¿Qué es el análisis de datos? Definición y ejemplo

La aplicación sistemática de técnicas estadísticas y lógicas para describir el alcance de los datos, modular la estructura de los datos, condensar la representación de los datos, ilustrarlos mediante imágenes, tablas y gráficos, y evaluar las inclinaciones estadísticas, los datos de probabilidad, para obtener conclusiones significativas, se conoce como análisis de datos. Estos procedimientos analíticos nos permiten inducir la inferencia subyacente de los datos eliminando el caos innecesario creado por el resto de ellos. La generación de datos es un proceso continuo; esto hace que el análisis de datos sea un proceso continuo e iterativo en el que la recopilación y la realización del análisis de datos se realizan simultáneamente. Garantizar la integridad de los datos es uno de los componentes esenciales del análisis de datos.

Hay varios ejemplos en los que se utiliza el análisis de datos que van desde el transporte, la detección de riesgos y fraudes, la interacción con los clientes, la atención sanitaria de la planificación urbana, la búsqueda en la web, la publicidad digital y más.

Considerando el ejemplo de la asistencia sanitaria, como hemos observado recientemente que con el brote de la pandemia del Coronavirus los hospitales se enfrentan al reto de hacer frente a la presión de tratar el mayor número posible de pacientes, considerando que el análisis de datos permite supervisar la utilización de las máquinas y los datos en tales escenarios para lograr un aumento de la eficiencia.

Antes de profundizar más, haga los siguientes requisitos previos para un análisis de datos adecuado:

  • Asegure la disponibilidad de las habilidades analíticas necesarias
  • Asegurar la aplicación adecuada de los métodos de reunión y análisis de datos.
  • Determinar la significación estadística
  • Comprueba si hay un análisis inapropiado
  • Asegurar la presencia de una inferencia legítima e imparcial
  • Asegurar la fiabilidad y la validez de los datos, las fuentes de datos, los métodos de análisis de datos y las inferencias derivadas.
  • Tener en cuenta el alcance del análisis

Métodos de análisis de datos

Hay dos métodos principales de análisis de datos:

1. Análisis cualitativo

Este enfoque responde principalmente a preguntas como “por qué”, “qué” o “cómo”. Cada una de estas preguntas se aborda a través de técnicas cuantitativas como cuestionarios, escalado de actitudes, resultados estándar y más. Este tipo de análisis se realiza normalmente en forma de textos y narraciones, que también pueden incluir representaciones de audio y vídeo.

2. Análisis cuantitativo

Generalmente, este análisis se mide en términos de números. Los datos aquí se presentan en términos de escalas de medición y se extienden para una mayor manipulación estadística.

Las otras técnicas incluyen:

3. Análisis de texto

El análisis de textos es una técnica para analizar textos para extraer hechos legibles por máquina. Su objetivo es crear datos estructurados a partir de contenidos libres y no estructurados. El proceso consiste en cortar y trocear montones de archivos heterogéneos y no estructurados en piezas de datos fáciles de leer, gestionar e interpretar. También se conoce como minería de textos, análisis de textos y extracción de información.

La ambigüedad de los idiomas humanos es el mayor desafío del análisis de textos. Por ejemplo, los humanos saben que “Red Sox Tames Bull” se refiere a un partido de béisbol, pero si este texto es alimentado a una computadora sin conocimientos previos, entonces generaría varias interpretaciones lingüísticamente válidas, y a veces las personas que no están interesadas en el béisbol podrían tener problemas para entenderlo también.

4. Análisis estadístico

Las estadísticas implican la recopilación, interpretación y validación de datos. El análisis estadístico es la técnica que consiste en realizar varias operaciones estadísticas para cuantificar los datos y aplicar el análisis estadístico. Los datos cuantitativos implican datos descriptivos como encuestas y datos de observación. También se denomina análisis descriptivo. Incluye varias herramientas para realizar análisis de datos estadísticos como SAS (Sistema de Análisis Estadístico), SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales), Stat soft, y más.

5. Análisis diagnóstico

El análisis de diagnóstico es un paso más del análisis estadístico para proporcionar un análisis más profundo para responder a las preguntas. También se le conoce como análisis de causa raíz, ya que incluye procesos como el descubrimiento de datos, la minería y la perforación.

El análisis de diagnóstico es un paso más hacia el análisis estadístico para proporcionar un análisis más profundo para responder a las preguntas. También se le conoce como análisis de causa raíz ya que incluye procesos como el descubrimiento de datos, la minería y el drill down y drill through.

