El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelado con el objetivo de descubrir información útil, informar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. [1] El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarcan diversas técnicas bajo una variedad de nombres, y se utiliza en diferentes dominios de negocios, ciencias y ciencias sociales. [2] En el mundo empresarial actual, el análisis de datos juega un papel en la toma de decisiones más científicas y ayudando a las empresas a operar de manera más efectiva. [3]
La minería de datos es una técnica de análisis de datos particular que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimiento para fines predictivos en lugar de puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial cubre el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información comercial. [4] En aplicaciones estadísticas, el análisis de datos se puede dividir en estadísticas descriptivas, análisis de datos exploratorios (EDA) y análisis de datos confirmatorios (CDA). [5] EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. [6] [7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para el pronóstico o clasificación predictiva, mientras que el análisis de texto aplica Técnicas para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas las anteriores son variedades de análisis de datos. [8]
Análisis, se refiere a dividir un todo en sus componentes separados para el examen individual. [10] El análisis de datos, es un proceso para obtener datos sin procesar y, posteriormente, convertirlo en información útil para la toma de decisiones por parte de los usuarios. [1] Datos, se recopila. y analizado para responder preguntas, probar hipótesis o refutar teorías. [11]
«Procedimientos para analizar datos, técnicas para interpretar los resultados de tales procedimientos, formas de planificar la recopilación de datos para hacer que su análisis sea más fácil, más preciso o más preciso, y toda la maquinaria y resultados de estadísticas (matemáticas) que se aplican a analizar datos . «[12]
¿Qué significa análisis de los datos?
El análisis de datos está ahí para obtener información de los datos existentes utilizando diferentes métodos para sacar conclusiones que apoyan a las empresas en la toma de decisiones. ¿Qué métodos se utilizan? ¿Y dónde se utiliza el análisis de datos?
Los métodos estadísticos se utilizan en el análisis de datos, en función del cual se analizan los datos existentes para obtener información relevante para una empresa para un área específica. Esta información sirve como base para la toma de decisiones. En momentos en que las cantidades de datos parecen casi infinitas y no dejan de crecer, es imprescindible que las empresas procesen y analicen estos datos en consecuencia. Esta es la única forma de utilizar los datos recopilados para planificar los pasos futuros de la compañía, para evaluar las decisiones que ya se han tomado y minimizar los riesgos.
El análisis de datos o la evaluación de datos describen el proceso de extracción de información valiosa de datos sin procesar. Estos datos a menudo provienen de un almacén de datos llamado SO, en el que ya se llevaba a cabo la conexión lógica de los datos. Esto significa que están disponibles para el análisis estadístico. Los resultados resultantes del análisis se ilustran en forma de números, hechos, métricas o visualizaciones de datos (por ejemplo, diagramas, tablas) y se proporcionan para su uso posterior.
Un proceso de análisis de datos típico está compuesto por siete pasos:
- LED: Lleve los datos al formato correcto (por ejemplo, CVS) para poder analizarlos.
¿Cómo se hace el análisis de datos?
- Comunicación
Los datos requeridos para el análisis se basan en una pregunta o un experimento. Según los requisitos de aquellos que dirigen el análisis, se identifican los datos necesarios como insumos para el análisis (por ejemplo, población de personas). Se pueden especificar y obtener variables específicas con respecto a una población (por ejemplo, edad e ingresos). Los datos pueden ser numéricos o categóricos.
La recopilación de datos es el proceso de recopilación de información sobre variables específicas identificadas como requisitos de datos. El énfasis está en garantizar la recopilación precisa y honesta de datos. La recopilación de datos garantiza que los datos recopilados sean precisos de modo que las decisiones relacionadas sean válidas. La recopilación de datos proporciona una línea de base para medir y un objetivo para mejorar.
Los datos se recopilan de varias fuentes que van desde bases de datos organizacionales hasta la información en las páginas web. Los datos así obtenidos, no pueden estructurarse y pueden contener información irrelevante. Por lo tanto, se requiere que los datos recopilados se sometan al procesamiento de datos y la limpieza de datos.
Los datos que se recopilan deben procesarse u organizarse para el análisis. Esto incluye estructurar los datos como se requiere para las herramientas de análisis relevantes. Por ejemplo, los datos pueden tener que colocarse en filas y columnas en una tabla dentro de una hoja de cálculo o aplicación estadística. Es posible que tenga que crearse un modelo de datos.
Los datos procesados y organizados pueden estar incompletos, contener duplicados o contener errores. La limpieza de datos es el proceso de prevenir y corregir estos errores. Hay varios tipos de limpieza de datos que dependen del tipo de datos. Por ejemplo, al limpiar los datos financieros, ciertos totales podrían compararse con números publicados confiables o umbrales definidos. Del mismo modo, los métodos de datos cuantitativos se pueden utilizar para la detección atípica que se excluirían posteriormente en el análisis.
