La actividad de difusión del Instituto establece tres objetivos principales: para garantizar el acceso a los resultados de las encuestas estadísticas, utilice tecnologías actualizadas para la divulgación de información estadística oficial, elimine cada barrera para usar datos.
A través de bases de datos, el usuario puede navegar y usar los datos producidos por ISTAT. Cada base de datos se acompaña de metinformaciones (metodologías, clasificaciones, definiciones) relacionadas con el tema tratado. ISTAT también produce sistemas de información principalmente tema, acompañado de ideas y análisis.
Las tablas de datos son colecciones de datos difundidos sin una cadencia regular. Generalmente se producen al final de algunas investigaciones, como una forma preliminar de difusión de los datos producidos.
Los archivos de microdati son colecciones de datos elementales relacionadas con las investigaciones realizadas por ISTAT. Los archivos se emiten de diferentes maneras dependiendo de su tipo, pero siempre de forma gratuita y cumplen con la legislación actual sobre protección de la privacidad y secreto estadístico.
Los comunicados de prensa presentan los resultados de las encuestas estadísticas, así como las funciones de pronóstico y análisis económico de a corto, mediano y largo plazo, y el desarrollo de modelos de microgray de los efectos de las políticas presupuestarias en familias, empresas e instituciones.
Con publicaciones en papel, publicaciones electrónicas e interactivas, incluidas las publicaciones científicas (revista estadística oficial, documentos de trabajo ISTAT), ISTAT promueve y mejora la actividad de producción e investigación y compartiendo los resultados de los estudios de estadísticas oficiales
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de limpieza, análisis, interpretación y visualización de datos utilizando diversas técnicas y herramientas de inteligencia empresarial. Las herramientas de análisis de datos lo ayudan a descubrir ideas relevantes que conducen a una toma de decisiones más inteligente y más efectiva.
A menudo verá los términos análisis de datos y análisis de datos utilizados indistintamente. Pero, hay una ligera diferencia entre los dos.
El análisis de datos es la disciplina general y se refiere a todo el proceso de gestión de datos: recopilación de datos, almacenamiento, organización y análisis. Incluye las herramientas y técnicas utilizadas para sumergirse profundamente en datos, así como aquellos utilizados para comunicar los resultados, por ejemplo, herramientas de visualización de datos.
El análisis de datos, por otro lado, se centra en el proceso de convertir datos sin procesar en estadísticas, información y explicaciones útiles.
Hay dos tipos de datos que las empresas pueden analizar:
- Datos numéricos, cuantificables o cuantitativos
- Datos textuales o cualitativos.
Los datos cuantitativos se ocupan de números enteros, porcentajes y análisis de datos de estadísticas, datos que pueden expresarse como una cantidad.
Los datos cuantitativos suelen ser datos estructurados que se atormentan y se ajustan perfectamente a las columnas y filas de hojas de cálculo. Responde a preguntas cerradas como «¿Cuántos?», «¿Con qué frecuencia?» ¿y cuánto?».
Los datos cualitativos trata sobre características o características: datos que describen algo y se expresan en palabras.
¿Que son y cómo se realiza los análisis de datos?
En el mundo digital, todo está cambiando a gran velocidad e incluso el negocio está siguiendo este ritmo al cambiar la forma de competir en el mercado. Estar en sintonía con la tecnología más avanzada para responder a las necesidades laborales de hoy en día significa tener un método para aumentar el valor y ser rápido en la ejecución mañana.
El progreso tecnológico en el análisis de datos está creando nuevas oportunidades. Gracias a la automatización, la capacidad predictiva y la adaptación, el análisis moderno profundiza para revelar modelos de datos ocultos. Modern Business Analytics es móvil y fácil de usar y se conecta a los datos correctos en el momento apropiado, solicitando poca o ninguna capacitación.
El análisis de los datos ofrece la capacidad de conocer una predicción correcta de sus objetivos comerciales. A través de la combinación de datos personales, empresariales y de big data, se obtiene una respuesta realista para comenzar y trabajar.
Con Big Data se refiere a datos de la computadora tan grandes, rápidos o complejos, difíciles o imposibles de procesar con los métodos tradicionales. Pero también son un fenómeno asociado con el cambio de los usos y hábitos de las personas. Cada vez que usamos el teléfono inteligente o navegamos en la computadora, o abrimos una aplicación desde la tableta, siempre dejamos nuestra huella digital de datos.
