Siendo una rama de la ciencia, las estadísticas incorporan la adquisición de datos, la interpretación de datos y la validación de datos, y el análisis de datos estadísticos es el enfoque de realizar varias operaciones estadísticas, es decir, una investigación cuantitativa exhaustiva que intenta cuantificar los datos y emplea algún tipo de análisis estadístico. Aquí, los datos cuantitativos generalmente incluyen datos descriptivos como datos de la encuesta y datos de observación.
En el contexto de las aplicaciones comerciales, es una técnica muy crucial para las organizaciones de inteligencia empresarial que necesitan operar con grandes volúmenes de datos.
El objetivo básico del análisis de datos estadísticos es identificar las tendencias, por ejemplo, en el negocio minorista, se puede abordar este método para descubrir patrones en datos de consumidores no estructurados y semiestructurados que pueden usarse para tomar decisiones más poderosas para mejorar la experiencia del cliente y Progreso de ventas.
Además de eso, el análisis de datos estadísticos tiene varias aplicaciones en el campo del análisis estadístico de la investigación de mercado, la inteligencia empresarial (BI), el análisis de datos en big data, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y el análisis financiero y económico.
Bajo el análisis de datos estadísticos, los datos transversales y de la serie temporal son importantes. Para una definición, los datos transversales son los datos acumulados al mismo tiempo o relativamente en el mismo punto en el tiempo, mientras que los datos de la serie temporal son los datos recopilados en ciertos períodos de tiempo.
¿Cuál es el objetivo del análisis estadístico?
Después de pasar mucho tiempo buscando, corrigiendo y hablando con personas presumidas que se felicitan por no ser las que cuidan ese desastre, finalmente tiene un conjunto de datos que parece listo para un análisis estadístico adecuado.
Pero, ¿qué es un análisis estadístico? ¿Se supone que debe clasificar, regresar, estimar, probar o agrupar algo? ¿O algo completamente más?
Repensar la cabeza que recurre a su libro de estadísticas de confianza y encuentre la siguiente afirmación):
«El objetivo de un análisis estadístico es encontrar la distribución detrás de sus datos».
«¿Qué quieres decir cuando dices la distribución detrás de mis datos?»
La distribución de sus datos describe los rangos y frecuencias de las características de sus datos con respecto a una población de interés.
La distribución de sus datos depende de la población de interés.
En el caso más simple, su población de interés es solo sus datos disponibles. Esto significa que sus datos ya describen la distribución perfectamente.
«Quizás la gerencia solo esté interesada en los resultados sobre las observaciones en el conjunto de datos…»
En ese caso, felicitaciones, su análisis estadístico está completo. Puede responder cualquier pregunta de seguimiento directamente desde su conjunto de datos. No hay necesidad de ninguna estimación estadística o prueba estadística.
Encantado de volver a la gerencia y decirles que completó su análisis estadístico. La gerencia impresa lo invita directamente a presentar sus hallazgos.
¿Cuál es la importancia de un análisis estadístico?
A través del análisis estadístico, las empresas pueden hacer un buen uso de los grandes datos para un mayor éxito. Este es un proceso que involucra la recopilación, la organización y el examen crítico de los datos para sacar algunas conclusiones. El análisis estadístico en los negocios se puede lograr mediante la contratación de estadísticos y utilizando software de análisis. Este artículo destaca nueve beneficios clave que las empresas manufactureras pueden obtener al invertir en análisis estadísticos.
Un beneficio clave del análisis de datos estadísticos es que juega un papel importante en la identificación de la base de clientes de una empresa. Cuando una empresa sabe quiénes son sus clientes, se hace más fácil fabricar productos que satisfagan las necesidades específicas del grupo objetivo. Además, la segmentación de una base de clientes ayuda en el marketing dirigido que es más rentable y eficiente en comparación con el enfoque en un mercado general.
El análisis de datos puede ayudar a identificar la cantidad de producción ideal que satisfará las demandas del cliente objetivo. Cuando la cantidad de producción es menor que la demanda, la compañía terminará perdiendo ventas y ganancias. La producción en exceso también debe evitarse porque puede causar un impacto negativo. Por ejemplo, la compañía puede verse obligada a reducir los precios para vender el exceso de productos. Al analizar la demanda, el historial de ventas, los datos de los clientes y otras información, las empresas manufactureras pueden encontrar cifras más precisas para la cantidad de producción.
