12 tipos de análisis de datos y cómo utilizarlos

Los negocios capturan estadísticas, datos cuantitativos e información de múltiples canales internos y orientados al cliente. Sin embargo, encontrar información clave requiere un análisis cuidadoso de una cantidad asombrosa de datos. Consulte algunos ejemplos sobre cómo el análisis de datos y la ciencia de datos pueden aportar valor a una empresa. El análisis de datos puede ayudar a las empresas https://www.educapeques.com/recursos/aprender-desarrollo-web.html 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.

• El análisis de datos se utiliza en muchas industrias, independientemente del ramo, nos da las bases para tomar o no una decisión o cerciorarnos si una hipótesis es cierta o no.
• Ahora que conocemos la anatomía de los datos, es hora de ver los pasos que deben seguir las empresas para analizarlos.
• Sin embargo, según ZDNet, el 90 % de todas las hojas de cálculo tienen errores que afectan a sus resultados.
• El conocimiento de hojas de cálculo y lenguajes de programación como R o Python también puede ser útil para una carrera en el análisis de datos.
• De conformidad con este tipo de legislación, por ejemplo del RGPD, debe existir una base legal para la recopilación y el manejo de los datos del usuario.

Por ello, una vez investigados los datos, el análisis exploratorio permite encontrar conexiones y generar hipótesis y soluciones para problemas concretos. El método de  análisis descriptivo  es el punto de partida de cualquier reflexión analítica, y pretende responder a la pregunta ¿qué ha pasado? Para ello, ordena, manipula e interpreta los datos brutos procedentes de diversas fuentes para convertirlos en ideas valiosas para tu organización.

Establecer las métricas que se utilizarán

Realizar un análisis descriptivo es esencial, ya que permite organizar los datos y dejarlos listos para llevar a cabo nuevas investigaciones. Es pertinente mencionar que este análisis por sí solo no permitirá predecir resultados futuros ni dirá la respuesta a preguntas como por qué sucedió algo. Para ello debemos recurrir a diversas técnicas que dependen del tipo de información que se esté recopilando, por Qué es el desarrollo web y por qué aprenderlo con cursos online lo que es importante tener definida la técnica a utilizar antes de implementarla. Las organizaciones que utilizan los datos para impulsar las estrategias empresariales suelen encontrar que tienen más confianza, son más proactivas y tienen más conocimientos financieros. Además, la capacidad de una empresa para competir en la emergente economía
digital exige decisiones más rápidas y orientadas al futuro.

En México, la privacidad y protección de datos están incorporadas en la Constitución Política, además existe la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares (LFPDPPP). En otras palabras, todas las organizaciones, desde las PYMES hasta las grandes corporaciones son responsables de cómo se recaban y tratan los datos. Muntasir Minhaz Muntasir dirige su propio negocio y tiene un título en administración de empresas. Se deben considerar las siguientes condiciones para extraer inferencias confiables y válidas a partir de los datos. En otras palabras, la confiabilidad se refiere al grado en que un experimento puede repetirse o hasta qué punto una medición dada proporcionará los mismos resultados en diferentes ocasiones. Comprueba, a grandes rasgos, si tus conclusiones concuerdan con las preguntas que formulaste originalmente.

Los 6 pasos esenciales de un proceso de análisis de datos empresarial

Considera una solución de análisis móvil que no solo ofrezca acceso activado por voz y alertas en tiempo real, sino que proporcione capacidades avanzadas para ayudar al personal a ser aún más productivo. Si deseas lograr una organización más basada en insights, hay una gran cantidad de productos de análisis de datos en el mercado actual. En última instancia, la solución ideal ofrece herramientas de análisis modernas que son predictivas, intuitivas, de autoaprendizaje y adaptables. Por ejemplo, una campaña publicitaria para camisetas en Facebook podría aplicar análisis predictivos para determinar en qué medida la tasa de conversión se correlaciona con el área geográfica, el rango de ingresos y los intereses de un público objetivo.

Estos mecanismos varían en complejidad; van desde simples scripts o líneas de código hasta herramientas de análisis que llevan a cabo el modelado de datos, el descubrimiento de características y el análisis estadístico. El análisis predictivo usa datos históricos para hacer previsiones precisas sobre las tendencias futuras. Se caracteriza por técnicas como el machine learning, la previsión, la coincidencia de patrones y el modelado predictivo. En cada una de estas técnicas, las computadoras se entrenan para invertir las conexiones de causalidad en los datos. El análisis de conglomerados, también conocido como análisis de clúster, es una metodología que se utiliza para agrupar objetos o casos similares en categorías o grupos. Su objetivo principal es identificar patrones o estructuras subyacentes en los datos.