¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante?

El análisis de datos es el proceso de evaluación de datos mediante herramientas analíticas y estadísticas para descubrir información útil y ayudar en la toma de decisiones empresariales. Existen varios métodos de análisis de datos que incluyen extracción de datos, análisis de texto, inteligencia comercial y visualización de datos..

Cómo se realiza el análisis de datos?

El análisis de datos es parte de un proceso más amplio de derivación de inteligencia empresarial. El proceso incluye uno o más de los siguientes pasos:

• Definición de objetivos: Cualquier estudio debe comenzar con un conjunto de objetivos de negocio claramente definidos. Gran parte de las decisiones tomadas en el resto del proceso dependen de la claridad con la que se hayan establecido los objetivos del estudio..
• Haciendo preguntas: Se intenta hacer una pregunta en el dominio del problema. Por ejemplo, ¿los autos deportivos rojos se meten en accidentes más a menudo que otros??
• Recopilación de datos: Los datos relevantes para la pregunta se deben recopilar de las fuentes apropiadas. En el ejemplo anterior, se pueden recopilar datos de una variedad de fuentes que incluyen: informes del DMV o de accidentes de policía, reclamos de seguros y detalles de hospitalización. Cuando se recopilan datos mediante encuestas, se necesita un cuestionario para presentar a los sujetos. Las preguntas deben ser modeladas apropiadamente para el método estadístico utilizado..
• Gestión de datos: Los datos sin procesar se pueden recopilar en varios formatos diferentes. Los datos recopilados se deben limpiar y convertir para que las herramientas de análisis de datos puedan importarlos. Para nuestro ejemplo, podemos recibir informes de accidentes del DMV como archivos de texto, reclamos de seguros de una base de datos relacional y detalles de hospitalización como API. El analista de datos debe agregar estas diferentes formas de datos y convertirlos en una forma adecuada para las herramientas de análisis..
• Análisis de los datos: Este es el paso en el que los datos limpiados y agregados se importan a las herramientas de análisis. Estas herramientas le permiten explorar los datos, encontrar patrones en ellos y preguntar y responder preguntas sobre si. Este es el proceso mediante el cual se obtiene sentido de los datos recopilados en la investigación mediante la aplicación adecuada de métodos estadísticos..
• Sacar conclusiones y hacer predicciones: Este es el paso donde, después de un análisis suficiente, se pueden extraer conclusiones a partir de los datos y se pueden hacer predicciones apropiadas. Estas conclusiones y predicaciones se pueden resumir en un informe entregado a los usuarios finales..

Veamos ahora en detalle los métodos de análisis de datos en particular..

Minería de datos

La minería de datos es un método de análisis de datos para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando los métodos Cómo convertirse en un científico de datos Cómo convertirse en un científico de datos La ciencia de datos ha pasado de un término recién acuñado en 2007 a ser uno de los más buscados disciplinas de hoy. Pero, ¿qué hace un científico de datos? ¿Y cómo puedes entrar al campo? Leer más sobre estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y bases de datos. El objetivo es transformar los datos en bruto en información comercial comprensible. Estos pueden incluir la identificación de grupos de registros de datos (también conocido como análisis de conglomerados), o la identificación de anomalías y dependencias entre grupos de datos.

Aplicaciones de minería de datos:

• La detección anomólica puede procesar grandes cantidades de datos (“grandes datos”) e identificar automáticamente los casos atípicos, posiblemente por exclusión de la toma de decisiones o la detección de fraude (por ejemplo, fraude bancario).
• Aprender hábitos de compra del cliente. Las técnicas de aprendizaje automático se pueden usar para modelar los hábitos de compra del cliente y determinar los artículos que se compran con frecuencia.
• El agrupamiento puede identificar grupos desconocidos previamente dentro de los datos.
• La clasificación se utiliza para clasificar automáticamente las entradas de datos en contenedores previamente especificados. Un ejemplo común es clasificar los mensajes de correo electrónico como “correo no deseado” o “no spam” y que el sistema aprenda del usuario..

Analítica de texto

El análisis de texto es el proceso de derivar información útil del texto. Se logra al procesar información textual no estructurada, extraer tiempo de ahorro numérico significativo con operaciones de texto en Excel Ahorro de tiempo con operaciones de texto en Excel Excel puede hacer magia con números y puede manejar los caracteres igualmente bien. Este manual muestra cómo analizar, convertir, reemplazar y editar texto en hojas de cálculo. Estos fundamentos te permitirán realizar transformaciones complejas. Lea más índices de la información y ponga la información a disposición de algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para su posterior procesamiento..