El concepto de Big Data vio el éxito a principios de la década de 2000, más precisamente en 2001 cuando el analista de mercado Doug Laney articuló la definición actual de big data con 3V: volumen, velocidad y variedad. Hoy, sin embargo, se han agregado dos VS, los de veracidad y variabilidad y ahora estamos hablando de 5V.
¿Qué tipo de análisis de datos?
El mejor tipo de análisis de datos para una empresa depende de su etapa de desarrollo. Es probable que la mayoría de las empresas ya estén utilizando algún tipo de análisis, pero generalmente solo ofrece información para tomar decisiones comerciales reactivas, no proactivas.
Cada vez más, las empresas están adoptando soluciones sofisticadas de análisis de datos con capacidades de aprendizaje automático para tomar mejores decisiones comerciales y ayudar a determinar las tendencias y oportunidades del mercado. Las organizaciones que no comienzan a utilizar el análisis de datos con capacidades proactivas de fundición al futuro pueden encontrar que falta el rendimiento del negocio porque carecen de la capacidad de descubrir patrones ocultos y obtener otras ideas.
El análisis predictivo puede ser la categoría de análisis de datos más utilizada. Las empresas utilizan análisis predictivos para identificar tendencias, correlaciones y causalidad. La categoría puede descomponerse aún más en modelado predictivo y modelado estadístico; Sin embargo, es importante saber que los dos van de la mano.
Por ejemplo, una campaña publicitaria para camisetas en Facebook podría aplicar análisis predictivos para determinar cómo la tasa de conversión se correlaciona con el área geográfica, el nivel de ingresos e intereses de un público objetivo. A partir de ahí, el modelado predictivo podría usarse para analizar las estadísticas para dos (o más) audiencias objetivo y proporcionar posibles valores de ingresos para cada grupo demográfico.
Prescriptive Analytics es donde se combinan la IA y Big Data para ayudar a predecir los resultados e identificar qué acciones tomar. Esta categoría de análisis se puede desglosar en optimización y pruebas aleatorias. Usando avances en ML, Prescriptive Analytics puede ayudar a responder preguntas como «¿Qué pasa si intentamos esto?» y «¿Cuál es la mejor acción?» Puede probar las variables correctas e incluso sugerir nuevas variables que ofrecen una mayor probabilidad de generar un resultado positivo.
¿Qué se pone en un análisis de datos?
¿Cuál es el valor del análisis de datos y qué empresas, y por qué, los usan? Para responder, solo piense que el análisis de los datos es la base de muchos sistemas de control de calidad, que sectores como el de las instalaciones de alojamiento lo adoptan para hacer que la identificación de sus clientes o para comprender «dónde están» los problemas » e cómo resolverlos, que el sector de ventas minoristas, analizando los datos, pueda anticipar (y satisfacer) los gustos y solicitudes en la evolución continua de los clientes y proporcionar sus comportamientos, en un proceso continuo de mejorar el rendimiento, el contenido. , mensajes publicitarios y, por lo tanto, del resultado.
Entre los múltiples ejemplos de uso del análisis de los datos, están aquellos que tienen el proceso de toma de decisiones, el flujo de operaciones, las estrategias de marketing y el servicio al cliente.
- Optimizar el proceso de toma de decisiones a través del análisis de datos le permite dejar de lado hipótesis y supuestos, dejar espacio para la planificación, las opciones de contenido precisas y el desarrollo de productos basados en información puntual.
- Hacer que las operaciones sean más eficientes a partir de la aprobación de lo que el cliente realmente quiere, se traduce en un ahorro de tiempo y recursos humanos y económicos para crear contenido que, al final, no corresponde a los intereses de su audiencia.
- Hacer el marketing más efectivo gracias al análisis de datos significa un mayor desempeño de las campañas publicitarias, para perfeccionar su mensaje y lograr resultados cada vez más significativos
- Sin embargo, mejorar el servicio al cliente significa adaptarse, coser las necesidades de sus iniciativas públicas, actividades y servicios, estableciendo así las bases para la construcción de relaciones cada vez más sólidas y duraderas con él
Hoy, las tecnologías de análisis avanzadas que tenemos disponibles le permiten obtener cada vez más información en profundidad de los datos. Y más rápido.