Las funciones del análisis de diagnóstico se dividen en tres categorías:

  1. Identificar anomalías: Después de realizar el análisis estadístico, los analistas deben identificar las áreas que requieren un estudio más profundo, ya que tales datos plantean preguntas que no pueden ser respondidas mirando los datos.
  2. Perforar en el análisis (descubrimiento): La identificación de las fuentes de datos ayuda a los analistas a explicar las anomalías. Este paso a menudo requiere que los analistas busquen patrones fuera de los conjuntos de datos existentes y exige extraer datos de fuentes externas, identificando así las correlaciones y determinando si alguna de ellas es de naturaleza causal.
  3. Determinar las relaciones causales: Las relaciones ocultas se descubren observando los acontecimientos que podrían haber dado lugar a las anomalías identificadas. La teoría de la probabilidad, el análisis de regresión, el filtrado y el análisis de datos de series temporales pueden ser útiles para descubrir historias ocultas en los datos.

6. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza datos históricos y los introduce en el modelo de aprendizaje de la máquina para encontrar patrones y tendencias críticas. El modelo se aplica a los datos actuales para predecir lo que sucederá a continuación. Muchas organizaciones lo prefieren por sus diversas ventajas, como el volumen y el tipo de datos, computadoras más rápidas y baratas, programas informáticos fáciles de usar, condiciones económicas más estrictas y la necesidad de diferenciación competitiva.

A continuación se indican los usos comunes del análisis predictivo:

  • Detección de fraudes: Múltiples métodos analíticos mejoran la detección de patrones y previenen el comportamiento criminal.
  • Optimización de las campañas de marketing: Los modelos predictivos ayudan a las empresas a atraer, retener y hacer crecer a sus clientes más rentables. También ayudan a determinar las respuestas de los clientes o las compras, promoviendo las oportunidades de venta cruzada.
  • Mejorando las operaciones: El uso de modelos predictivos también implica la previsión de inventario y la gestión de recursos. Por ejemplo, las aerolíneas utilizan modelos predictivos para fijar los precios de los billetes.
  • Reducción del riesgo: El puntaje crediticio que se utiliza para evaluar la probabilidad de que un comprador incumpla sus compras se genera mediante un modelo predictivo que incorpora todos los datos pertinentes a la solvencia de una persona. Otros usos relacionados con el riesgo son las reclamaciones y los cobros de seguros.

7. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo sugiere varios cursos de acción y esboza las posibles implicaciones que podrían alcanzarse después del análisis predictivo. El análisis prescriptivo que genera decisiones o recomendaciones automatizadas requiere una dirección algorítmica específica y única y clara por parte de quienes utilizan las técnicas analíticas.

Proceso de análisis de datos

Una vez que te propones reunir datos para el análisis, te ves abrumado por la cantidad de información que encuentras para tomar una decisión clara y concisa. Con tantos datos que manejar, necesitas identificar los datos relevantes para tu análisis para derivar una conclusión precisa y tomar decisiones informadas. Los siguientes pasos sencillos le ayudan a identificar y clasificar sus datos para el análisis.

1. Especificación de los requisitos de datos – defina su alcance:

  • Definir preguntas cortas y directas, las respuestas a las que finalmente necesita tomar una decisión.
  • Definir los parámetros de medición
  • Defina qué parámetro tiene en cuenta y cuál está dispuesto a negociar.
  • Defina su unidad de medida. Por ejemplo: tiempo, moneda, salario y más.

2. Recolección de datos

  • Recopile sus datos en base a sus parámetros de medición.
  • Recopile datos de bases de datos, sitios web y muchas otras fuentes. Estos datos pueden no estar estructurados o ser uniformes, lo que nos lleva al siguiente paso.

3. Procesamiento de datos

  • Organice sus datos y asegúrese de añadir notas complementarias, si las hay.
  • Cruce los datos con fuentes confiables.
  • Convierta los datos según la escala de medida que ha definido anteriormente.
  • Excluya los datos irrelevantes.

4. Análisis de datos

  • Una vez que haya recogido sus datos, realice la clasificación, el trazado y la identificación de las correlaciones.
  • A medida que manipule y organice sus datos, puede que tenga que volver a recorrer sus pasos desde el principio, donde puede que tenga que modificar su pregunta, redefinir los parámetros y reorganizar sus datos.
  • Haga uso de las diferentes herramientas disponibles para el análisis de datos.

5. Inferir e interpretar los resultados

  • Revise si el resultado responde a sus preguntas iniciales
  • Revise si ha considerado todos los parámetros para tomar la decisión
  • Revise si hay algún factor que obstaculice la aplicación de la decisión.
  • Elija técnicas de visualización de datos para comunicar mejor el mensaje. Estas técnicas de visualización pueden ser tablas, gráficos, códigos de colores y más.

Una vez que tenga una inferencia, recuerde siempre que es sólo una hipótesis. Los escenarios de la vida real siempre pueden interferir con sus resultados. En el proceso de análisis de datos, hay algunos términos relacionados que se identifican con diferentes fases del proceso.