¿Cómo se utiliza el análisis de datos?
Existen diferentes técnicas y metodologías que, dependiendo del área y necesidades comerciales, pueden aplicarse para analizar los datos de la compañía en las diferentes formas en que se presentan.
Las técnicas antes mencionadas se basan tanto en aspectos y puntos de vista matemáticos.
Algunos de ellos se han aplicado durante algún tiempo, mientras que otros se han apoderado principalmente en la última década gracias a un avance constante de la tecnología y las herramientas disponibles.
Hoy en día no hay un alcance de la aplicación donde no se utiliza el análisis de datos, tanto para proporcionar indicaciones significativas como para guiar al personal a nivel corporativo para tomar decisiones objetuales y basadas en datos.
En algunos contextos, el análisis de datos ahora es una costumbre consolidada, una parte integral de los mecanismos organizacionales.
En otros, sin embargo, todavía hay aspectos éticos y culturales que aún no han maduro para asegurarse de que sea completamente aceptado.
Una de las definiciones que se dan cuando se trata de explicar el análisis de los datos es la siguiente:
La aplicación metodológica de las funciones matemáticas, estadísticas y lógicas para la manipulación, la organización, la limpieza, la presentación de datos en diferentes formas y su evaluación para obtener indicaciones útiles para respaldar las decisiones.
Los primeros sugerencias de lo que se puede considerar como un proceso de análisis de datos se remonta a un período entre los siglos XVIII y XIX, cuando los economistas Charles Joseph Minard y William Playfair usan datos relacionados con la importación de los géneros alimentarios del Reino Unido – Específicamente del algodón en Europa y la campaña rusa de Napoleón, para crear análisis cuantitativos de comparación y mostrar información respectivamente numérica.
¿Cómo se hace el análisis de datos en Excel?
El análisis de datos es más simple y más rápido con Excel Analytics. Aquí ofrecemos algunos consejos para el trabajo:
- Cree rangos expandibles automáticamente con tablas de Excel: una de las características más infrautilizadas de MS Excel son las tablas de Excel. Las tablas de Excel tienen propiedades maravillosas que le permiten trabajar de manera más eficiente. Algunas de estas características incluyen:
- Formula Auto Relleno: una vez que ingrese una fórmula en una tabla, se copiará automáticamente al resto de la tabla.
- Expansión automática: los nuevos elementos escrito a continuación o a la derecha de la tabla se convierten en parte de la tabla.
- Encabezados visibles: independientemente de su posición dentro de la mesa, sus encabezados siempre serán visibles.
- Fila total automática: para calcular el total de una fila, solo debe seleccionar la fórmula deseada.
- Use las tablas de Excel como parte de una fórmula: como en las listas desplegables, si tiene una fórmula que depende de una tabla, cuando agrega nuevos elementos a la tabla, la referencia en la fórmula se actualizará automáticamente.
- Use tablas de Excel como fuente para un gráfico: los gráficos también se actualizarán automáticamente si usa una tabla de Excel como fuente. Como puede ver, las tablas de Excel le permiten crear fuentes de datos que no tienen que actualizarse cuando se incluyen nuevos datos.
Visualice rápidamente las tendencias con líneas de chispas: las líneas de chispas son una característica de visualización de MS Excel que le permite visualizar rápidamente la tendencia general de un conjunto de valores. Las líneas de chispas son mini grifos ubicados dentro de las células. Es posible que desee visualizar la tendencia general de las ventas mensuales por parte de un grupo de vendedores.
Para crear las líneas de chispas, siga estos pasos a continuación:
- Cree rangos expandibles automáticamente con tablas de Excel: una de las características más infrautilizadas de MS Excel son las tablas de Excel. Las tablas de Excel tienen propiedades maravillosas que le permiten trabajar de manera más eficiente. Algunas de estas características incluyen:
- Formula Auto Relleno: una vez que ingrese una fórmula en una tabla, se copiará automáticamente al resto de la tabla.
- Expansión automática: los nuevos elementos escrito a continuación o a la derecha de la tabla se convierten en parte de la tabla.
- Encabezados visibles: independientemente de su posición dentro de la mesa, sus encabezados siempre serán visibles.
- Fila total automática: para calcular el total de una fila, solo debe seleccionar la fórmula deseada.
- Use las tablas de Excel como parte de una fórmula: como en las listas desplegables, si tiene una fórmula que depende de una tabla, cuando agrega nuevos elementos a la tabla, la referencia en la fórmula se actualizará automáticamente.
