A continuación se presentan 5 pasos de análisis de datos que pueden implementarse en el proceso de análisis de datos por el analista de datos.
El paso inicial es, por supuesto, para determinar nuestro objetivo, que también se puede denominar como una «declaración de problema».
Este paso se trata de determinar una hipótesis y calcular cómo se puede probar. Aquí surgen ciertas preguntas, como determinar el problema comercial que la persona está intentando resolver. Esta pregunta, en la que se basaría todo el análisis es extremadamente crucial. Si la alta gerencia del negocio plantea la pregunta sobre la disminución de los clientes.
Por ejemplo, si se plantea el problema de perder a los clientes, el enfoque de un analista de datos es comprender la raíz del problema al tener una idea sobre el negocio y sus objetivos para que el problema pueda definirse de manera adecuada.
Por ejemplo, supongamos que trabajamos en una empresa ficticia denominada Prestos Knowledge and Learning que produce softwares de capacitación personalizados para sus clientes. Aunque la empresa sobresale cuando se trata de ganar nuevos clientes, no puede asegurar negocios constantes con ellos, planteando la cuestión de no solo por qué se enfrenta a la pérdida de clientes sino también a los aspectos que afectan negativamente la experiencia del cliente y cómo podemos Mejora la retención del consumidor mientras reduce los gastos.
Al definir el tema, es esencial concluir qué fuentes de datos pueden ayudar a resolverlo. Por ejemplo, puede tener en cuenta que la plataforma tiene un proceso de ventas sin problemas, pero una experiencia de cliente débil debido a la cual los clientes no vuelven a aprovechar sus servicios. Entonces, la cuestión de en qué fuentes de datos pueden desempeñar un papel en la respuesta a este problema se centra aquí.
¿Cuál es el primer paso para realizar un análisis?
Antes de realizar el primer paso del análisis estadístico, el primer paso es determinar si los datos con los que se trata son datos de población o muestra.
La población incluye todos los elementos de un conjunto de datos. Es un grupo completo del que desea sacar conclusiones. Se denota por N.
La muestra es un subconjunto de la población. Se denota por n.
Para resumir, la muestra es el grupo de personas que participan en su estudio, y la población es un grupo más amplio de personas a las que se aplicarán sus resultados. En la investigación, la población no se refiere a las personas.
Ejemplo: tomemos un ejemplo de peso promedio de los seres humanos. Digamos que tenemos una cantidad estimada de 8 mil millones de seres humanos en el mundo. Encontrar el promedio es muy simple, para agregar todos los pesos de las personas y dividirlo por el recuento, pero ¿cómo obtener el peso de 8 mil millones de personas?
Para el problema anterior, se utiliza la probabilidad y el concepto de población y muestra ayudará.
En nuestro caso, el peso de todas las personas en el mundo es la población. La muestra aquí se recoge al azar como 10 de la India, 10 de los Estados Unidos, 10 de Europa, etc. en igual proporción.
Podemos elegir cualquier cantidad de elementos de la población a la muestra, de hecho, elegir más número de elementos que los resultados sean más relevantes y aproximadamente iguales para la población y esto hace que un modelo sea estadísticamente significativo
Lo más importante a considerar aquí es que, mientras tomamos muestras de diferentes países, tenemos que tomar muestras en proporciones iguales. El proceso de división de muestras se llama muestreo.
¿Qué es lo primero que se hace en un análisis?
El análisis de datos sigue un proceso paso a paso. Cada etapa requiere diferentes habilidades y conocimientos. Sin embargo, para obtener ideas significativas, es importante comprender el proceso en su conjunto.
En este artículo, exploraremos los pasos principales en el proceso de análisis de datos. Esto cubrirá cómo definir su objetivo, recopilar datos y llevar a cabo un análisis y la mayoría de ellos correspondientes. Cuando haya terminado, tendrá una mejor comprensión de los conceptos básicos.
- Definición de la pregunta
- Recopilar los datos
- Limpiar los datos
- Analizar los datos
- Visualice y presente sus datos
En la cola del análisis de datos, el primer paso es definir su objetivo. A veces se llama la «declaración del problema».
Definir su objetivo significa inventar una hipótesis y calcular cómo probarlo. Comience preguntando: ¿Qué problema comercial estoy tratando de resolver? Si bien esto puede sonar directo, puede ser más complicado de lo que parece. Por ejemplo, la gerencia de la organización podría plantear un problema, como: «¿Por qué estamos perdiendo clientes?» Sin embargo, es posible que esto no llegue al núcleo del problema. Como analista de datos, necesitamos comprender el negocio y sus objetivos con suficiente profundidad para que puedan enmarcar el problema de la manera correcta.