La demanda de ciertos productos fluctúa según la temporada. Algunos productos tendrán una alta demanda durante las temporadas de vacaciones, mientras que otros tendrán una gran demanda durante el invierno. El análisis estadístico ayuda a identificar cómo las preferencias del consumidor cambian con las estaciones, y esto ayuda a planificar la producción en función de esas preferencias. Al tener en cuenta las preferencias y la demanda cambiantes, las empresas manufactureras pueden agotar todas las oportunidades durante todo el año.
¿Qué es el análisis estadístico según autores?
El tratamiento estadístico de los datos es cuando aplica alguna forma de método estadístico a un conjunto de datos para transformarlo de un grupo de números sin sentido en resultados significativos.
El tratamiento estadístico de los datos implica el uso de métodos estadísticos como:
- significar,
- modo,
- mediana,
- regresión,
- la probabilidad condicional,
- muestreo,
- desviación estándar y
- Rango de distribución.
Estos métodos estadísticos nos permiten investigar las relaciones estadísticas entre los datos e identificar posibles errores en el estudio.
Además de poder identificar las tendencias, el tratamiento estadístico también nos permite organizar y procesar nuestros datos en primer lugar. Esto se debe a que al realizar un análisis estadístico de nuestros datos, generalmente es más útil sacar varias conclusiones para cada subgrupo dentro de nuestra población que sacar una conclusión única y más general para toda la población. Sin embargo, para hacer esto, necesitamos poder clasificar a la población en diferentes subgrupos para que luego podamos desglosar nuestros datos de la misma manera antes de analizarlo.
Para un ejemplo de tratamiento estadístico de los datos, considere un estudio médico que está investigando el efecto de un medicamento en la población humana. Como el medicamento puede afectar a diferentes personas de diferentes maneras basadas en parámetros como el género, la edad y la raza, los investigadores desearían agrupar los datos en diferentes subgrupos en función de estos parámetros para determinar cómo cada uno afecta la efectividad del medicamento. La categorización de los datos de esta manera es un ejemplo de realización de tratamiento estadístico básico.
¿Qué es el análisis estadístico Scielo?
El análisis estadístico es un aspecto importante de los estudios científicos y contribuye a la toma de decisiones. Teniendo en cuenta esto, es relevante que la elección de las herramientas estadísticas sea de suma importancia, así como la forma en que los resultados se presentan al lector. Un estudio para generar confiabilidad debe seguir algunos pasos: tamaño de muestra adecuado, elección correcta de los participantes y el método apropiado de análisis11 Hair JF, Tatham RL, Anderson RE, Black W. Análisis de datos multivariados. 5ª ed. Nueva Jersey: Prentice Hall; 1998 ..
La elección del método estadístico adecuado se basa en dos premisas principales: datos paramétricos y no paramétricos22 Vieira S. BioestatÍstica: Tópicos Avançados. Río de Janeiro: Elsevier; 2003 .. El concepto es que si la distribución de datos, evaluada por una prueba estadística adecuada, tiene una distribución normal, la media y la mediana tienen valores muy cercanos, y ambos son representativos de los grupos a los que pertenecen. Cuando la muestra resulta no paramétrica (no normal), la media se comporta de manera diferente a la mediana y, por lo tanto, ya no es representativa.
Esta definición es importante porque hay innumerables artículos que, después de definir que los datos tienen una distribución no paramétrica, y habiendo seleccionado la prueba apropiada, terminan presentando un análisis descriptivo de la variable utilizando la media y la desviación estándar. El problema con esta opción es que las pruebas no paramétricas no usan estos valores para generar sus resultados, precisamente porque contienen dicho sesgo en los valores calculados.
Al combinar el valor p generado por una prueba no paramétrica y un datos descriptivos que usa la media y la desviación estándar, es común que el lector cuestione la razón por la cual una cierta diferencia no está significativamente de acuerdo con los criterios de prueba. La razón es que la media y la desviación estándar son altamente sensibles a los cambios más pequeños en los datos.
En cuanto a los datos no paramétricos, es importante que el valor p se presente junto con la mediana y los cuartiles, y no con la media y la desviación estándar. Esto no es un problema cuando los datos son paramétricos, por lo tanto, no hay daño en elegir ninguno de ellos.
