Análisis de Datos: entiéndelo en la práctica y conoce sus 4 tipos principales

De forma general, el análisis de datos es un proceso de inspeccionar, investigar y almacenar información en forma de datos para obtener nuevos conocimientos.

Se puede decir que el análisis de datos tiene un único objetivo que es transformar números y referencias para que los profesionales puedan tomar las mejores decisiones.

Por la razón mencionada anteriormente, el análisis de datos se considera el nuevo oro en el que invertir: empresas, científicos, investigadores, en definitiva, cualquier sociedad de cualquier segmento o área puede beneficiarse de esta estrategia.

¿Por qué invertir en análisis de datos?

Lo que hay que saber es que sin un buen análisis de datos, las empresas tendrán poca ventaja competitiva sobre la competencia e incluso ignoraron información sobre el futuro del mercado.

Otra gran pérdida para las organizaciones que no invierten en análisis de datos es la falta de inteligencia organizacional. 

Las ventajas son:

• Capacidad de sintetizar información: el proceso de tomar hechos y datos sin procesar sobre personas, lugares, cosas, eventos y otras entidades y organizarlos para generar conocimientos inteligentes.
• Habilidad de aprender:combina monitoreo, captura, curación y difusión de conocimiento explícito sobre personas y máquinas. El gran logro de la capacidad de aprender es recopilar datos tanto de forma individual (información personal) y redes conectadas (datos sociales).
• Capacidad para ofrecer conocimientos a escala: proporcionando soporte de toma de decisiones contextual y automatización para todos en la organización, ya sean ejecutivos, gerentes o incluso trabajadores de primera línea en las máquinas.
• Cultura data driven: es la implementación de una cultura organizacional centrada en los datos, incluyendo el análisis de datos como uno de los valores esenciales.

Una organización que invierte en análisis de datos podrá cumplir su misión organizacional. Así, estará más cerca de lograr su objetivo principal y así compartir información internamente, generando eficiencia para todas las áreas.

Analizando datos con Python

Al estudiar ciencia de datos y comprender toda la ciencia que estudia y abarca el análisis de datos, los profesionales obtienen el estatus de partidarios de misión organizacional y convertirse en guardianes del propósito.

Existen software que soportan el análisis de datos con una simplicidad única. Pero ahora hablemos de Python. La buena noticia es que no necesitas ser desarrollador para utilizarlo, ya que es un lenguaje accesible y didáctico para todos.

Si quieres convertirte en un científico de datos e iniciar su trabajo en esta área, existen software con un lenguaje muy simple y de baja complejidad. Uno de los grandes diferenciadores de Python es dejar de lado la sintaxis compleja para hacerlo todo más sencillo.

Pero ¿por qué usar Python en su análisis de datos?

• El idioma es simple y fácil de aprender;
• Su estructura es portátil, extensa y multiplataforma;
• Dispone de licencia de uso público.

Por lo tanto, un buen análisis de datos comienza con hacer la pregunta correcta. Recuerde que las preguntas deben ser claras, directas y concisas.

Cómo preparar tu sistema para ejecutar Python y más ventajas de esta plataforma

Para programar en Python necesitas instalar Júpiter y el Panda, Software gratuito que se ejecuta en todas las plataformas sin problemas.

El Python incluso incluye marcos para desarrolladores web. El lenguaje es tan simple que no necesariamente es necesario ser programador, como se indicó anteriormente. Los cursos gratuitos en Youtube pueden ayudar mucho.

De cualquier manera, es importante participar en seminarios web, grupos de estudio y conversaciones con profesionales de datos.

Data Analytics o análisis de datos: descubre las categorías

El análisis de datos, tal como se conceptualizó anteriormente, es el proceso de explorar, identificar para analizar datos y así ayudar a cualquier organización a resolver problemas, generar conocimientos y tomar decisiones más eficientes.

Una gran ventaja de las empresas que optan por una cultura data driven  es minimizar los riesgos, ya que los datos se utilizan para guiar la deliberación y, así, proporcionar caminos más asertivos.

El papel de los datos en estas organizaciones es convertir información en acciones y acciones en datos. Este ciclo constante hace que la cultura impulsada por los datos sea una realidad en ese entorno y se convierta en parte de la esencia de la cultura corporativa.

Estas son categorías de datos:

• Información personal: también conocido como información personal o identificación personal (PII), es cualquier información relacionada con una persona identificable.
• Datos empresariales: Son datos de grandes empresas que realizan un elevado volumen de transacciones financieras. Los datos de estas grandes corporaciones son complejos y necesitan especial cuidado relacionado con la seguridad y la posibilidad de acceso en todas las sucursales.
• Datos sociales: son los datos que las personas comparten en las redes sociales. Este tipo de datos pueden ser utilizados libremente por las empresas. Un ejemplo de uso es afinar mejor un anuncio en Google ADS, dejándolo con la segmentación ideal para tu persona y así llegar a tu audiencia.

¿Qué son los datos imperfectos?

Un problema importante con los datos sociales es que se consideran datos imperfectos. Este tipo de datos recopilados en las redes sociales están sujetos a sentimientos del momento, caracterizados como datos temporales. Por tanto, es necesario filtrarlos.

Se pueden utilizar para publicidad y para decisiones que necesitan instantaneidad: pruebas de producto, mejoras del servicio de emergencia, fallos del servicio, quejas de todo tipo, mejoras del servicio al cliente, o incluso otros ajustes más significativos.

Las grandes organizaciones cuentan con equipos completos recopilando información en las redes sociales, haciendo un trabajo exquisito de escucha social y convertir los datos sociales en inteligencia social.