1. Minería de datos

Este proceso implica métodos para encontrar patrones en la muestra de datos.

2. Modelización de datos

Se refiere a la forma en que una organización organiza y gestiona sus datos.

Técnicas de análisis de datos

Existen diferentes técnicas para el análisis de datos dependiendo de la pregunta en cuestión, el tipo de datos y la cantidad de datos reunidos. Cada una de ellas se centra en las estrategias de asumir los nuevos datos, extraer los conocimientos y profundizar en la información para transformar los hechos y las cifras en parámetros para la toma de decisiones. En consecuencia, las diferentes técnicas de análisis de datos pueden clasificarse de la siguiente manera:

1. Técnicas basadas en las Matemáticas y la Estadística

  • Análisis descriptivo: El análisis descriptivo tiene en cuenta los datos históricos, los indicadores clave de rendimiento, y describe el rendimiento en base a un punto de referencia elegido. Tiene en cuenta las tendencias pasadas y cómo podrían influir en el rendimiento futuro.
  • Análisis de Dispersión: Dispersión en el área en la que se extiende un conjunto de datos. Esta técnica permite a los analistas de datos determinar la variabilidad de los factores en estudio.
  • Análisis de regresión: Esta técnica funciona modelando la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Un modelo de regresión puede ser lineal, múltiple, logístico, cresta, no lineal, datos de vida y más.
  • Análisis factorial: Esta técnica ayuda a determinar si existe alguna relación entre un conjunto de variables. En este proceso, revela otros factores o variables que describen las pautas de la relación entre las variables originales. El Análisis Factorial salta hacia adelante en procedimientos útiles de agrupación y clasificación.
  • Análisis discriminante: Es una técnica de clasificación en la minería de datos. Identifica los diferentes puntos de los diferentes grupos basándose en las mediciones de las variables. En términos simples, identifica lo que hace que dos grupos sean diferentes entre sí; esto ayuda a identificar nuevos puntos.
  • Análisis de Series Temporales: En este tipo de análisis, las mediciones se extienden a través del tiempo, lo que nos da una colección de datos organizados conocidos como series temporales.

2. Técnicas basadas en la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático

  • Redes neuronales artificiales: una red neuronal es un paradigma de programación de inspiración biológica que presenta una metáfora del cerebro para procesar información. Una Red Neural Artificial es un sistema que cambia su estructura basado en la información que fluye a través de la red. Las RNA pueden aceptar datos ruidosos y son altamente precisas. Se pueden considerar altamente fiables en las aplicaciones de clasificación y previsión de negocios.
  • Árboles de decisión: Como su nombre indica, es un modelo en forma de árbol que representa una clasificación o modelos de regresión. Divide un conjunto de datos en subconjuntos más pequeños que se desarrollan simultáneamente en un árbol de decisión relacionado.
  • Programación evolutiva: Esta técnica combina los diferentes tipos de análisis de datos utilizando algoritmos evolutivos. Es una técnica independiente del dominio, que puede explorar un amplio espacio de búsqueda y gestiona la interacción de atributos de forma muy eficiente.
  • Lógica difusa: Es una técnica de análisis de datos basada en la probabilidad que ayuda a manejar las incertidumbres en las técnicas de minería de datos.