¿Cuál es el proposito del análisis estadístico?
Si le pide a dos personas que califiquen la misma pintura, a uno le gusta y a la otra puede odiarla. Su opinión es subjetiva y se basa en la preferencia personal. ¿Qué pasa si necesitas una medida más objetiva de aceptación? Las herramientas estadísticas como la media y la desviación estándar permiten la medida objetiva de la opinión o los datos subjetivos, y proporcionan una base para la comparación.
La media es un tipo de promedio. Como ejemplo, suponga que tiene tres respuestas diferentes. El primero califica la pintura en un 5. El segundo califica la pintura como un 10. El tercero califica la pintura como un 15. La media de estas tres calificaciones se calcula al encontrar la suma de las calificaciones y luego dividirse por el Número de respuestas de calificación.
El cálculo de la media en este ejemplo es (5 + 10 + 15) / 3 = 10. La media se usa como base para la comparación para otras calificaciones. Una calificación que está por encima de 10 ahora se considera por encima del promedio y una calificación de menos de 10 se considera por debajo del promedio. La media también se usa para calcular la desviación estándar.
La desviación estándar se utiliza para desarrollar una medida estadística de la varianza media. Por ejemplo, la diferencia entre la media y una calificación de 20 es 10. El primer paso para encontrar la desviación estándar es encontrar la diferencia entre la media y la calificación para cada calificación. Por ejemplo, la diferencia entre 5 y 10 es -5. La diferencia entre 10 y 10 es 0. La diferencia entre 15 y 10 es 5.
Para completar el cálculo, tome el cuadrado de cada diferencia. Por ejemplo, el cuadrado de 10 es 100. El cuadrado de -5 es 25. El cuadrado de 0 es 0 y el cuadrado de 5 es 25. Encuentre la suma de estos y luego tome la raíz cuadrada. La respuesta es 100 + 25 + 0 + 25 = 150. La raíz cuadrada de 150 es 12.24. Ahora puede comparar las calificaciones basadas tanto en la media como en la desviación estándar. Una desviación estándar es 12.24. Dos desviaciones estándar son 24.5. Tres desviaciones estándar son 36.7. Entonces, si la siguiente calificación es 22, se encuentra dentro de dos desviaciones estándar de la media.
¿Qué es más importante en el análisis estadístico de datos?
Aquí hay una respuesta larga al enfoque en los datos (quizás más en ir más allá de los datos dados), se extrajo de una introducción a un próximo libro sobre la etnografía en criminología:
Tres ejemplos proporcionan contexto a mi fuerte creencia en la necesidad de una orientación cualitativa. La primera fue mi experiencia inicial mientras consultaba en sistemas de comunicaciones policiales para el Departamento de Policía de Boston de 1966 a 69. Para satisfacer la curiosidad sobre las formas de la policía, solicité, y me concedieron, permiso para llevar a cabo un «experimento» en la patrulla policial. El número de patrullas en un distrito de la policía se duplicó durante algunas semanas para ver si tuvo algún efecto en el crimen. Y lo hizo: en comparación con el distrito de «control», que no tenía arrestos, el distrito «experimental» tuvo seis arrestos. Además, no hubo arrestos en absoluto durante el mismo período de tiempo en cualquiera de los distritos en el área anterior, por lo que podría calcular que P = 0.016, mucho menos que .05. ¡Qué hallazgo! ¡La patrulla policial realmente funciona!
Al informar a uno de los oficiales que lo llaman, una de las primeras lecciones que supe fue que los oficiales de policía no son fungibles. No hay oficiales de policía adicionales que se encuentren alrededor de la estación que se puedan asignar al distrito experimental: tienen que ser extraídos de otro lugar. Los oficiales adicionales, que hicieron todos los arrestos, eran de la fuerza de la patrulla táctica del BPD, los marines del departamento, a quienes normalmente fueron asignados para tratar puntos de problemas conocidos, y los dos distritos seleccionados para el estudio eran generalmente áreas de bajo crimen .
De hecho, los oficiales de TPF ya sabían que una pandilla de ladrones/strippers de automóviles estaba activo en el distrito experimental y decidieron sacarlos, lo que resultó en todos los arrestos que realizaron. No podían esperar para volver a trabajar en toda la ciudad, yendo después del crimen real, pero aprovecharon la oportunidad para limpiar lo que consideraban un problema menor. Entonces, después de esa experiencia, me di cuenta de que debes meterte debajo de los números para ver cómo se generan, o como solía explicar a los estudiantes, para «oler» los datos.
