Seis pasos del proceso de análisis de datos

La recopilación, transformación y organización de datos para sacar conclusiones, hacer predicciones para el futuro y tomar decisiones informadas basadas en datos se denomina análisis de datos. La profesión que maneja el análisis de datos se llama Analista de datos. Existe una gran demanda de analistas de datos ya que los datos se están expandiendo rápidamente en la actualidad. El análisis de datos se utiliza para encontrar posibles soluciones a un problema empresarial. La ventaja de ser analista de datos es que pueden trabajar en cualquier campo que les guste: salud, agricultura, TI, finanzas, negocios. La toma de decisiones basada en datos es una parte importante del análisis de datos. Facilita mucho el proceso de análisis. Hay seis pasos para el análisis de datos. Están:

1. Preguntar o especificar requisitos de datos
2. Preparar o recopilar datos
3. Limpiar y Procesar
4. Analizar 
5. Cuota
6. Actuar o Informar

Cada paso tiene su propio proceso y herramientas para sacar conclusiones generales basadas en los datos. 

1. Pregunta 

El primer paso en el proceso es Preguntar . Al analista de datos se le asigna un problema/tarea comercial. El analista tiene que entender la tarea y las expectativas de las partes interesadas para la solución. Una parte interesada es una persona que ha invertido su dinero y recursos en un proyecto. El analista debe ser capaz de hacer diferentes preguntas para encontrar la solución adecuada a su problema. El analista tiene que encontrar la causa raíz del problema para comprender completamente el problema. El analista debe asegurarse de no tener distracciones mientras analiza el problema. Comuníquese de manera efectiva con las partes interesadas y otros colegas para comprender completamente cuál es el problema subyacente. Las preguntas que debe hacerse para la fase Preguntar son: 

• ¿Cuáles son los problemas que están siendo mencionados por mis partes interesadas?
• ¿Cuáles son sus expectativas para las soluciones?

2. Prepárate 

El segundo paso es preparar o recopilar los datos.Este paso incluye la recopilación de datos y su almacenamiento para su posterior análisis. El analista tiene que recopilar los datos en función de la tarea asignada de múltiples fuentes. Los datos deben recopilarse de varias fuentes, internas o externas. Los datos internos son los datos disponibles en la organización para la que trabaja, mientras que los datos externos son los datos disponibles en fuentes distintas a su organización. Los datos que recopila un individuo a partir de sus propios recursos se denominan datos de primera persona. Los datos que se recopilan y venden se denominan datos de segunda parte. Los datos que se recopilan de fuentes externas se denominan datos de terceros. Las fuentes comunes de donde se recopilan los datos son entrevistas, encuestas, comentarios, cuestionarios. Los datos recopilados se pueden almacenar en una hoja de cálculo o en una base de datos SQL. 

Una hoja de cálculo es una hoja de cálculo digital que contiene filas y columnas, mientras que una base de datos contiene tablas que tienen funciones para manipular los datos. Las hojas de cálculo se utilizan para almacenar algunos miles o diez mil de datos, mientras que las bases de datos se utilizan cuando hay demasiadas filas para almacenar. Las mejores herramientas para almacenar los datos son MS Excel o Google Sheets en el caso de las hojas de cálculo y hay muchas bases de datos como Oracle, Microsoft para almacenar los datos.

3. Limpiar y procesar datos 

El tercer paso es Proceso . Después de recopilar los datos de múltiples fuentes, es hora de limpiarlos datos. Datos limpios significa datos que están libres de errores ortográficos, redundancias e irrelevancia. Los datos limpios dependen en gran medida de la integridad de los datos. Puede haber datos duplicados o los datos pueden no estar en un formato, por lo tanto, los datos innecesarios se eliminan y limpian. Hay diferentes funciones proporcionadas por SQL y Excel para limpiar los datos. Este es uno de los pasos más importantes en el análisis de datos, ya que los datos limpios y formateados ayudan a encontrar tendencias y soluciones. La parte más importante de la fase de proceso es verificar si sus datos están sesgados o no. El sesgo es un acto de favorecer a un grupo/comunidad en particular mientras se ignora al resto. El sesgo es un gran no-no, ya que podría afectar el análisis general de datos. El analista de datos debe asegurarse de incluir todos los grupos mientras se recopilan los datos. 

4. Analizar 

El cuarto paso es Analizar . Los datos limpios se utilizan para analizar e identificar tendencias. También realiza cálculos y combina datos para obtener mejores resultados. Las herramientas utilizadas para realizar los cálculos son Excel o SQL. Estas herramientas proporcionan funciones integradas para realizar cálculos o el código de muestra se escribe en SQL para realizar cálculos. Con Excel, podemos crear tablas dinámicas y realizar cálculos, mientras que SQL crea tablas temporales para realizar cálculos. Los lenguajes de programación son otra forma de resolver problemas. Facilitan mucho la resolución de problemas al proporcionar paquetes. Los lenguajes de programación más utilizados para el análisis de datos son R y Python.

5. Comparte

El quinto paso es Compartir. Nada es más convincente que una visualización. Los datos ahora transformados deben convertirse en una imagen (gráfico, gráfico). La razón para hacer visualizaciones de datos es que puede haber personas, en su mayoría partes interesadas, que no son técnicas. Las visualizaciones están hechas para una comprensión simple de datos complejos. Tableau y Looker son las dos herramientas populares que se utilizan para realizar visualizaciones de datos atractivas. Tableau es una herramienta simple de arrastrar y soltar que ayuda a crear visualizaciones atractivas. Looker es una herramienta de visualización de datos que se conecta directamente a la base de datos y crea visualizaciones. Tableau y Looker son igualmente utilizados por los analistas de datos para crear una visualización. R y Python tienen algunos paquetes que brindan hermosas visualizaciones de datos. R tiene un paquete llamado ggplot que tiene una variedad de visualizaciones de datos. Se da una presentación basada en los resultados de los datos. Compartir los conocimientos con los miembros del equipo y las partes interesadas ayudará a tomar mejores decisiones. Ayuda a tomar decisiones más informadas y conduce a mejores resultados. 

6. Actuar o Informar

El paso final/sexto es Act. Después de una presentación basada en sus hallazgos, las partes interesadas discuten si avanzar o no. Si estuvieron de acuerdo con sus recomendaciones, avanzan más con sus soluciones. Si no están de acuerdo con sus hallazgos, tendrá que profundizar más para encontrar más soluciones posibles. Cada paso tiene que ser reorganizado. Tenemos que repetir cada paso para ver si hay lagunas allí. Los datos recopilados deben revisarse para ver si hay algún sesgo e identificar opciones. Después de identificar las lagunas y analizar los datos, se vuelve a hacer una presentación.