Análisis de los datos

Análisis de los datos

Herramientas de análisis de datos

El análisis de datos es una parte vital para el éxito de una empresa. Cuando los datos se utilizan con eficacia, permiten comprender mejor el rendimiento anterior 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.

Ejemplo de análisis de datos

En informática, la transformación de datos es el proceso de conversión de datos de un formato o estructura a otro formato o estructura. Es un aspecto fundamental de la mayoría de las tareas de integración de datos[1] y de gestión de datos, como la gestión de datos, el almacenamiento de datos, la integración de datos y la integración de aplicaciones.

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La transformación de datos puede ser sencilla o compleja, en función de los cambios necesarios en los datos entre los datos de origen (iniciales) y los de destino (finales). La transformación de datos suele realizarse mediante una mezcla de pasos manuales y automatizados[2] Las herramientas y tecnologías utilizadas para la transformación de datos pueden variar mucho en función del formato, la estructura, la complejidad y el volumen de los datos que se transforman.

Una refundición de datos maestros es otra forma de transformación de datos en la que se transforma o refunde toda la base de datos de valores sin extraer los datos de la base. Todos los datos de una base de datos bien diseñada están directa o indirectamente relacionados con un conjunto limitado de tablas de la base de datos maestra mediante una red de restricciones de clave externa. Cada restricción de clave externa depende de un índice de base de datos único de la tabla de base de datos principal. Por lo tanto, cuando la tabla de la base de datos principal se refunde con un índice único diferente, los datos relacionados directa e indirectamente también se refunden o se actualizan. Los datos directa e indirectamente relacionados también pueden seguir viéndose en su forma original, ya que el índice único original sigue existiendo con los datos maestros. Además, la refundición de la base de datos debe realizarse de forma que no afecte al software de la arquitectura de las aplicaciones.

Análisis estadístico de datos

El análisis de datos multidireccional es un método de análisis de grandes conjuntos de datos que representa los datos como una matriz multidimensional. La elección adecuada de las dimensiones de la matriz y de las técnicas de análisis puede revelar patrones en los datos subyacentes no detectados por otros métodos[1].

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El estudio del análisis de datos multidimensionales se formalizó por primera vez como resultado de una conferencia celebrada en 1988. El resultado de esta conferencia fue el primer texto específicamente dirigido a este campo, Multiway Data Analysis de Coppi y Bolasco[2]. En aquel momento, las áreas de aplicación del análisis multidireccional incluían la estadística, la econometría y la psicometría. En los últimos años, las aplicaciones se han ampliado a la quimiometría, la agricultura, el análisis de redes sociales y la industria alimentaria[3].

En general, las diversas dimensiones representadas en el conjunto de datos pueden medirse en diferentes momentos o lugares, utilizando diferentes metodologías, y pueden contener inconsistencias como datos perdidos o discrepancias en la representación de los datos.

El análisis de datos multidireccionales puede emplearse en varias aplicaciones multidireccionales para abordar el problema de encontrar la estructura multilineal oculta en conjuntos de datos multidireccionales. A continuación se presentan ejemplos de aplicaciones en diferentes campos:[4]

Proceso de análisis de datos pdf

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 respaldar la toma de decisiones[1]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y engloba 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].

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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].

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