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¿Qué es el análisis de datos? Investigación, tipos y ejemplos

Vamos a ver cada uno de estos métodos de análisis de datos, junto con un ejemplo de cómo puede aplicarse cada uno de ellos en el mundo real. Data analytics es importante en muchas industrias, ya que muchos líderes empresariales utilizan los datos para tomar decisiones informadas. Un fabricante de zapatos deportivos puede https://noticianegocios.com/mexico/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ mirar los datos de ventas para determinar qué diseños continuar y cuáles retirar, o un administrador de la salud puede mirar los datos de inventario para determinar los suministros médicos que deben pedir. En Coursera se estudian los datos de inscripción para determinar qué tipo de cursos añadir a las ofertas.

2 Tipos de análisis de datos

  • Además, ayuda a las empresas a evaluar el historial de transacciones para automatizar algunos procesos (como el otorgamiento de crédito).
  • Hoy en día, este es un proceso muy popular, basado en el uso de herramientas avanzadas para capturar, almacenar y procesar datos.
  • Hasta ahora, hemos visto tipos de análisis que examinan y sacan conclusiones sobre el pasado.
  • Tener un sólido análisis financiero puede aumentar la confianza de los inversores y otros stakeholders, ya que demuestra que la empresa está bien gestionada y tiene un futuro financiero prometedor.
  • Se basa en un método de búsqueda y organización de datos históricos para identificar patrones.

Su objetivo es guiar a las organizaciones y profesionales hacia decisiones informadas y estrategias óptimas, considerando diversas variables y posibles escenarios. Al utilizar el formato condicional de manera efectiva, puedes mejorar significativamente tu productividad en Excel, ahorrando tiempo y esfuerzo en la visualización y análisis de datos. En una era en donde los datos de los clientes se comparten entre canales, sistemas https://extracolumna.com/mexico/2024/05/conseguir-un-salario-por-encima-del-promedio-en-el-mundo-de-los-datos-gracias-al-bootcamp-de-tripleten/ y aplicaciones, conocer bien a tus clientes es un punto clave para el éxito de tu organización. Sin saber cuáles son las preferencias de los clientes para tomar decisiones de acuerdo a ellas, tu empresa puede comenzar a perderlos y bajar su tasa de retención de clientes considerablemente. Los datos se han convertido en una valiosa fuente de información y guía para la toma de decisiones en la sociedad contemporánea.

Análisis de datos: Concepto, metodología y técnicas

Como parte final de este artículo, vamos a conocer cuáles son los objetivos del análisis financiero. Por último, esta herramienta del análisis financiero sirve para calcular la eficacia de las inversiones para el rendimiento de la compañía y aquí se puede hacer uso del ROI (Retorno de Inversión). En el análisis financiero esto es curso de análisis de datos necesario para determinar la capacidad de una empresa para adquirir una deuda, y esto depende de la rentabilidad que esta puede alcanzar. Al analizar periódicamente el desempeño financiero y operativo, puedes identificar áreas de oportunidades de crecimiento, promoviendo una cultura de mejora continua y adaptación al cambio.

Solución de servicio de atención al cliente

A quien le guste aprender, resolver problemas y hacer una diferencia puede disfrutar de esta disciplina. Existe ese conjunto de datos que nos produce dolor de cabeza, la amenaza siempre latente del síndrome del impostor, y los debates infinitos sobre cuál es el mejor lenguaje de programación o herramienta de visualización de datos. Las etapas del análisis de datos incluyen la recolección de datos, la limpieza de datos, la transformación de datos, el análisis exploratorio de datos y el modelado de datos.

que es analisis de datos

Estos procesos son bloques de creación que preparan el camino para obtener insights más sofisticados a partir de análisis predictivos y prescriptivos. Es posible que las conclusiones de fases posteriores requieran volver a trabajar en una fase anterior, lo que implica un proceso más cíclico que lineal. Lo más importante es que el éxito de los procesos de análisis de datos depende de la capacidad de repetición y automatización de cada uno de estos pasos.

El siguiente paso es la definición de hipótesis y preguntas que se trabajarán y deberán ser respondidas con análisis de datos. El objetivo es descubrir nuevas relaciones, previamente desconocidas o sospechosas, para enriquecer aún más la estrategia empresarial. Una variante del análisis de datos exploratorio y descriptivo busca profundizar aún más en los datos para descubrir la correlación entre diferentes hechos o eventos. Por lo tanto, utiliza un método que primero tiene como objetivo mapear las anomalías en la información, todo lo que no se puede explicar con los datos. Por ejemplo, es posible utilizar la analítica predictiva para intentar descubrir qué productos de una empresa tendrán más ventas durante el periodo navideño. Hay una gran cantidad de información valiosa que se puede extraer de los datos corporativos, y un gerente inteligente debe aprender a convertirla en grandes oportunidades.

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Ejemplos reales de estudio de analisis de datos en organizaciones

Los resultados finales de una elección se definen en votaciones, de forma que ninguna encuesta, método estadístico, o IA puede decir con exactitud y consistencia cómo serán estos resultados. “Creo que ahora hubo un poquito más de fluidez, a diferencia del primer debate”, dijo Alarcón Olguín. “El que las preguntas vinieran de personas reales o por lo menos visibles, con los con los videos, le dio un poquito más de fluidez.

  • Otras clasificaciones no se basan en la naturaleza de los datos, sino en el propósito del análisis.
  • Esta fase debe realizarse antes del Análisis porque, según la limpieza de datos, el resultado del Análisis estará más cerca del resultado esperado.
  • El último proceso suele ser el más “humano” de todos, en el que los datos se revisan a través de procesos predefinidos para llegar a una conclusión informada.
  • Su objetivo principal es identificar patrones o estructuras subyacentes en los datos.
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