¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos se define como un proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones comerciales. El propósito del análisis de datos es extraer información útil de los datos y tomar una decisión basada en el análisis de datos.
Un ejemplo simple de análisis de datos es cada vez que tomamos una decisión en nuestro día a día pensando en lo que sucedió la última vez o lo que sucederá al elegir esa decisión en particular. Esto no es más que analizar nuestro pasado o futuro y tomar decisiones en base a ello. Para eso, recolectamos recuerdos de nuestro pasado o sueños de nuestro futuro. Así que eso no es más que análisis de datos. Ahora, lo mismo que hace el analista con fines comerciales, se llama Análisis de datos.
En este tutorial, aprenderá:
- ¿Por qué análisis de datos?
- Herramientas de análisis de datos
- Tipos de análisis de datos: técnicas y métodos
- Proceso de análisis de datos
¿Por qué análisis de datos?
Para hacer crecer su negocio incluso para crecer en su vida, ¡a veces todo lo que necesita hacer es analizar!
Si su negocio no está creciendo, entonces debe mirar hacia atrás y reconocer sus errores y hacer un plan nuevamente sin repetir esos errores. E incluso si su negocio está creciendo, debe esperar que el negocio crezca más. Todo lo que necesita hacer es analizar sus datos y procesos comerciales.
Herramientas de análisis de datos
Las herramientas de análisis de datos facilitan a los usuarios procesar y manipular datos, analizar las relaciones y correlaciones entre conjuntos de datos y también ayudan a identificar patrones y tendencias para la interpretación. Aquí hay una lista completa de herramientas utilizadas para el análisis de datos en la investigación.
Tipos de análisis de datos: técnicas y métodos
Existen varios tipos de técnicas de análisis de datos que se basan en el negocio y la tecnología. Sin embargo, los principales métodos de análisis de datos son:
- Análisis de texto
- Análisis estadístico
- Análisis de diagnóstico
- Análisis predictivo
- Análisis prescriptivo
Análisis de texto
El análisis de texto también se conoce como minería de datos. Es uno de los métodos de análisis de datos para descubrir un patrón en grandes conjuntos de datos utilizando bases de datos o herramientas de minería de datos. Solía transformar datos sin procesar en información empresarial. Las herramientas de Business Intelligence están presentes en el mercado y se utilizan para tomar decisiones estratégicas de negocio. En general, ofrece una forma de extraer y examinar datos y derivar patrones y, finalmente, interpretar los datos.
Análisis estadístico
El análisis estadístico muestra "¿Qué pasó?" mediante el uso de datos anteriores en forma de paneles. El análisis estadístico incluye recopilación, análisis, interpretación, presentación y modelado de datos. Analiza un conjunto de datos o una muestra de datos. Hay dos categorías de este tipo de análisis: análisis descriptivo y análisis inferencial.
Análisis descriptivo
analiza datos completos o una muestra de datos numéricos resumidos. Muestra la media y la desviación para los datos continuos, mientras que el porcentaje y la frecuencia para los datos categóricos.
Análisis inferencial
analiza la muestra a partir de datos completos. En este tipo de análisis, puede encontrar diferentes conclusiones a partir de los mismos datos seleccionando diferentes muestras.
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico muestra "¿Por qué sucedió?" encontrando la causa a partir de la información que se encuentra en Análisis estadístico. Este análisis es útil para identificar patrones de comportamiento de los datos. Si llega un nuevo problema a su proceso empresarial, puede buscar en este análisis para encontrar patrones similares de ese problema. Y puede tener posibilidades de utilizar recetas similares para los nuevos problemas.
Análisis predictivo
El análisis predictivo muestra "lo que es probable que suceda" mediante el uso de datos anteriores. El ejemplo más simple de análisis de datos es como si el año pasado compré dos vestidos con base en mis ahorros y si este año mi salario aumenta al doble, entonces puedo comprar cuatro vestidos. Pero, por supuesto, no es tan fácil porque tienes que pensar en otras circunstancias como las posibilidades de que los precios de la ropa aumenten este año o tal vez en lugar de vestidos quieras comprar una bicicleta nueva, ¡o necesitas comprar una casa!