Estas tecnologías incluyen, en particular, el aprendizaje automático, la gestión de datos, la minería de datos y el análisis predictivo.
¿Cómo hacer un análisis de la información Ejemplos?
Business Intelligence (BI) puede ser un valor agregado para casi todos los procesos comerciales, ofreciendo una visión completa y permitiendo a los equipos analizar mejor los datos, identificar factores de eficiencia y tomar mejores decisiones en la actividad diaria.
Hoy, la transformación digital se encuentra entre las principales iniciativas estratégicas y las herramientas de inteligencia empresarial han evolucionado para ayudar a las empresas a extraer lo mejor de sus inversiones en datos. La consecuencia es la propagación de plataformas modernas de inteligencia empresarial que admiten acceso de datos, interactividad, análisis, descubrimiento, intercambio y gobernanza. Hay excelentes libros sobre inteligencia empresarial, donde se pueden encontrar descripciones detalladas de aplicaciones prácticas; Mientras tanto, este artículo ilustra cómo algunas compañías importantes mejoran las plataformas modernas de inteligencia empresarial.
Compañía: Hellofresto Problema: los informes de marketing digital requerían mucho tiempo y mucho trabajo manual, siendo bastante ineficiente. Solución: en Hellofresto, una compañía culinaria, una solución centralizada de inteligencia empresarial permitió al equipo responsable de los análisis de marketing para ahorrar 10-20 horas de trabajo por día, automatizando los procesos para procesar informes. También ofreció a todo el equipo de marketing para crear campañas de marketing digital orientadas y orientadas regionales.
Al elaborar los análisis agregados del comportamiento del cliente, HelloFresh ha designado tres compras de compras a cargo de seguir estas actividades. La posibilidad de ver y monitorear los datos en tiempo real le permite reaccionar mejor al comportamiento del cliente y optimizar las campañas de marketing. Por lo tanto, la compañía ha aumentado las conversiones y fortaleció la lealtad del cliente.
Compañía: Problema de REI: dificultad para monitorear los parámetros de participación, con 90 terabytes de datos. Solución: En este ejemplo, REI, una cooperativa de ventas minoristas de productos para la vida al aire libre, utiliza una plataforma de inteligencia empresarial para analizar la participación. Los miembros de la cooperativa contribuyen al presupuesto REI para más del 90% de las compras, por lo tanto, es esencial mantener bajo control ciertos parámetros, como la tasa de adquisición, la retención y la reactivación. Toda esta información ocupa más de 90 terabytes de datos. Gracias al análisis de estos datos, los equipos operativos pueden establecer si invertir más en venta minorista o experiencias digitales para los miembros.
¿Cómo hacer un análisis de datos en un informe?
Como analista de datos, se siente más cómodo cuando está solo con todos los números y datos. Puede analizarlos con confianza y alcanzar los resultados que se le pidió que encontrara. Pero, este no es el final del camino para ti. Todavía necesita escribir un informe de análisis de datos que explique sus hallazgos a los laicos: sus clientes o compañeros de trabajo.
Eso significa que debe pensar en su público objetivo, que son las personas que leerán su informe.
No tienen casi tanto conocimiento sobre el análisis de datos como usted. Por lo tanto, su informe debe ser sencillo e informativo. El siguiente artículo lo ayudará a aprender a hacerlo. Echemos un vistazo a algunos consejos prácticos que puede aplicar a la redacción de su informe de análisis de datos y los beneficios de hacerlo.
El proceso de escribir un informe de análisis de datos está lejos de ser simple, pero puede dominarlo rápidamente, con la guía adecuada y ejemplos de informes similares.
Es por eso que hemos preparado una guía paso a paso que cubrirá todo lo que necesita saber sobre este proceso, lo más simple posible. Hagámoslo.
Está escribiendo su informe para un cierto público objetivo, y debe tenerlos en cuenta mientras escribe. Dependiendo de su nivel de experiencia, deberá ajustar su informe y asegurarse de que les hable. Entonces, antes de ir más allá, pregúntese:
¿Quién leerá este informe? ¿Qué tan bien entienden el tema?
Supongamos que está explicando la metodología que utilizó para llegar a sus conclusiones y encontrar los datos en cuestión. Si el lector no está familiarizado con estas herramientas y software, deberá simplificarlo para ellos y proporcionar explicaciones adicionales.
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