Supongamos que está trabajando para una empresa de juegos. Esta compañía crea los mejores juegos para su jugador. Si bien es excelente para asegurar millones de jugadores nuevos, tiene jugadores activos mucho más bajos todos los días. Como tal, su pregunta podría no ser: «¿Por qué estamos perdiendo el jugador?» Pero, «¿Qué factores están afectando negativamente la experiencia de los usuarios?»
¿Qué son los procesos de análisis?
El análisis de los procesos tiene el objetivo principal de promover su comprensión y resaltar cualquier punto crítico, la base cognitiva en la que se basa la definición de los parámetros de rendimiento de los procesos en sí. Una fase de análisis bien conducida es una garantía de éxito para la gestión y la optimización futura de los procesos. Durante la fase de análisis, para cada proceso, los criterios adecuados para la evaluación del rendimiento se identifican a través de la definición y la medición de los parámetros de eficiencia y efectividad de los mismos. El objetivo en esta fase es la definición de los parámetros de optimización del proceso en sí. Las metodologías adoptadas deben conducir a los resultados enumerados a continuación:
- identificación de todas las actividades innecesarias (no valor agregado);
- racionalización y optimización de todas las actividades restantes restantes (con valor agregado);
- determinación de la secuencia lógica de actividades de valor agregado;
- Identificación del proceso de procesamiento o administrador de procesos;
- Identificación de operadores de procesos, o individuos o grupos, a cargo de llevar a cabo un cierto número de actividades:
- Caracterización puntual de todas las entradas/salida y parámetros cualitativos relacionados para el rendimiento de monitoreo;
- Estimación de costos (en términos de tiempo y recursos) para medir la eficiencia del proceso;
El modelado de procesos comerciales (BPM) es la actividad de representar procesos comerciales en dos aspectos fundamentales:
- identificación de todas las actividades innecesarias (no valor agregado);
- racionalización y optimización de todas las actividades restantes restantes (con valor agregado);
- determinación de la secuencia lógica de actividades de valor agregado;
- Identificación del proceso de procesamiento o administrador de procesos;
- Identificación de operadores de procesos, o individuos o grupos, a cargo de llevar a cabo un cierto número de actividades:
- Caracterización puntual de todas las entradas/salida y parámetros cualitativos relacionados para el rendimiento de monitoreo;
- Estimación de costos (en términos de tiempo y recursos) para medir la eficiencia del proceso;
El mapeo y el análisis de los procesos tal como son actualmente («tal cual») son las fases preliminares para el modelado de los procesos como deberían ser («para ser»). Esta actividad lleva a definir las mejoras necesarias para moverse de los procesos detectados en los «As-Is» a los mejorados y optimizados de los «To-Be». Las acciones que se tomarán para optimizar los procesos pueden ser un tipo incremental y incluirse en el BPM (gestión de procesos comerciales), o radicales, abriendo así la cuestión de la reingeniería de los procesos comerciales (reingeniería de procesos comerciales o BPR). Las intervenciones concretamente pueden concierne a la tecnología y la organización, y normalmente también implican una actividad de capacitación en nuevos procesos.
Gestionar el desempeño de los procesos comerciales significa crear un entorno de trabajo que permita a los empleados trabajar en la mejor de sus habilidades. En general, este enfoque implica una definición de proceso, medición, evaluación y objetivos de recompensa. Además, el entrenador es a menudo una cifra fundamental para una implementación exitosa. Durante la planificación, se establecen los objetivos de rendimiento para los empleados y la maquinaria y el nivel de desempeño planificado para el trabajo. Las expectativas para cada empleado generalmente dependen del trabajo que están llevando a cabo o del departamento en el que lo están. Al final de la fase de planificación, tanto el empleado como la gerencia deben acordar en términos de lo que se prevé. Además, los objetivos establecidos son aquellos que deben lograrse durante un año. La evaluación es generalmente una evaluación anual del desempeño. Esto a menudo tiene en cuenta los comentarios también de colegas y clientes, además de las observaciones de gestión. Las evaluaciones también incluyen una revisión de la evaluación de años anteriores y una evaluación de habilidades. El reconocimiento de las realizaciones del empleado y cualquier área que necesite mejoras. Es una fase fundamental, durante esta fase, el gerente/empleador y los empleados deben discutir cómo mejorar. La gerencia también debe estar abierta a temas que puedan facilitar al empleado para lograr los objetivos. En términos de resultados, los empleados pueden recibir un reconocimiento verbal y/o de bonificación o promociones.
Artículos Relacionados:
