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¿Qué es el análisis de datos? Investigar Tipos Métodos

¿Qué es el análisis de datos?

Análisis de los datos se define como el proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para obtener información útil para la toma de decisiones empresariales. 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 nuestra vida diaria al pensar en lo que sucedió la última vez o en lo que sucederá al elegir esa decisión en particular. Aquí es solo para analizar nuestro pasado o futuro y tomar decisiones basadas en él. Con este fin, recopilamos recuerdos de nuestro pasado o sueños de nuestro futuro. Eso es solo análisis de datos. Ahora lo mismo se analiza para fines comerciales, se llama Análisis de datos.

En este tutorial, aprenderá:

¿Por qué análisis de datos?

Para hacer crecer su negocio incluso para crecer en su vida, ¡a veces solo necesita 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 tiene que hacer es analizar sus datos y procesos comerciales.

Herramientas de análisis de datos

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 utilizado para el análisis de datos en la investigación.

Tipos de análisis de datos: técnicas y métodos

Hay algunos tipos de análisis de datos técnicas existentes basadas en negocios y tecnología. Sin embargo, los principales métodos de análisis de datos son:

Análisis de texto

El análisis de texto también se denomina minería de datos. Es uno de los métodos de análisis de datos para encontrar un patrón en grandes conjuntos de datos utilizando una base de datos o herramientas de minería de datos. Solía ​​convertir datos sin procesar en información comercial. Las herramientas de Business Intelligence están presentes en el mercado y se utilizan para tomar decisiones estratégicas de negocio. En general, proporciona una forma de extraer y examinar patrones y datos derivados y, finalmente, interpretar los datos.

análisis estadístico

El análisis estadístico muestra «¿Qué pasará?» mediante el uso de datos anteriores en forma de paneles. El análisis estadístico incluye la 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 de los datos continuos, pero el porcentaje y la frecuencia de los datos categóricos.

Análisis inferencial

analiza una muestra a partir de datos completos. En este tipo de análisis, puede obtener diferentes conclusiones de los mismos datos seleccionando diferentes ejemplos.

Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico muestra «¿Por qué sucedió?» derivando la razón de los conocimientos adquiridos en el análisis estadístico. Este análisis es útil para identificar patrones de comportamiento de datos. Si surge un nuevo problema en su proceso empresarial, puede consultar este Análisis para encontrar patrones similares de ese problema. Y puede tener la oportunidad de usar una receta similar para los nuevos problemas.

Análisis predictivo

El análisis predictivo muestra «lo que es probable que suceda» utilizando datos anteriores. El ejemplo más simple de análisis de datos es que si compré dos vestidos el año pasado con base en mis ahorros y mi salario se duplica este año, puedo comprar cuatro vestidos. Pero, por supuesto, no es tan fácil porque tienes que pensar en otras circunstancias como las posibilidades de que aumenten los precios de la ropa este año o quizás reemplazar vestidos para los que quieras comprar una bicicleta nueva, ¡o tener que comprar una casa!

Entonces, aquí, este análisis hace predicciones sobre resultados futuros basados ​​en datos actuales o anteriores. El pronóstico es solo una estimación. Su precisión se basa en la cantidad de información detallada que tiene y en cuánto profundiza en ella.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo combina los conocimientos de todos los análisis anteriores para determinar qué acción se debe 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. Con base en escenarios y problemas actuales, analizan los datos y toman decisiones.

Proceso de análisis de datos

El es Proceso de análisis de datos se trata simplemente de recopilar información mediante el uso de una aplicación o herramienta adecuada que le permita explorar y modelar los datos. Con base en esa información y datos, puede tomar decisiones o puede llegar a conclusiones finales.

El análisis de datos consta de los siguientes pasos:

Recopilación de requisitos de datos

Primero, debes pensar por qué quieres hacer este análisis de datos. Todo lo que tiene que hacer es averiguar el propósito o propósito del análisis de datos. ¡Tienes que decidir qué tipo de análisis de datos quieres hacer! En este paso, debe decidir sobre un análisis y cómo medirlo, debe comprender por qué está investigando y qué medidas debe utilizar para realizar este análisis.

Recopilación de datos

Después de recopilar las necesidades, obtendrá una idea clara sobre lo que necesita medir y cuáles deberían ser sus resultados. Ahora es el momento de recopilar sus datos en función de sus necesidades. Una vez que recopile sus datos, recuerde que los datos recopilados deben procesarse u organizarse para su análisis. Como ha recopilado datos de varias fuentes, debe mantener un registro con la fecha de recopilación y el origen de los datos.

Limpieza de datos

Ahora bien, los datos que se recopilen pueden no ser útiles o irrelevantes para el análisis, por lo que deben limpiarse. Los datos recopilados pueden contener registros duplicados, espacios en blanco o errores. Los datos deben limpiarse y estar libres de errores. Este paso debe realizarse antes del análisis porque la salida del análisis estará más cerca del resultado esperado según la limpieza de datos.

Análisis de los datos

Una vez que los datos se recopilan, borran y procesan, están listos para el análisis. A medida que manipula los datos, puede encontrar la información exacta que necesita o puede que necesite recopilar más datos. Durante esta etapa, puedes usarlo herramientas de análisis de datos y software para ayudarlo a comprender, interpretar y derivar conclusiones basadas en sus necesidades.

Interpretación de datos

Después de analizar sus datos, es hora de finalmente interpretar sus resultados. Puede elegir la forma de expresar o comunicar su análisis de datos, pero simplemente puede usarlo en palabras o tal vez en una tabla o gráfico. Luego, utilice los resultados de sus procesos de análisis de datos para determinar el mejor curso de acción.

Visualización de datos

La visualización de datos es muy común en su vida diaria; a menudo aparecen en forma de cuadros y gráficos. Es decir, datos que se muestran gráficamente para que sea más fácil de entender y procesar para el cerebro humano. La visualización de datos se utiliza a menudo para descubrir hechos y tendencias desconocidos. Al observar las relaciones y comparar conjuntos de datos, puede encontrar una manera de obtener información significativa.

Resumen:

  • El análisis de datos significa el proceso de limpieza, transformación y modelado de datos para obtener información útil para la toma de decisiones comerciales.
  • Los tipos de análisis de datos son análisis de texto, estadístico, diagnóstico, predictivo, prescriptivo
  • El análisis de datos es la recopilación de datos necesarios, recopilación de datos, limpieza de datos, análisis de datos, interpretación de datos, visualización de datos

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