Entonces, aquí, este análisis hace predicciones sobre resultados futuros basados en datos actuales o pasados. La previsión es solo una estimación. Su precisión se basa en la cantidad de información detallada que tenga y en lo que investigue.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo combina la información de todos los análisis anteriores para determinar qué acción tomar en un problema o decisión actual. La mayoría de las empresas basadas en datos utilizan el análisis prescriptivo porque el análisis predictivo y descriptivo no es suficiente para mejorar el rendimiento de los datos. A partir de situaciones y problemas actuales, analizan los datos y toman decisiones.
Proceso de análisis de datos
El proceso de análisis de datos no es más que recopilar información mediante el uso de una aplicación o herramienta adecuada que le permite explorar los datos y encontrar un patrón en ellos. Con base en esa información y datos, puede tomar decisiones o puede obtener conclusiones definitivas.
El análisis de datos consta de las siguientes fases:
- Recopilación de requisitos de datos
- Recopilación de datos
- Limpieza de datos
- Análisis de los datos
- Interpretación de datos
- Visualización de datos
Recopilación de requisitos de datos
En primer lugar, debe pensar por qué desea hacer este análisis de datos. Todo lo que necesita para averiguar el propósito o objetivo de realizar el Análisis de datos. ¡Tienes que decidir qué tipo de análisis de datos quieres hacer! En esta fase tienes que decidir qué analizar y cómo medirlo, tienes que entender por qué estás investigando y qué medidas tienes que utilizar para hacer este Análisis.
Recopilación de datos
Después de recopilar los requisitos, obtendrá una idea clara sobre qué cosas debe medir y cuáles deberían ser sus hallazgos. Ahora es el momento de recopilar sus datos según los requisitos. Una vez que recopile sus datos, recuerde que los datos recopilados deben procesarse u organizarse para su análisis. A medida que recopiló datos de varias fuentes, debe tener un registro con la fecha de recopilación y la fuente de los datos.
Limpieza de datos
Ahora, los datos que se recopilen pueden no ser útiles o irrelevantes para su objetivo de análisis, por lo que deben limpiarse. Los datos que se recopilan pueden contener registros duplicados, espacios en blanco o errores. Los datos deben limpiarse y estar libres de errores. Esta fase debe realizarse antes del análisis porque, según la limpieza de datos, su salida de análisis estará más cerca de su resultado esperado.
Análisis de los datos
Una vez que los datos se recopilan, limpian y procesan, están listos para el análisis. A medida que manipula los datos, es posible que descubra que tiene la información exacta que necesita o que necesite recopilar más datos. Durante esta fase, puede utilizar herramientas de análisis de datos y software que le ayudarán a comprender, interpretar y derivar conclusiones basadas en los requisitos.
Interpretación de datos
Después de analizar sus datos, finalmente es el momento de interpretar sus resultados. Puede elegir la forma de expresar o comunicar su análisis de datos, ya sea que puede usar simplemente en palabras o tal vez en una tabla o gráfico. Luego, utilice los resultados de su proceso de análisis de datos para decidir su mejor curso de acción.
Visualización de datos
La visualización de datos es muy común en su día a día; a menudo aparecen en forma de cuadros y gráficos. En otras palabras, los datos se muestran gráficamente para que sea más fácil para el cerebro humano entenderlos y procesarlos. La visualización de datos se utiliza a menudo para descubrir hechos y tendencias desconocidos. Al observar relaciones y comparar conjuntos de datos, puede encontrar una manera de encontrar información significativa.
Resumen:
- El análisis de datos significa un proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para descubrir información útil para la toma de decisiones comerciales.
- Los tipos de análisis de datos son análisis de texto, estadístico, diagnóstico, predictivo y prescriptivo
- El análisis de datos consiste en recopilación de requisitos de datos, recopilación de datos, limpieza de datos, análisis de datos, interpretación de datos, visualización de datos