¿Qué es el análisis de datos?

Antes de saltar al término » Análisis de datos», analicemos el término «Análisis». El análisis en el lenguaje de Layman (inglés simple) es un proceso de responder «¿Cómo?» ¿y por qué?». Por ejemplo, ¿cómo fue el crecimiento de la empresa XYZ en el último trimestre? ¿O por qué las ventas de XYZ Company cayeron el verano pasado? Entonces, para responder esas preguntas, tomamos los datos que ya tenemos. Fuera de eso, filtramos lo que necesitamos. Estos datos filtrados son el conjunto de datos final del fragmento más grande que ya hemos recopilado y que se convierte en el objetivo del análisis de datos. O, a veces, tomamos varios conjuntos de datos y los analizamos para encontrar un patrón. Por ejemplo, tome los datos de ventas de verano durante tres años consecutivos. Averiguar si esa caída en las ventas del verano pasado se debió a algún producto específico que estábamos vendiendo o es simplemente un problema recurrente. Se trata de buscar un patrón. Hacemos análisis sobre cosas o eventos que ya sucedieron en el pasado.podemos definir el Análisis de Datos como:

El proceso de estudiar los datos para encontrar las respuestas a cómo y por qué sucedieron las cosas en el pasado. Por lo general, el resultado del análisis de datos es el conjunto de datos final, es decir, un patrón o un informe detallado que puede utilizar para el análisis de datos.  

Definición de análisis de datos mediante la diferenciación con análisis de datos

Entonces, como hemos discutido anteriormente, el resultado del análisis de datos es el conjunto de datos final, es decir, un patrón o un informe detallado que puede usar más para el análisis de datos . Entonces, ¿qué significa análisis de datos? Cuando haya terminado con el análisis de datos, tendrá todos sus resultados, informes y conjuntos de datos en la mano. Ahora, ¿qué sigue? A continuación, dará un paso hacia la toma de decisiones y ese paso se conoce como » Análisis de datos «. En el análisis de datos, leer el conjunto de datos o el resultado del análisis de datos y procesarlos para descubrir los eventos que probablemente ocurran en el futuro. 

Ejemplo:

Digamos que tienes un negocio y vendes productos diarios. Su modelo de negocio es bastante simple. Usted compra productos al proveedor y los vende al cliente. Supongamos que el mayor desafío para su negocio es encontrar la cantidad adecuada de existencias en el momento dado. No puede almacenar el exceso de productos diarios ya que son perecederos y, si se estropean, no puede venderlos, lo que resulta en una pérdida directa para usted. Al mismo tiempo, no puede subabastecerse, ya que puede resultar en la pérdida de clientes potenciales. Pero el análisis de datos puede ayudarlo a predecir la fuerza de sus clientes en un momento dado. Usando ese resultado, puede almacenar lo suficiente sus suministros, a su vez, minimizando la pérdida. En palabras simples, mediante el análisis de datos, puede averiguar la época del año en que su tienda tiene menos o más clientes. Usando esta información,

¿Por qué análisis de datos?

“Los datos están en todas partes”, en hojas, en plataformas de redes sociales, en reseñas de productos y comentarios, en todas partes. En esta última era de la información, se crea a velocidades vertiginosas y, cuando los datos se analizan correctamente, pueden ser el activo más valioso de una empresa. “ Para hacer crecer su negocio, incluso para crecer en su vida, a veces todo lo que necesita hacer es ¡Análisis! “Si tu negocio no está creciendo, entonces tienes que mirar hacia atrás y reconocer tus errores y hacer un plan nuevamente sin repetir esos errores. E incluso si su negocio está creciendo, debe esperar hacer que el negocio crezca más. Todo lo que necesita hacer es analizar sus datos comerciales y procesos comerciales.

