tiempo real y una toma de decisiones con miras al futuro. La externalización del análisis de datos permite a la dirección y al departamento ejecutivo centrarse en otras operaciones básicas de la empresa. Los departamentos dedicados a la analítica empresarial son expertos en su campo; conocen las últimas técnicas de análisis y son expertos en la gestión de datos.

• Empieza a implementarlo ya en tu empresa, mejora el rendimiento y, si necesitas más herramientas para generar tus reportes, conoce las mejores herramientas para reporting.
• Vamos a ver cada uno de estos métodos de análisis de datos, junto con un ejemplo de cómo puede aplicarse cada uno de ellos en el mundo real.
• El análisis de datos cuantitativos se centra en la información numérica de la empresa.
• Aprende los aspectos básicos del análisis de datos e incorpora las habilidades necesarias para impulsar tu carrera profesional en un campo de rápido crecimiento.

Completa esta rápida evaluación para comprender la madurez de los datos de tu organización y obtener consejos sobre cómo mejorarla. Esto es esencial para que su proceso de análisis pueda llevarse a cabo de manera enfocada en objetivos, sin distracciones. La inversión en soluciones analíticas es cada vez mayor, y su empresa no puede quedarse fuera de esta tendencia si quiere sobrevivir a este nuevo mercado más automatizado y estratégico. Por lo tanto, utiliza un método que bootcamp de programación primero tiene como objetivo mapear las anomalías en la información, todo lo que no se puede explicar con los datos. Y en cuanto a su aplicación, las startups y las microempresas pueden aprovechar la analítica de datos tanto como las grandes empresas y mega corporaciones. Para una empresa financiera, por ejemplo, puede ayudar a simplificar el análisis crediticio de sus clientes, automatizando la liberación de los mismos según criterios y factores de riesgo preestablecidos.

¿Para qué sirve el análisis de datos en la empresa?

El análisis de datos puede ayudar a las empresas a racionalizar sus procesos, reducir las pérdidas y aumentar los ingresos. Los programas de mantenimiento predictivo, las listas de personal optimizadas y la gestión eficiente de la cadena de suministro pueden mejorar exponencialmente el rendimiento empresarial. El análisis de macrodatos es el proceso de encontrar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos masivos.

O también aprovechar las que se incluyen en plataformas, como Facebook, Twitter o Google. Sus analíticas te dan acceso a datos ya categorizados y, en ocasiones, hasta graficados; así podrás complementar tus fuentes. Es el estudio profundo de una cantidad determinada de datos recopilados; se realiza con el fin de obtener conclusiones valiosas acerca de un aspecto en particular. Este estudio ayudará a la investigación del tema o aspecto y llevará a la toma de decisiones atinadas y a la creación de estrategias más eficientes. Dentro de la práctica de análisis de datos hay una gran cantidad de soluciones puntuales que se ajustan a cada paso o fase mencionados anteriormente en el proceso de análisis de datos. Sin embargo, un problema principal del enfoque de las soluciones puntuales es la incapacidad de automatizar fácilmente el proceso completo de análisis y ciencia de datos.

¿Cuál es la finalidad del análisis de datos?

Sean cuales sean las preferencias de sus clientes, puedes encontrarlas con el análisis conjunto. El análisis de textos, también conocido en la industria como minería de textos, funciona tomando grandes conjuntos de datos textuales y ordenándolos de manera que sean más fáciles de manejar. Por tanto, es útil para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis e impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos.

Este tipo de análisis ayuda a describir o resumir los datos cuantitativos mediante la presentación de estadísticas. Por ejemplo, el análisis estadístico descriptivo podría mostrar la distribución de las ventas entre un grupo de empleados y la cifra media de ventas por empleado. En un análisis de datos, el muestreo supone centrarse en un subconjunto para hallar información que resulte importante en el conjunto general. Interpretar visualizaciones en lenguaje Python de un modelo de regresión de un conjunto de datos unidimensionales https://www.gestionar-facil.com/curso-analista/ y bidimensionales con el propósito de hacer predicciones futuras y encontrar las variables que causan el mayor impacto en la variable de estudio. En la actualidad, muchísimas son las industrias que se dedican al análisis de las bases de datos para obtener conclusiones y saber entonces qué decisión tomar. Este tipo de análisis de datos utiliza los datos históricos para examinar y comparar el comportamiento de un segmento determinado de usuarios, que luego puede agruparse con otros de características similares.