El proceso de minería de texto incluye uno o más de los siguientes pasos:

• Recopilación de información de varias fuentes, incluyendo web, sistema de archivos, base de datos, etc..
• Análisis lingüístico incluyendo procesamiento de lenguaje natural..
• Reconocimiento de patrones (por ejemplo, reconocimiento de números de teléfono, direcciones de correo electrónico, etc.)
• Extraer información resumida del texto, como las frecuencias relativas de las palabras, determinar similitudes entre documentos, etc..

Ejemplos de aplicaciones de análisis de texto:

• Análisis de respuestas de encuestas abiertas. Estas encuestas son de naturaleza exploratoria e incluyen preguntas abiertas relacionadas con el tema en cuestión. Los encuestados pueden expresar sus opiniones sin estar limitados a un formato de respuesta particular.
• Análisis de correos electrónicos, documentos, etc para filtrar “basura”. Esto también incluye la clasificación automática de mensajes en contenedores predefinidos para enrutar a diferentes departamentos.
• Investiga a los competidores rastreando sus sitios web. Esto podría ser usado para obtener información sobre las actividades de los competidores..
• Aplicaciones de seguridad que pueden procesar archivos de registro para la detección de intrusos..

Inteligencia de negocios

Inteligencia empresarial Cómo usar Cortana para analizar datos con Power BI ¿Cómo usar Cortana para analizar datos con Power BI ¿Desea simplificar su análisis de datos? Obtén respuestas rápidas de Cortana con esta guía. Leer más transforma los datos en inteligencia accionable para fines comerciales y se puede utilizar en la toma de decisiones empresariales tácticas y estratégicas de una organización. Ofrece una forma para que las personas examinen las tendencias a partir de los datos recopilados y obtengan información de ellos..

Algunos ejemplos de inteligencia de negocios en uso hoy en día:

• Las decisiones operativas de una organización, como la colocación de productos y los precios.
• Identificar nuevos mercados, evaluar la demanda y la idoneidad de los productos para diferentes segmentos de mercado.
• Presupuestos y previsiones continuas..
• Uso de herramientas visuales como mapas de calor, tablas dinámicas y mapas geográficos..

Visualización de datos

Visualización de datos Visualización instantánea de datos e información con Google Fusion Tables Visualización instantánea de datos e información con Google Fusion Tables Ya sea que esté elaborando un informe para el trabajo, o simplemente desee representar información de su blog de manera gráfica, Google Fusion Tables puede ayuda. Google Fusion es en realidad una función incorporada en ... Leer más se refiere muy simplemente a la representación visual de los datos. En el contexto del análisis de datos, significa usar las herramientas de estadísticas, probabilidad, tablas dinámicas y otros artefactos para presentar los datos visualmente. Hace que los datos complejos sean más comprensibles y utilizables..

Se están generando cantidades cada vez mayores de datos por parte de una serie de sensores en el entorno (denominados “Internet de las Cosas” o “IOT”). Estos datos (referidos como “grandes datos”) presenta desafíos en la comprensión que pueden facilitarse utilizando las herramientas de visualización de datos. La visualización de datos se utiliza en las siguientes aplicaciones..

• Extracción de datos de resumen de los datos en bruto de IOT.
• Usando un gráfico de barras para representar el rendimiento de ventas en varios trimestres.
• Un histograma muestra la distribución de una variable como el ingreso al dividir el rango en contenedores.

La visualización de los conjuntos de datos de Google 7 Resultados sorprendentes de la búsqueda de conjuntos de datos de Google que puede utilizar ahora 7 Resultados sorprendentes de la búsqueda de conjunto de datos de Google que puede utilizar ahora El nuevo motor de búsqueda de datos de Google ayuda a los investigadores a ver grandes conjuntos de datos de fuentes públicas. Leer más es un gran ejemplo de cómo los grandes datos pueden guiar visualmente la toma de decisiones..

Análisis de datos en revisión

El análisis de datos se utiliza para evaluar datos con herramientas estadísticas para descubrir información útil. Se utilizan diversos métodos para este propósito, que incluyen extracción de datos, análisis de texto, inteligencia empresarial y visualización de datos..

¿Ha utilizado el análisis de datos en su organización para modelar algo? ¿Cómo fue tu experiencia? ¿Tiene alguna información útil para ofrecer? Por favor háznoslo saber en los comentarios más abajo.

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