Tipos de métodos de análisis de datos

Los principales métodos de análisis de datos son:

1. Análisis descriptivo
2. Análisis de diagnóstico
3. Análisis predictivo
4. Análisis Prescriptivo
5. Análisis estadístico

1. Análisis descriptivo

El análisis descriptivo observa los datos y analiza los eventos pasados ​​para obtener información sobre cómo abordar los eventos futuros. Examina el rendimiento pasado y comprende el rendimiento mediante la extracción de datos históricos para comprender la causa del éxito o el fracaso en el pasado. Casi todos los informes de gestión, como ventas, marketing, operaciones y finanzas, utilizan este tipo de análisis.

Ejemplo: tomemos un ejemplo de DMart, podemos ver el historial del producto y descubrir qué productos se han vendido más o qué productos tienen una gran demanda al observar las tendencias del producto vendido y, en función de su análisis, podemos tomar la decisión de poniendo un stock de ese artículo en gran cantidad para el próximo año.

2. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico va de la mano con el análisis descriptivo. Así como el análisis descriptivo descubre qué sucedió en el pasado, el análisis de diagnóstico, por otro lado, descubre por qué sucedió eso o qué medidas se tomaron en ese momento, o con qué frecuencia ha sucedido. Básicamente, brinda una explicación detallada de un hecho particular. escenario mediante la comprensión de los patrones de comportamiento.

Ejemplo: Tomemos de nuevo el ejemplo de Dmart. Ahora bien, si queremos averiguar por qué un producto en particular tiene tanta demanda, es por su marca o es por su calidad. Toda esta información se puede identificar fácilmente mediante el análisis de diagnóstico.

3. Análisis predictivo

Cualquier información que hayamos recibido del análisis descriptivo y de diagnóstico, podemos usar esa información para predecir datos futuros. básicamente descubre lo que es probable que suceda en el futuro. Ahora, cuando digo datos futuros no significa que nos hayamos convertido en adivinos, al observar las tendencias pasadas y los patrones de comportamiento estamos pronosticando que podría suceder en el futuro.

Ejemplo: El mejor ejemplo serían los sistemas de recomendación de Amazon y Netflix. Es posible que haya notado que cada vez que compra cualquier producto de Amazon, en el lado del pago le muestra una recomendación que dice que el cliente que compró esto también compró este producto, esa recomendación se basa en el comportamiento de compra del cliente en el pasado. Al observar el comportamiento de compra anterior del cliente, el analista crea una asociación entre cada producto y esa es la razón por la que muestra una recomendación cuando compra cualquier producto.  

El siguiente ejemplo sería Netflix, cuando mira cualquier película o serie web en Netflix, puede ver que Netflix le brinda muchas películas o series web recomendadas, esa recomendación se basa en datos pasados ​​​​o tendencias pasadas, identifica qué película o La serie ha ganado mucho interés público y, en base a eso, crea una recomendación.  

4. Análisis Prescriptivo

Este es un método avanzado de análisis predictivo. Ahora, cuando predices algo o cuando empiezas a pensar fuera de la caja, definitivamente tendrás muchas opciones, y luego nos confundimos sobre qué opción funcionará realmente. El análisis prescriptivo ayuda a encontrar cuál es la mejor opción para que esto suceda o funcione. Así como el análisis predictivo pronostica datos futuros, el análisis prescriptivo, por otro lado, ayuda a que suceda lo que hayamos pronosticado. El análisis prescriptivo es el nivel más alto de análisis que se utiliza para elegir la mejor solución óptima al observar datos descriptivos, de diagnóstico y predictivos.

Ejemplo: el mejor ejemplo sería el automóvil autónomo de Google, al observar las tendencias pasadas y los datos pronosticados, identifica cuándo girar o cuándo reducir la velocidad, que funciona de manera muy similar a un conductor humano.

5. Análisis estadístico

El análisis estadístico es un enfoque o técnica estadística para analizar conjuntos de datos con el fin de resumir sus características importantes y principales, generalmente mediante el uso de algunas ayudas visuales. Este enfoque se puede utilizar para recopilar conocimientos sobre los siguientes aspectos de los datos:

1. Principales características o rasgos de los datos.
2. Las variables y sus relaciones.
3. Averiguar las variables importantes que se pueden utilizar en nuestro problema.