3. Técnicas basadas en la visualización y los gráficos

  • Gráfico de columnas, gráfico de barras: Ambos gráficos se utilizan para presentar las diferencias numéricas entre las categorías. El gráfico de columnas toma la altura de las columnas para reflejar las diferencias. Los ejes se intercambian en el caso del gráfico de barras.
  • Gráfico de líneas: Este gráfico se utiliza para representar el cambio de datos en un intervalo continuo de tiempo.
  • Gráfico de área: Este concepto se basa en el gráfico de líneas. Además, llena de color el área entre la polilínea y el eje, representando así una mejor información de la tendencia.
  • Gráfico circular: Se utiliza para representar la proporción de las diferentes clasificaciones. Sólo es adecuado para una sola serie de datos. Sin embargo, se puede hacer de varias capas para representar la proporción de datos en diferentes categorías.
  • Gráfico de embudo: Este gráfico representa la proporción de cada etapa y refleja el tamaño de cada módulo. Ayuda a comparar las clasificaciones.
  • Gráfico de Nube de Palabras: Es una representación visual de los datos de texto. Requiere una gran cantidad de datos, y el grado de discriminación debe ser alto para que los usuarios perciban el más destacado. No es una técnica analítica muy precisa.
  • Gráfico de Gantt: Muestra el tiempo real y el progreso de la actividad en comparación con los requisitos.
  • Radar Chart: Se utiliza para comparar múltiples gráficos cuantificados. Representa qué variables de los datos tienen valores más altos y cuáles más bajos. Una carta radar se utiliza para comparar la clasificación y las series junto con la representación proporcional.
  • Gráfico de dispersión: Muestra la distribución de las variables en forma de puntos en un sistema de coordenadas rectangulares. La distribución en los puntos de datos puede revelar la correlación entre las variables.
  • Gráfico de burbujas: Es una variación del gráfico de dispersión. Aquí, además de las coordenadas x e y, el área de la burbuja representa el 3er valor.
  • Gráfico: Es una especie de gráfico materializado. Aquí la escala representa la métrica, y el puntero representa la dimensión. Es una técnica adecuada para representar comparaciones de intervalos.
  • Diagrama del marco: Es una representación visual de una jerarquía en forma de una estructura de árbol invertida.
  • Diagrama de árbol rectangular: Esta técnica se utiliza para representar relaciones jerárquicas pero al mismo nivel. Hace un uso eficiente del espacio y representa la proporción representada por cada área rectangular.
  • Mapa
    • Mapa regional: Utiliza el color para representar la distribución de valores sobre una partición del mapa.
    • Mapa de puntos: Representa la distribución geográfica de los datos en forma de puntos sobre un fondo geográfico. Cuando los puntos son del mismo tamaño, no tiene sentido para los datos individuales, pero si los puntos son como una burbuja, entonces adicionalmente representa el tamaño de los datos en cada región.
    • Mapa de flujo: Representa la relación entre un área de entrada y un área de salida. Representa una línea que conecta los centros de gravedad geométricos de los elementos espaciales. El uso de líneas de flujo dinámicas ayuda a reducir el desorden visual.
    • Mapa de calor: Representa el peso de cada punto en un área geográfica. El color aquí representa la densidad.

Herramientas de análisis de datos

Hay varios instrumentos de análisis de datos disponibles en el mercado, cada uno con su propio conjunto de funciones. La selección de los instrumentos debe basarse siempre en el tipo de análisis realizado y el tipo de datos trabajados. A continuación se presenta una lista de algunos instrumentos convincentes para el análisis de datos.

1. Excel

Tiene una variedad de características convincentes, y con plugins adicionales instalados, puede manejar una cantidad masiva de datos. Así que, si tienes datos que no se acercan al margen significativo de datos, entonces Excel puede ser una herramienta muy versátil para el análisis de datos.

2. Cuadro

Está dentro de la categoría de herramientas BI, hechas con el único propósito de analizar datos. La esencia de Tableau es la Tabla Pivotante y el Gráfico Pivotante y trabaja para representar los datos de la manera más fácil de usar. Además tiene una característica de limpieza de datos junto con brillantes funciones analíticas.

3. Potencia BI

Inicialmente comenzó como un plugin para Excel, pero más tarde se separó de él para desarrollarse en una de las herramientas de análisis de datos más importantes. Viene en tres versiones: Gratis, Pro y Premium. Su lenguaje PowerPivot y DAX puede implementar sofisticados análisis avanzados similares a los de las fórmulas de Excel.

4. Informe fino

Fine Report viene con una sencilla operación de arrastrar y soltar, que ayuda a diseñar varios estilos de informes y a construir un sistema de análisis de decisiones de datos. Puede conectarse directamente a todo tipo de bases de datos, y su formato es similar al de Excel. Además, también proporciona una variedad de plantillas de tablero y varias bibliotecas de plug-in visual de desarrollo propio.

5. R & Python

Estos son lenguajes de programación muy poderosos y flexibles. R es el mejor en el análisis estadístico, como la distribución normal, los algoritmos de clasificación de clusters y el análisis de regresión. También realiza análisis predictivo individual como el comportamiento de los clientes, sus gastos, los artículos preferidos por él basados en su historial de navegación, y más. También involucra conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.

6. SAS

Es un lenguaje de programación para el análisis y la manipulación de datos, que puede acceder fácilmente a los datos de cualquier fuente. SAS ha introducido un amplio conjunto de productos de perfiles de clientes para análisis de web, medios sociales y marketing. Puede predecir sus comportamientos, gestionar y optimizar las comunicaciones.

Conclusión

Esta es una completa guía para principiantes sobre ¿Qué es el análisis de datos? El Análisis de Datos es la clave de cualquier negocio, ya sea para iniciar una nueva empresa, tomar decisiones de marketing, continuar con un curso de acción particular, o ir a un cierre completo. Las inferencias y las probabilidades estadísticas calculadas a partir del análisis de datos ayudan a fundamentar las decisiones más críticas al descartar todo sesgo humano. Las diferentes herramientas analíticas tienen funciones superpuestas y diferentes limitaciones, pero también son herramientas complementarias. Antes de elegir un instrumento de análisis de datos, es esencial tener en cuenta el alcance de la labor, las limitaciones de infraestructura, la viabilidad económica y el informe final que se ha de preparar.