Técnicas de análisis de datos

Herramientas de análisis de datos

A pesar del colosal volumen de datos que creamos cada día, apenas un 0,5% se analiza y utiliza realmente para el descubrimiento de datos, la mejora y la inteligencia. Aunque no parezca mucho, teniendo en cuenta la cantidad de información digital que tenemos a nuestro alcance, el medio por ciento sigue representando una gran cantidad de datos.

Con tantos datos y tan poco tiempo, saber cómo recopilar, curar, organizar y dar sentido a toda esta información potencialmente impulsora del negocio puede ser un campo de minas, pero el análisis de datos en línea es la solución.

Para ayudarle a comprender el potencial del análisis, su significado y cómo puede utilizarlo para mejorar sus prácticas empresariales, responderemos a una serie de importantes preguntas sobre el análisis. No sólo exploraremos los métodos y las técnicas de análisis de datos, sino que también estudiaremos los diferentes tipos de análisis de datos, a la vez que demostraremos cómo realizar el análisis en el mundo real con un plan de 15 pasos para el éxito.

El análisis de datos es el proceso de recopilación, modelado y análisis de datos para extraer información que apoye la toma de decisiones. Existen varios métodos y técnicas para realizar el análisis en función del sector y del objetivo del análisis.

Análisis de datos deutsch

Editor jefeProf. John WangISSN online1755-8069ISSN print1755-80504 números al añoPrecio de suscripciónCiteScore 20201.3Muchas de las técnicas actuales de análisis de datos están fuera del alcance de la mayoría de los directivos y profesionales. Las matemáticas oscuras y los algoritmos desalentadores han creado un abismo infranqueable para los solucionadores de problemas y los responsables de la toma de decisiones. IJDATS salva tres distancias: en primer lugar, la que existe entre la torre de marfil académica y el mundo real; en segundo lugar, la que existe entre las técnicas de análisis de datos cuantitativos y las técnicas de análisis de datos cualitativos; y, por último, la que existe entre una técnica específica y una estrategia global.

Análisis de contenido

El análisis de los datos es una parte vital de la gestión de una empresa de éxito. Cuando los datos se utilizan con eficacia, permiten comprender mejor los resultados anteriores de una empresa y tomar mejores decisiones para sus actividades futuras. Hay muchas maneras de utilizar los datos, en todos los niveles de las operaciones de una empresa.

Hay cuatro tipos de análisis de datos que se utilizan en todos los sectores. Aunque los separamos en categorías, todos están relacionados entre sí y se basan en los demás. A medida que se pasa del tipo de análisis más sencillo al más complejo, el grado de dificultad y los recursos necesarios aumentan. Al mismo tiempo, el nivel de conocimiento y valor añadido también aumenta.

El primer tipo de análisis de datos es el análisis descriptivo. Está en la base de todo conocimiento de los datos. Es el uso más sencillo y común de los datos en las empresas hoy en día. El análisis descriptivo responde al “qué ha pasado” resumiendo los datos pasados, normalmente en forma de cuadros de mando.

El análisis de diagnóstico toma las ideas encontradas en el análisis descriptivo y profundiza para encontrar las causas de esos resultados. Las organizaciones utilizan este tipo de análisis porque crea más conexiones entre los datos e identifica patrones de comportamiento.

Investigación cualitativa de análisis de datos

La creciente demanda y la importancia de la analítica de datos en el mercado han generado muchas oportunidades en todo el mundo. Resulta un poco difícil preseleccionar las mejores herramientas de análisis de datos, ya que las herramientas de código abierto son más populares, fáciles de usar y están más orientadas al rendimiento que las versiones de pago. Hay muchas herramientas de código abierto que no requieren mucha/ninguna codificación y consiguen ofrecer mejores resultados que las versiones de pago, por ejemplo, la programación en R para la minería de datos y Tableau público, Python para la visualización de datos. A continuación se muestra la lista de las 10 mejores herramientas de análisis de datos, tanto de código abierto como de pago, en función de su popularidad, aprendizaje y rendimiento.

R es la herramienta de análisis líder en la industria y ampliamente utilizada para la estadística y el modelado de datos. Puede manipular fácilmente sus datos y presentarlos de diferentes maneras. Ha superado a SAS en muchos aspectos como la capacidad de datos, el rendimiento y los resultados. R se compila y se ejecuta en una amplia variedad de plataformas: UNIX, Windows y MacOS. Dispone de 11.556 paquetes y permite explorar los paquetes por categorías. R también proporciona herramientas para instalar automáticamente todos los paquetes según los requisitos del usuario, que también pueden ser bien ensamblados con Big data.