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Habilidades del analista de datos
El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones.[1] El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y abarca diversas técnicas con distintos nombres, y se utiliza en diferentes ámbitos empresariales, científicos y sociales.[2] En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel importante a la hora de tomar decisiones más científicas y de ayudar a las empresas a operar con mayor eficacia.[3]
La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos más que puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial abarca el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial[4] En las aplicaciones estadísticas, el análisis de datos puede dividirse en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (AED) y análisis confirmatorio de datos (ACD). [5] El EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. 6][7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la predicción o la clasificación, mientras que el análisis de textos aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas ellas son variedades de análisis de datos[8].
Libro de análisis de datos pdf
Según Accenture, en 2025 existirán 175 zettabytes de datos, pero sigue existiendo una brecha de valor de los datos, es decir, la incapacidad de extraer valor empresarial de los datos. Accenture informa de que actualmente sólo el 32% de las empresas puede extraer valor empresarial de sus datos. Para maximizar las oportunidades que ofrecen los datos, las organizaciones deben emplear técnicas de análisis de datos y justificar una estrategia de análisis de datos que ayude a superar los siguientes retos:
El análisis de datos es una técnica que suele implicar múltiples actividades como la recopilación, la limpieza y la organización de los datos. Estos procesos, que suelen incluir un software de análisis de datos, son necesarios para preparar los datos con fines empresariales. El análisis de datos también se conoce como análisis de datos, y se describe como la ciencia de analizar los datos en bruto para sacar conclusiones fundamentadas basadas en los datos.
Los métodos y técnicas de análisis de datos son útiles para encontrar información en los datos, como métricas, hechos y cifras. Los dos métodos principales para el análisis de datos son las técnicas de análisis de datos cualitativos y las técnicas de análisis de datos cuantitativos. Estas técnicas de análisis de datos pueden utilizarse de forma independiente o combinadas entre sí para ayudar a los directivos y a los responsables de la toma de decisiones a adquirir conocimientos empresariales a partir de diferentes tipos de datos.
Análisis de datos cuantitativos
A día de hoy, recogemos datos en varios puntos de los procesos y transacciones, lo que tiene un gran potencial para cambiar la forma de trabajar para mejor. Sin embargo, este análisis de datos sólo puede añadir valor a la empresa cuando se analiza para obtener información que permita mejorar sus productos y servicios.
Consiste en someter los datos a operaciones. Este proceso tiene lugar para obtener conclusiones precisas que nos ayuden a alcanzar nuestros objetivos, como operaciones que no se pueden definir previamente, ya que la recogida de datos puede revelar dificultades específicas.
“Mucho de esto [el análisis de datos] ayudará a los humanos a trabajar de forma más inteligente y rápida porque tenemos datos sobre todo lo que ocurre”. -Daniel Burrus, consultor empresarial y conferenciante sobre temas de empresa e innovación.
En la actualidad, muchas industrias utilizan los datos para sacar conclusiones y decidir las acciones que deben llevarse a cabo. Cabe mencionar que la ciencia también utiliza el análisis de datos para probar o descartar teorías o modelos existentes.
La informática es esencial para analizar los datos en bruto con el fin de comprenderlos. Hay que recurrir a diversas técnicas que dependen del tipo de información recogida, por lo que es crucial definir el método antes de aplicarlo.
Análisis de datos estadísticos
La palabra “analítica” está de moda estos días. Cada vez son más las empresas que buscan empleados con conocimientos y experiencia en análisis de datos para que les ayuden a ordenar todos sus datos colectivos, o big data. Y eso tiene sentido.
¿Está interesado en convertirse en un analista de negocios o en añadir algunas habilidades analíticas a su currículum? ¿Qué tipo de habilidades se requieren para una carrera de analista de negocios? ¿Se trata de una sola habilidad o de una compilación de conocimientos? ¿Cómo funciona realmente?
No te preocupes, la Universidad Tecnológica de Capitol está aquí para ayudarte. Para que comience su viaje de analítica empresarial, permítanos contarle los cinco tipos clave de datos de analítica empresarial y por qué cada uno es importante.
La analítica prescriptiva, junto con la descriptiva y la predictiva, es uno de los tres tipos principales de analítica que utilizan las empresas para analizar los datos. Este tipo de análisis se describe a veces como una forma de análisis predictivo, pero es un poco diferente en su enfoque.
El objetivo de la analítica prescriptiva es concebir las mejores recomendaciones posibles para una situación que se está desarrollando, dado lo que el analista puede determinar a partir de los datos disponibles. Piense que la analítica prescriptiva trabaja en el presente, mientras que la predictiva mira al futuro y la descriptiva explora el pasado.