Proceso de análisis de datos

El análisis de datos tiene la capacidad de transformar los datos sin procesar disponibles en información significativa para su negocio y su toma de decisiones. Si bien existen varias formas diferentes de recopilar e interpretar estos datos, la mayoría de los procesos de análisis de datos siguen los mismos seis pasos generales.

1. Especificar requisitos de datos
2. Recolectar datos
3. Limpiar y procesar los datos
4. Analizar los datos
5. Interpretación
6. Reporte

1. Especificar los requisitos de datos

En el paso 1 del proceso de análisis de datos, defina lo que desea responder a través de los datos. Por lo general, esto surge de un problema comercial o preguntas, como

• ¿Cómo podemos reducir los costos de producción sin sacrificar la calidad?
• ¿Cómo ven los clientes nuestra marca?
• ¿Cómo podemos aumentar las oportunidades de ventas usando nuestros recursos actuales?

2. Recopilar datos

• Encuentre su fuente : determine qué información se puede recopilar de las fuentes existentes y qué necesita encontrar en otro lugar.
• Colección estandarizada : cree un sistema de nombres y almacenamiento de archivos con anticipación.
• Mantenga un registro: mantenga los datos organizados en un registro con fechas y agregue notas de origen a medida que avanza.

¿Dónde se recopilan los datos?

Fuentes internas	Fuentes externas
Datos de atención al cliente	API de redes sociales
análisis de marketing	Datos públicos de Google
Estadísticas de ventas	Datos del gobierno público
Datos de recursos humanos	Datos financieros globales
	Tendencias de Google
	Estadísticas oficiales de investigación

3. Limpiar y procesar los datos

Asegúrese de que sus datos sean correctos y utilizables identificando y eliminando cualquier error o corrupción.

• Supervise los errores : mantenga un registro y observe las tendencias de dónde provienen la mayoría de los errores.
• Valide la precisión : investigue e invierta en herramientas de datos que le permitan limpiar sus datos en tiempo real.
• Examine los datos duplicados : identifique y elimine los duplicados para ahorrar tiempo durante el análisis.
• Eliminar todo el formato : estandarice el aspecto de sus datos eliminando cualquier estilo de formato.

4. Analizar los datos

Las diferentes técnicas de análisis de datos le permiten comprender, interpretar y derivar conclusiones en función de su pregunta o problema empresarial. 

Análisis descriptivo	Análisis inferencial
Análisis de datos que ayuda a mostrar variables de manera significativa y encontrar patrones.	Explorar la relación entre múltiples variables para hacer predicciones.
Medida de Tendencia: La posición central de una distribución de frecuencia para un grupo de datos.	Correlación: Describe la relación entre dos variables.
Medida de dispersión: Resumir un grupo de datos describiendo cómo se distribuyen las puntuaciones.	Regresión: Muestra o predice la relación entre dos variables.
	Análisis de varianza: prueba hasta qué punto difieren dos grupos.

5. Interpretación

Mientras interpreta el resultado de sus datos, hágase estas preguntas clave:

• ¿Los datos responden a tu pregunta? ¿Cómo?
• ¿Los datos le ayudan a defenderse de cualquier objeción? ¿Cómo?
• ¿Hay alguna limitación o ángulo que no hayas considerado?

6. Informe

El análisis de datos se puede utilizar para informar a diferentes personas:

• Un colaborador o cliente principal
• Ejecutivos y líderes empresariales
• un supervisor tecnico
   
• Manténgalo sucinto: organice los datos de manera que sea fácil para diferentes audiencias hojearlos para encontrar la información más relevante para ellos.
• Hágalo visual: use técnicas de visualización de datos, como tablas y gráficos, para comunicar el mensaje con claridad.
• Incluya un resumen ejecutivo : esto le permite a alguien analizar sus hallazgos por adelantado y aprovechar sus puntos más importantes para influir en sus decisiones.