- Use tablas de Excel como fuente para un gráfico: los gráficos también se actualizarán automáticamente si usa una tabla de Excel como fuente. Como puede ver, las tablas de Excel le permiten crear fuentes de datos que no tienen que actualizarse cuando se incluyen nuevos datos.
Por ejemplo, puntos altos en el verde, puntos bajos en rojo y restante en azul.
- Cree rangos expandibles automáticamente con tablas de Excel: una de las características más infrautilizadas de MS Excel son las tablas de Excel. Las tablas de Excel tienen propiedades maravillosas que le permiten trabajar de manera más eficiente. Algunas de estas características incluyen:
- Formula Auto Relleno: una vez que ingrese una fórmula en una tabla, se copiará automáticamente al resto de la tabla.
- Expansión automática: los nuevos elementos escrito a continuación o a la derecha de la tabla se convierten en parte de la tabla.
- Encabezados visibles: independientemente de su posición dentro de la mesa, sus encabezados siempre serán visibles.
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- Use tablas de Excel como fuente para un gráfico: los gráficos también se actualizarán automáticamente si usa una tabla de Excel como fuente. Como puede ver, las tablas de Excel le permiten crear fuentes de datos que no tienen que actualizarse cuando se incluyen nuevos datos.
Ahorre tiempo con análisis rápido: una de las principales mejoras introducidas en Excel 2013 fue la característica de análisis rápido. Esta característica le permite crear rápidamente gráficos, líneas de chispas, tiroteles, pivotcharts y funciones de resumen simplemente haciendo clic en un botón.
¿Dónde se aplica el análisis de datos?
Los datos pueden ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mejorar sus campañas publicitarias, personalizar su contenido y mejorar sus resultados. Las ventajas de los datos son muchas, pero no puede acceder a estos beneficios sin las herramientas y procesos de análisis de datos adecuados. Si bien los datos sin procesar tienen mucho potencial, necesita análisis de datos para desbloquear el poder de hacer crecer su negocio. Esto es lo que pasaremos.
El término análisis de datos se refiere al proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen. Las técnicas analíticas de datos le permiten tomar datos sin procesar y descubrir patrones para extraer información valiosa de él.
Hoy en día, muchas técnicas de análisis de datos utilizan sistemas y software especializados que integran algoritmos de aprendizaje automático, automatización y otras capacidades.
Los científicos y analistas de datos utilizan técnicas de análisis de datos en su investigación, y las empresas también lo usan para informar sus decisiones. El análisis de datos puede ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, evaluar sus campañas publicitarias, personalizar contenido, crear estrategias de contenido y desarrollar productos. En última instancia, las empresas pueden usar análisis de datos para impulsar el rendimiento del negocio y mejorar sus resultados.
Para las empresas, los datos que usan pueden incluir datos históricos o nueva información que recopilan para una iniciativa particular. También pueden recolectarlo de primera mano de sus clientes y visitantes del sitio o comprarlo en otras organizaciones. Datos que una empresa recopila sobre sus propios clientes se denomina datos de primera parte, datos que una compañía obtiene de una organización conocida que recopilada se denomina datos de dos partes, y los datos agregados que una compañía compra desde un mercado se denomina datos de terceros. Los datos que utiliza una empresa puede incluir información sobre la demografía de una audiencia, sus intereses, comportamientos y más.
¿Cómo se lleva a cabo un análisis de datos?
Cuando los datos pertenecen a la empresa, depende del ingeniero de datos subir las mangas para reunirlo en un lago de datos o en un almacén de datos. El acceso a estos datos luego permite que el analista de datos funcione en él.
Pero el analista de datos también puede recopilar datos que no pertenecen a la empresa.
Para obtener estos datos, hay dos opciones disponibles para el analista de datos:
- Use una API REST con Python. Una API («Interfaz de programación de aplicaciones») es una interfaz que comunica dos aplicaciones. Le permite recoger los datos de una aplicación para integrarlos en la otra aplicación.
Una vez que los datos están allí, debe asegurarse de que sea utilizable. Para hacer esto, el analista de datos puede aplicar diferentes métodos para limpiarlos y transformarlos.
La limpieza de los datos es esencial porque una base de datos nunca está perfectamente limpia: a veces tiene duplicados, celdas vacías, errores de escritura, variables inutilizables…
A veces tienes que aislar ciertos datos para extraer su significado. Por ejemplo, si el nombre del cliente en la base de datos es «Sr. Jean Bonneau», aísla el término «señor», le permite crear una nueva variable que determina el género de cada cliente. Luego podemos realizar análisis para saber si dicho artículo agrada más a las mujeres u hombres.
Transforme los datos, entonces, para realizar posibles operaciones y análisis que el conjunto de datos brutos no permite.
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