El análisis de datos tiene como objetivo llevar el orden y la estructura a los datos manipulando, resumiendo y reduciéndolo a una forma interpretable. Ayuda a descubrir los patrones en los datos. La interpretación de datos tiene como objetivo ejecutar y aplicar procesos que asignen significado a estos patrones descubiertos mediante el análisis de datos. Dibujo conclusiones estadísticas, infiere las relaciones y las implicaciones.
Por ejemplo, el objetivo comercial del minorista es recomendar productos a los clientes basados en los datos anteriores que ha recopilado. Comenzamos a comprender las características de los clientes actuales y anteriores. Este es el análisis de datos, ya que solo establece cómo son los datos. Una vez que comenzamos a examinar y postular a los clientes en función de sus características similares, es decir, la interpretación de datos. Aquí es donde se hacen supuestos, como los clientes que compran los productos de la marca X también tienden a comprar productos de otra marca similar. Aquí, estamos pensando más allá de los datos y viendo el razonamiento subyacente detrás de los datos sobre las implicaciones reales.
Las siguientes son las razones por las cuales el análisis y la interpretación de datos son importantes:
El análisis e interpretación de datos son fundamentales para tomar decisiones informadas, confiar en los datos, aplicar técnicas de análisis metódico y no intuición o adivinanza. Esto requiere un proceso de recopilación de datos muy sistemático y estructurado para implementarse.
El análisis de datos ofrece información que puede predecir y establecer tendencias que puedan afectar positivamente un nivel de la industria. Cuando mucha gente comenzó a ver series web y películas en plataformas en línea. Los productores comenzaron a hacer, liberando más contenido de OTT, y esta tendencia aumentó y ha cambiado la dinámica de la industria del entretenimiento.
¿Cómo se hace un análisis e interpretación de datos?
Para que los datos tengan sentido, debe analizarlo, interpretar su significado en contexto y presentarlo de una manera que ayude a su lector a usar la información para su propósito.
Estas habilidades de pensamiento crítico son una parte clave del trabajo académico y profesional y generalmente implican evaluar información y hacer juicios y recomendaciones para audiencias expertas y no expertas.
Cuando se trata de datos, puede ayudar a superarlo en tres pasos:
Examine cada componente de los datos para sacar conclusiones. ¿Notas algún patrón o tendencia? ¿Puedes ver algún error o inconsistencia?
Explique lo que significan estos hallazgos en el contexto dado. ¿Qué significa esto para su lector? ¿Qué historia contienen los datos?
Seleccione, organice y agrupe ideas y evidencia de manera lógica. ¿Qué hallazgos son más relevantes o importantes? ¿El texto o los gráficos aclararán el significado para su lector?
Este video funciona a través de una tarea de muestra para sugerir cómo podría analizar, interpretar y presentar datos.
Cuando edita, resalte las secciones descriptivas, analíticas e interpretativas. Puede hacer esto buscando un lenguaje que muestre un análisis e interpretación críticos, como «esto es importante porque…» lo que esto significa es… «» Esto indica… «.
Una vez que haya resaltado su trabajo, ¿qué nota? ¿Hay más descripción que el análisis? Si es así, deberá abordar esto en su próximo borrador.
¿Cómo se elabora un análisis de datos?
Al elegir un software de análisis de datos, hay varias opciones en el mercado que pueden considerarse, todas con un precio diferente.
Para los restaurantes con una participación muy alta, muchas compañías ofrecen la posibilidad de adoptar una solución que se integre con POS. El precio de esta elección puede ser variable, de hecho, a menudo depende de la cantidad de tablas que tiene su restaurante, y más tablas inevitablemente significan un costo mayor.
Algunas compañías proporcionan software a un precio más bajo incluso a actividades más pequeñas. Por ejemplo, si tenía una barra pequeña con algunas tablas y un sistema reducido para procesar pagos, se le puede ofrecer software con pocas características importantes, como el análisis básico de las tablas. Obviamente, un software más modesto también tendrá un costo más bajo.