Herramientas de análisis de datos

Las herramientas de análisis de datos facilitan a los usuarios el procesamiento y la manipulación de datos, analizan las relaciones y correlaciones entre conjuntos de datos y también ayudan a identificar patrones y tendencias para la interpretación. A continuación se muestra la lista de algunas herramientas populares que se explican brevemente:

1. S.A.S.

SAS fue un lenguaje de programación desarrollado por el Instituto SAS para realizar análisis avanzados, análisis multivariados, inteligencia empresarial, gestión de datos y análisis predictivo. Es un software propietario escrito en C y su paquete de software contiene más de 200 componentes. Su lenguaje de programación se considera de alto nivel, lo que facilita su aprendizaje. Sin embargo, SAS fue desarrollado para usos muy específicos y no todos los días se agregan herramientas poderosas a la extensa colección ya existente, lo que lo hace menos escalable para ciertas aplicaciones. Sin embargo, se jacta del hecho de que puede analizar datos de varias fuentes y también puede escribir los resultados directamente en una hoja de cálculo de Excel.

2. Microsoft Excel 

Es una aplicación de hoja de cálculo importante que puede ser útil para registrar gastos, graficar datos y realizar una fácil manipulación y búsqueda o generar tablas dinámicas para proporcionar los informes resumidos deseados de grandes conjuntos de datos que contienen hallazgos de datos significativos. Está escrito en C#, C++ y .NET Framework, y su versión estable se lanzó en 2016. Implica el uso de un lenguaje de programación de macros llamado Visual Basic para desarrollar aplicaciones. Tiene varias funciones integradas para satisfacer las diversas necesidades estadísticas, financieras y de ingeniería. Es el estándar de la industria para aplicaciones de hojas de cálculo.

3. R 

Es uno de los principales lenguajes de programación para realizar gráficos y cálculos estadísticos complejos. Es un lenguaje gratuito y de código abierto que se puede ejecutar en varias plataformas UNIX, Windows y macOS. También tiene una interfaz de línea de comandos que es fácil de usar. Sin embargo, es difícil de aprender, especialmente para las personas que no tienen conocimientos previos sobre programación. Sin embargo, es muy útil para construir software estadístico y es muy útil para realizar análisis complejos. Tiene más de 11 000 paquetes y podemos explorar los paquetes por categorías. Estos paquetes también se pueden ensamblar con Big Data, el catalizador que ha transformado las opiniones de varias organizaciones sobre los datos no estructurados. 

4. python

Es un poderoso lenguaje de programación de alto nivel que se utiliza para la programación de propósito general. Python admite métodos de programación tanto estructurados como funcionales. Su extensa colección de bibliotecas lo hacen muy útil en el análisis de datos. El conocimiento de Tensorflow, Theano, Keras, Matplotlib, Scikit-learn y Keras puede acercarlo mucho más a su sueño de convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático. Todo en python es un objeto y este atributo lo hace muy popular entre los desarrolladores.

5. Cuadro público

Tableau Public es un software gratuito desarrollado por la empresa pública «Tableau Software» que permite a los usuarios conectarse a cualquier hoja de cálculo o archivo y crear visualizaciones de datos interactivas. También se puede usar para crear mapas, tableros y actualizaciones en tiempo real para facilitar la presentación en la web. Los resultados se pueden compartir a través de los sitios de redes sociales o directamente con el cliente, lo que hace que su uso sea muy conveniente.

6. RapidMiner

RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos extremadamente versátil desarrollada por «RapidMiner Inc». El software enfatiza las capacidades de ciencia de datos ultrarrápidas y proporciona un entorno integrado para la preparación de datos y la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo. También puede funcionar con muchos tipos de fuentes de datos, incluidos Access, SQL, Excel, Tera data, Sybase, Oracle, MySQL y Dbase.

7. Cuchillo 

Knime, Konstanz Information Miner es un software de análisis de datos gratuito y de código abierto. También se utiliza como plataforma de informes e integración. Implica la integración de varios componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos a través del revestimiento modular de tuberías de datos. Está escrito en Java y desarrollado por KNIME.com AG. Se puede operar en varios sistemas operativos como Linux, OS X y Windows. Actualmente, más de 500 empresas utilizan este software con fines operativos y algunas de ellas incluyen Aptus Data Labs y Continental AG.