El proceso de análisis de datos

El proceso de análisis de datos
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El Análisis de datos es el proceso de recolección, transformación, limpieza y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil y trascendente para los intereses de la organización.

Los resultados así obtenidos se comunican, se sugieren conclusiones y se usan para apoyar la toma de decisiones. La visualización de datos se utiliza con frecuencia para retratar los datos y conseguir descubrir patrones útiles con mayor facilidad.

El proceso de análisis de datos consiste en las siguientes fases de naturaleza iterativa:

  • Especificación de los requisitos de datos
  • Recopilación de datos
  • Procesamiento de datos
  • Limpieza de datos
  • Análisis de los datos
  • Comunicación

Proceso de análisis de datos

El proceso de análisis de datos

Especificación de los Requisitos de Datos

Los datos requeridos para el análisis se basan en una pregunta o un experimento. Basándose en los requisitos, se identifican los datos necesarios, desde la población o colección de datos a las variables o atributos específicos de los mismos. Preguntas o experimentos relacionadas con tus intereses hay tantas como te dé la imaginación, he aquí algunas comunes:

  • ¿Este cliente renovará su suscripción?
  • ¿Es esta combinación de compras muy diferente de lo que este cliente ha hecho en el pasado?
  • ¿Cuántos nuevos seguidores recibiré la próxima semana?
  • ¿Cuáles serán las ventas de mi cuarto trimestre en Madrid?
  • ¿Existe mercado para mi producto?
  • ¿Transmito el mensaje correcto?
  • ¿Vale la pena invertir en la creación de este recurso o producto?
  • ¿Qué tan probable es que cada uno de mis clientes deje mi negocio para irse con la competencia en el próximo año?
  • ¿Qué tan probable es que este usuario haga clic en mi anuncio?
  • ¿Qué tipo de compradores tienen gustos similares?

Recopilación de datos

La recopilación de datos es el proceso de recolección de información sobre las variables seleccionadas como requisitos de datos. El énfasis está en garantizar la recolección exacta y honesta de datos. La recopilación de datos asegura que los datos recopilados sean precisos de tal manera que las decisiones relacionadas sean válidas. La recolección de datos proporciona tanto una línea de base para medir como una meta para mejorar.

Los datos se recopilan de diversas fuentes, desde bases de datos organizacionales hasta información en páginas web o redes sociales. Los datos así obtenidos pueden no estar estructurados y pueden contener información irrelevante. Por lo tanto, los datos recogidos requieren ser sometidos al procesamiento y limpieza de datos. He aquí algunas fuentes de datos comunes:

  • Base de datos de usuarios o clientes
  • Encuestas
  • Google analytics
  • Redes sociales
  • Comentarios en un blog
  • Correos electrónicos
  • Bases de datos oficiales

Procesamiento de datos

Los datos que se recogen deben ser procesados u organizados para su análisis. Esto incluye estructurar los datos según sea necesario para las herramientas de análisis pertinentes. Por ejemplo, es posible que los datos tengan que colocarse en filas y columnas en una tabla dentro de una hoja de cálculo o en una aplicación estadística. Es posible que tengas que crear un modelo de datos.

Técnicas como la minería de datos, procesamiento de lenguaje natural (PNL) y análisis de texto proporcionan diferentes métodos para encontrar patrones en esta información o para interpretarla de alguna otra manera.

Puedes resultarte útiles estas herramientas en esta fase:

Limpieza de datos

Los datos procesados y organizados pueden estar incompletos, contener duplicados o contener errores. La limpieza de datos es el proceso de prevenir y corregir estos errores. Existen varios tipos de limpieza de datos que dependen del tipo de datos. Por ejemplo, al limpiar datos financieros, ciertos totales pueden compararse con números publicados fiables o con umbrales definidos. Del mismo modo, los métodos de datos cuantitativos pueden utilizarse para la detección de valores atípicos que posteriormente se excluirán en el análisis. He aquí algunos ejemplos:

  • Las direcciones de correo electrónico incorrectas o sin datos tienen un impacto significativo en cualquier campaña de marketing
  • Los datos personales inexactos pueden conducir a oportunidades de ventas perdidas o un aumento en las quejas de los clientes o mercancías pueden enviadas a lugares equivocados
  • Las mediciones incorrectas del producto pueden dar lugar a problemas importantes de transporte

Los datos generalmente sólo tienen valor cuando soportan un proceso de negocio o una toma de decisiones a nivel de organización. Se requieren normas de calidad en este contexto.

Puedes resultarte útiles estas herramientas en esta fase:

Análisis de los datos

Los datos que se procesan, organizan y limpian estarían listos para el análisis. Se disponen de varias técnicas de análisis de datos para comprender, interpretar y derivar conclusiones basadas en los requisitos. La visualización de datos también se puede utilizar para examinar los datos en formato gráfico y para obtener información adicional sobre los mensajes dentro de los datos.

Los Modelos de datos estadísticos como la correlación y el análisis de regresión se puede utilizar para identificar las relaciones entre las variables de datos. Estos modelos descriptivos de los datos son útiles para simplificar el análisis y comunicar resultados.

El proceso puede requerir una limpieza de datos adicional o una recopilación de datos adicional, por lo que estas actividades son de naturaleza iterativa.

Puedes resultarte útiles estas herramientas en esta fase:

Comunicación

Los resultados del análisis de los datos deben presentarse en un formato tal como lo requieran los usuarios para apoyar sus decisiones y acciones futuras. La retroalimentación de los usuarios podría resultar en un análisis adicional.

Los analistas de datos pueden elegir técnicas de visualización de datos, tales como tablas y gráficos, que ayudan a comunicar el mensaje clara y eficientemente a los usuarios. Las herramientas de análisis proporcionan facilidad para resaltar la información requerida con códigos de color y formato en tablas y gráficos.

Puedes resultarte útiles estas herramientas en esta fase:

Conclusión

Para la mayoría de las empresas, agencias gubernamentales, pymes e incluso particulares, la falta de datos no es un problema. De hecho, es todo lo contrario, a menudo hay demasiada información disponible para tomar una decisión clara. De hecho, actualmente, la clave está en el proceso de análisis de datos.

Con tantos datos para ordenar, es necesario saber algo más en cuanto a los mismos:

  • saber cuáles son los datos correctos para responder a tu pregunta
  • saber sacar conclusiones exactas de esos datos y
  • distinguir los datos que puedan influir en tu proceso de toma de decisiones

En resumen, se necesita un mejor análisis de los datos. Con el proceso y herramientas de análisis de datos adecuados, lo que antes era un volumen abrumador de información diversa se ha convertido en un recurso tratable y eficaz que ayuda a comprender diversas situaciones y a justificar la toma de decisiones.

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