¿Qué importancia tiene el manejo de datos estadísticos?
Los dueños de negocios enfrentan muchas situaciones con resultados que parecen impredecibles. Por ejemplo, su principal proveedor de un lote clave de piezas podría tener un costo más bajo, pero más incertidumbre en el tiempo de entrega. Los datos y las estadísticas se pueden utilizar para definir y medir concretamente esta incertidumbre y predecir cuándo se acerca el próximo envío. La toma de decisiones gerenciales con esta visión estadística puede evitar la producción de dirección, los costos y el servicio al cliente en malas vías.
Muchas empresas confían en sus sistemas de tecnología de la información (TI) para administrar datos, facilitar los pagos y las operaciones de ejecución. Los cuellos de botella impositivos pueden ocurrir cuando ejecuta una actualización del sistema necesaria, si la implementación se detiene y evita temporalmente que su negocio se ejecute sin problemas. Para combatir esto, algunos sistemas de TI tienen algoritmos estadísticos que encuentran la causa probable del bloqueo antes de que su negocio llegue a un callejón sin salida. Otros beneficios operativos de las estadísticas son la pronóstico de demanda precisa y la planificación de inventario suficiente.
Al dirigir la dirección de su negocio, las estadísticas se pueden utilizar para guiar los pronósticos a largo plazo para la planificación estratégica. Los métodos analíticos como las estadísticas respaldan la comprensión del impacto holístico que las iniciativas estratégicas pueden tener en su negocio. Por ejemplo, un modelo estadístico puede proporcionar un pronóstico de referencia de sus ingresos y gastos en los próximos años, que su equipo puede ajustar dependiendo de las presentaciones de nuevos productos, nuevos mercados y actividades de la competencia.
En lugar de reaccionar repetidamente a las ventas perdidas del inventario insuficiente, puede usar estadísticas para aprender sobre el comportamiento de sus clientes, como cómo reaccionan a las promociones y cuándo y qué compran. Estos estudios de investigación permiten a las empresas ser proactivas mediante la predicción del comportamiento del cliente y la creación de mejores planes de marketing. Además, las estadísticas se pueden utilizar en el desarrollo y el precio de los nuevos productos a través del análisis de la encuesta y los modelos de regresión.
Los datos son abundantes para muchos tipos de empresas. Ya sea que busque datos demográficos, actitudinales o psicográficos, las estadísticas se pueden utilizar para descubrir ideas al extraer los datos. Por ejemplo, la accesibilidad de las herramientas estadísticas en el software de hoja de cálculo de bajo costo hace que descubrir información importante al alcance de cualquier negocio, sin importar el tamaño.
¿Qué aspectos se toman en cuenta para realizar el análisis de datos?
Actualmente, la herramienta más famosa es sin duda Google Analytics (que le permite obtener mucha información, si se establece correctamente en el sitio) pero solo nunca podría proporcionar un análisis digital completo.
Los big data de hoy se definen como el «nuevo oro», pero las compañías innovadoras que han tratado de anticipar esta tendencia se han desarrollado a lo largo de los años herramientas muy útiles para el análisis y la agregación de datos.
Para mostrarle su difusión en el mercado de marketing web, enumero algunas herramientas para la web dividida por tipo.
La unión de datos de todas las diversas plataformas que elija en la planificación de su proyecto, sin duda, será una estrategia ganadora. Solo entonces puedes tener una imagen completa.
Hay varias razones por las que ha decidido construir su presencia en línea: un blog, un sitio de exhibición, un comercio electrónico, un proyecto personal, etc. Cualquier caso se aborda, es necesario comprender la salud de la marca.
Puede ser una startup, una empresa en la web durante años o para ser una marca ya establecida que quiere mejorar su facturación. Cada realidad necesita una planificación personalizada.
Una de las primeras evaluaciones para comprender para comprender cómo se pueden lograr los objetivos establecidos es definir un presupuesto. Solo hablo sobre el dinero para pagar a un especialista en análisis, pero de los costos que a veces se ignoran, pero en realidad son igualmente importantes:
- Finanzas para ser utilizadas para la creación de contenido multimedia (imágenes, textos, videos, páginas web)
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