Qué es el análisis de datos: definición, etapas y ejemplos

La inferencia causal es el proceso de sacar conclusiones sobre las relaciones causales entre variables a partir de datos. Es un aspecto fundamental del análisis de datos, ya que nos permite responder preguntas como “¿Cuál es el efecto de X sobre Y?” o “¿Cómo cambiaría Y si interviniéramos en X?”. La inferencia causal no sólo https://gravatar.com/yffutbyybqdzvvunkm es relevante para la investigación científica, sino también para la formulación de políticas, las decisiones comerciales y el razonamiento cotidiano. El análisis de datos en la estadística es una disciplina que se encarga de examinar, interpretar y presentar los datos recopilados en una investigación o experimento.

Se trata de un enfoque sistemático y estructurado para comprender y dar sentido a los datos recopilados, ya sea en forma de números, texto, imágenes u otros formatos. En algunos casos, las aplicaciones analíticas pueden configurarse para desencadenar automáticamente acciones empresariales. Por https://www.touteslesadresses.fr/company/insert/complete?companyId=3301096 otra parte, el último paso en el proceso de análisis de datos es la comunicación de los resultados generados por los modelos analíticos a los ejecutivos de la empresa y otros usuarios finales. Se pueden diseñar gráficos y otras infografías para facilitar la comprensión de los resultados.

¿Cuáles son los tipos más comunes de análisis de datos?

De hecho, el análisis de datos es una subcategoría de la analítica de datos que se ocupa específicamente de extraer el significado de los datos. La analítica de datos, en su conjunto, incluye procesos que van más allá del análisis, como la ciencia de datos (que utiliza los datos para teorizar y predecir) y la ingeniería de datos (que construye sistemas de datos). El análisis de datos elimina las conjeturas del marketing, el desarrollo de productos, la creación de contenidos y el servicio al cliente.

  • Un lago de datos es diferente porque puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados sin ningún procesamiento posterior.
  • De hecho, según un informe reciente de Forrester, las organizaciones basadas en datos pueden crecer más de un 30 % al año.
  • Esto puede incluir la normalización de los datos, el filtrado de información relevante y la agregación de datos para obtener una visión más completa.
  • La primera definición formal de análisis de datos se atribuye a John Wilder Tukey, un matemático y estadístico, en 1961.
  • La herramienta ofrece recursos completos y robustos para que utilices los datos de tu empresa y del mercado, realizando (y automatizando) análisis que agregan valor real.
  • La estructura y el esquema de los datos se definen previamente para optimizar la rapidez de la búsqueda y elaboración de informes.

Es importante asegurarse de que los datos recopilados sean precisos, confiables y representativos del fenómeno que se está estudiando. Una vez que los datos han sido recopilados y almacenados, el siguiente paso es analizarlos. El análisis permite a las organizaciones entender mejor sus patrones y tendencias existentes. http://www.brenkoweb.com/user/22121/profile Algunas herramientas comunes para el análisis incluyen tablas dinámicas, gráficos estadísticos e incluso tecnologías avanzadas como Inteligencia Artificial (AI). Estas herramientas permiten a las organizaciones ver claramente la relación entre sus variables clave y cómo influyen en el resultado final.

Herramientas Digitales más usadas para recopilar y analizar datos

Antes de comenzar el análisis, es necesario limpiar los datos para eliminar errores, valores atípicos y datos incompletos o irrelevantes. La compañías pueden disponer hoy de enormes bases de datos, por ejemplo, al crear aplicaciones donde pueda acceder toda su clientela y público objetivo. La limpieza de datos implica la búsqueda de errores, como duplicaciones, incoherencias, redundancias o formatos incorrectos.

  • Un Actuario es un profesional con grandes conocimientos de matemáticas y estadística, cuya principal tarea es el análisis de la información de los riesgos económicos y la búsqueda de probabilidades para la solución de problemas.
  • Es decir, este análisis incluye todas las herramientas a las que podemos recurrir para el estudio de una base de datos, incluso las visuales como el histograma, el diagrama de barras, el gráfico circular, entre otros.
  • Así como el análisis de datos depende esencialmente de la tecnología, también ayuda a simplificar su aplicación.
  • El análisis puede optimizar el marketing para obtener más conversiones y menos desperdicio de publicidad.

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