¿Cómo hacer un análisis de datos?
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos se confunde a menudo con la ciencia de datos. Aunque es de naturaleza similar, el análisis de datos se ocupa más de resolver problemas mediante conjuntos de datos definidos, mientras que la ciencia de los datos requiere el desarrollo de nuevos modelos y algoritmos mediante la codificación y la programación.
Se relaciona con la inteligencia de negocios (BI). Sin embargo, el business intelligence se ocupa de la interpretación de los datos del pasado, mientras que el análisis también puede predecir el futuro.
¿Cuáles son los tipos de análisis de datos que existen?
Estos son algunos de los tipos de análisis de datos que puedes implementar para la correcta toma de decisiones empresariales:
- Análisis descriptivo
Este análisis busca explicar lo que sucedió con las variables, como ingresos, ventas, costos, datos demográficos, etc.
Con el análisis descriptivo, la organización busca patrones y tendencias. Por ejemplo, ¿qué pasó con las ventas de ropa de mujer en el mes de julio?
- Análisis diagnóstico
Otro de los tipos de análisis es el análisis diagnóstico, este explica el «por qué» y el «cómo» entre un conjunto de datos en particular.
Por ejemplo, ¿por qué subieron las ventas en algunos puntos de venta y no en otros?
- Análisis predictivo
El análisis predictivo es otro de los tipos de análisis de datos. Como su nombre lo indica, trata de predecir el futuro y las acciones a tomar en base a cómo las variables se podrían comportar.
Por ejemplo, ¿funcionará una promoción en una tienda de la ciudad X en función de las características y el rendimiento de la ciudad, en regiones geográficas similares?
- Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo determina qué acción tomar para mejorar una situación o resolver un problema.
Por ejemplo, si la promoción no funcionó tan bien como se esperaba, ¿qué podemos hacer para impulsar el crecimiento en las próximas semanas?
- Análisis causal
El análisis causal es un tipo de análisis de datos que examina la causa y el efecto de las relaciones entre variables, centrándose en encontrar la causa de una correlación.
Para encontrar la causa, hay que cuestionar si las correlaciones observadas que conducen a la conclusión son válidas, ya que el simple hecho de mirar los datos (superficie) no ayudará a descubrir los mecanismos ocultos que subyacen a las correlaciones
Se aplica en estudios aleatorios centrados en la identificación de la causalidad
- Análisis exploratorio
Examina o explorar los datos y encuentra relaciones entre las variables que antes se desconocían.
El análisis exploratorio es un tipo de análisis de datos que se utiliza para descubrir nuevas conexiones. Forma hipótesis e impulsa la planificación del diseño y la recolección de datos.
Fuente: Tudashboard