Estos análisis alimentan sectores como: calidad, servicio, comercial y otras áreas que necesitan tener una percepción inmediata del usuario y del cliente.

¿Qué son los datos estructurados y los datos no estructurados?

Los datos se pueden dividir en estructurados y no estructurados. Estas 2 vías diseñarán toda la estrategia de trabajo del científico de datos profesional. Conociendo el tipo de datos podrás elaborar la estrategia de lectura y análisis.

Datos estructurados

Los datos estructurados están en un formato rígido y estandarizado. Ejemplos de datos estructurados son aquellos que obtenemos a través de un formulario con preguntas específicas y respuestas limitadas.

Las bases de datos son el medio principal para mostrar datos estructurados porque pueden separar y organizar la información en tablas y así establecer una estructura de lectura.

Datos no estructurados

Entonces, si los datos estructurados caben en un formato rígido, lo contrario son datos con mayor flexibilidad, con cierto grado de subjetividad. Los datos no estructurados la mayoría de ellos requieren una interpretación para ser utilizados.

Lo que pasa con los datos no estructurados es que necesariamente se someterán a una estandarización, para que puedan encajar en la comprensión de una máquina.

La alta complejidad de los datos no estructurados hará que las empresas generen procesos para que los datos sean computables.

Las empresas y organizaciones que cuidan los datos con esta atención son conscientes de que la información generada por los datos son activos, de alto valor y merecen esta inversión de tiempo.

¿Qué es el Análisis Exploratorio de Datos y para qué sirve?

El análisis de datos exploratorios de John Tukey (1915-2000) fueron pioneros y fomentaron el lenguaje de la estática computacional. Esta familia de entornos de estadística computacional incluye una capacidad de visualización dinámica muy mejorada.

La colaboración de Tukey fue tan valiosa que permitió a los estadísticos identificar valores atípicos, tendencias y patrones en datos.

Estos primeros estudios evolucionaron hacia una teoría estadística sólida y estadísticas no paramétricas. ¿Cuál es el papel de las dos nuevas estadísticas para el análisis de datos? Reducir errores en la formulación de modelos estadísticos.

Los objetivos del Análisis Exploratorio de Datos

• Sugerir hipótesis sobre las causas de los fenómenos observados;
• Evaluar los supuestos en los que se basará la inferencia estadística;
• Apoyar la selección de herramientas y técnicas estadísticas apropiadas;
• Proporcionar una base para una mayor recopilación de datos a través deencuestas y experimentos.

Cómo utilizar el análisis de datos exploratorios en la práctica

Una idea sencilla que puede generar soluciones excelentes es realizar una lluvia de ideas sobre un problema particular al que se enfrenta su organización.

Registremos aquí un método para recopilar y mapear el Análisis exploratorio de datos:

1. Envía los datos sin procesar a todo el equipo.
2. Pida a cada uno que escriba 3 sugerencias de hipótesis y luego analicen juntos los datos brutos recopilados.
3. Hagan suposiciones juntos y criticar los datos.
4. Crea nuevas preguntas si es necesario.
5. Si las respuestas no se responden con los datos cuantitativos disponibles, puede que sea el momento de insertar una recopilación de datos cualitativos para respaldar el análisis de datos exploratorios.

Más adelante hablaremos de datos cuantitativos.

El análisis de datos en Python se realiza de arriba hacia abajo. Es decir, desde un escenario macro que paulatinamente se estrecha.

Los 4 tipos de análisis de datos y las preguntas que los impulsan

Análisis diagnóstico (¿Por qué ocurrió este evento?)

Este tipo de análisis de datos se utiliza para descubrir por qué ocurre algo, alguna situación o comportamiento.

Por citar un ejemplo, pensemos en una red de sucursales de centros comerciales. El análisis diagnóstico podría iniciar con una investigación de por qué algunas tiendas están vendiendo menos.

En esta situación, podríamos utilizar la analítica de diagnóstico para identificar los perfiles de clientes que no compraron una determinada ensalada de la carta. Nuestra intención podría ser tratar de comprender qué motivó este comportamiento del consumidor.

Análisis descriptivo (¿qué pasó?)

El análisis descriptivo busca comprender algo que sucedió. Así que ella:

1. Identifica el problema que se puede investigar
2. Recoge todos los datos
3. Criticar los datos
4. presenta la información
5. Analizar e interpretar

El análisis descriptivo necesita describir y hacer visible, legible lo que pasó con esa empresa, organización o lo que pasó en esa situación.

Análisis predictivo (¿qué pasará?)

Usos del análisis predictivo:

• Comportamiento humano;
• Datos;
• Insumos sociales;
• Estadísticas que se han repetido y ahora tienen un patrón.

Este patrón se convierte en un algoritmo y así le enseña a la máquina (aprendizaje automático) esa repetición. El resultado de esta constancia se convierte en una predicción del comportamiento futuro.

Análisis prescriptivo (¿qué debo hacer?)

El análisis prescriptivo utiliza herramientas estadísticas alineadas con la Gestión de negocios y enfocándonos en el objetivo estratégico para lograr los mejores resultados en el menor tiempo posible.

Este análisis, por tanto, ofrece datos, insumos para tomar decisiones y así alcanzar el futuro que desea la organización.

¿Has entendido la importancia del análisis de datos?

Como se ha demostrado, entender qué es el análisis de datos y utilizarlo son procesos sumamente importantes para las empresas.

Al fin y al cabo, esta práctica se encarga de aprovechar todo el potencial de la información que tiene una empresa, transformándolas en verdaderas oportunidades de crecimiento.