Las opciones previamente enumeradas excluyen la integración de múltiples dispositivos. A menudo, al pagar más, la compañía también ofrece una tableta o una palma integrada con el software que está instalado; De esta manera, el personal puede tratar con pedidos y pagos, todo esto desarrollando simultáneamente los datos.
Todas las opciones mencionadas anteriormente tienen varios rangos de precios, desde el costo mensual hasta las comisiones para cada pago. Por ejemplo, una empresa que proporciona estos sistemas para el análisis de datos puede proporcionar un sistema POS y cobrar un pequeño porcentaje (generalmente entre 2 y 3 %) para cada tarjeta que se procesa a través del sistema.
¿Qué es el análisis y la interpretación de datos?
El análisis e interpretación de datos es que el método de asignar el significado a los datos recopilados y determinando las conclusiones, la importancia y las implicaciones de los hallazgos. Es un paso crucial y emocionante dentro del proceso de investigación. En la mayoría de los estudios de investigación, el análisis sigue la recopilación de datos.
Hay dos métodos principales en la interpretación de los datos. Son datos cuantitativos y datos cualitativos.
Los datos cuantitativos son estadísticos y generalmente están estructurados en la naturaleza, lo que significa que es más rígido y definido. Este tipo de datos se mide utilizando valores y números, lo que lo convierte en un candidato más adecuado para el análisis de datos.
- Experimentos
- Encuestas
- Métrica
- Pruebas
Los datos cualitativos no son estadísticos y generalmente no están estructurados o en naturaleza semiestructurada. Estos datos no se miden necesariamente utilizando números duros que se utilizan para desarrollar gráficos y gráficos. En cambio, se clasifica como propiedades, atributos, etiquetas y otros identificadores compatibles.
- Experimentos
- Encuestas
- Métrica
- Pruebas
Los datos cuantitativos estarán en forma numérica y estos datos pueden ser medibles, contables y expresables. Ejemplos: Número de estudiantes en el aula, el número de personas en una ciudad, altura, etc.
Los datos cualitativos son conceptuales y es descriptivo. Los datos se pueden clasificar según la calidad y las características. Ejemplos: nombre, ciudadanía, ciudad de origen, etc.
¿Por qué es importante el análisis e interpretación de datos?
La importancia de la interpretación de datos no está lejos de la importancia de otros procesos de datos. Al igual que la implementación de la normalización de datos y la comprensión de la calidad de los datos, la interpretación de datos adecuada ofrece soluciones en tiempo real y proporciona información más profunda que sin ella. En particular, la interpretación de datos puede mejorar la identificación de datos, descubrir correlaciones ocultas entre conjuntos de datos, encontrar valores atípicos de datos e incluso ayudar a pronosticar las tendencias.
Además, la implementación adecuada de la interpretación de datos ofrece inmensos beneficios, como la eficiencia de rentabilidad, la toma de decisiones mejoradas y las predicciones de IA mejoradas. A saber, en una encuesta de inteligencia empresarial, se informó que las empresas que implementaron el análisis de datos e interpretación de los conjuntos de datos de Big Data vieron una reducción del diez por ciento en los costos.
Si bien la importancia de la interpretación de datos es innegable, es significativo tener en cuenta que este proceso no es tarea fácil. Para desbloquear todo el potencial de sus datos, debe integrar su proceso de interpretación de datos en su flujo de trabajo en su totalidad. Entonces, ¿qué es ese proceso? Miremos más de cerca.
La interpretación de datos es un proceso de cinco pasos, y el paso principal es el análisis de datos. Sin análisis de datos, no puede haber interpretación de datos. Además de su importancia, la parte de análisis de la interpretación de datos, que se tocará más adelante incluye dos enfoques diferentes: análisis cualitativo y análisis cuantitativo.
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