¿Qué es data analytics?

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar un conjunto de datos con el objetivo de descubrir información útil, extraer conocimientos y tomar decisiones informadas. Implica la aplicación de técnicas y herramientas estadísticas, matemáticas y de visualización para identificar patrones, tendencias y relaciones en conjuntos de datos. El análisis de datos permite revelar insights, responder preguntas y resolver problemas, ayudando a las organizaciones y personas a comprender mejor el mundo que les rodea, optimizar procesos y tomar acciones basadas en evidencia. El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar grandes volúmenes de datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y respaldar la toma de decisiones. En otras palabras, implica examinar conjuntos de datos para extraer patrones, tendencias, relaciones o insights que puedan ser valiosos para comprender un fenómeno, tomar decisiones informadas o resolver problemas.

  • Asimismo, una empresa puede analizar los datos de satisfacción mostrados por sus clientes.
  • Aquí, lo importante es que obtengas información que es fiable y precisa, adicionalmente que puedes llegar a una conclusión en base a datos que conoces.
  • No es de extrañar que, según una encuesta de MicroStrategy, el 94 % de las empresas considere que los datos son un factor clave para su crecimiento.
  • Explican, por el ejemplo, el desempeño de las ventas de una organización o las ganancias obtenidas durante un periodo específico.
  • En entornos donde las relaciones y conexiones son fundamentales, el análisis de redes identifica patrones y nodos clave.

herramientas de análisis de datos destacadas

El análisis de datos cuantitativos se centra en la información numérica de la empresa. En retail, por ejemplo, es posible analizar el monto de las ventas realizadas, el flujo de caja https://monserratenoticias.co/ganar-un-salario-por-encima-del-promedio-entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten/ y tu nivel de endeudamiento. El análisis de datos es el proceso de extraer información comercial valiosa de la información recopilada de una variedad de fuentes dentro de su empresa.

que son los analisis de datos

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Por el contrario, si se trata de una investigación cualitativa, el análisis de datos se llevará a cabo a través de la interpretación de textos, imágenes, vídeos, entre otros, buscando identificar patrones, tendencias o temas importantes en los datos. El objetivo del análisis exploratorio de datos es explorar los datos utilizando técnicas estadísticas y visualizaciones para identificar patrones, tendencias o anomalías. Estas son solo algunas de las muchas herramientas disponibles para el análisis de datos. La elección de la herramienta adecuada dependerá de los requisitos específicos del proyecto y del nivel de experiencia del analista de datos. Tableau es una herramienta de visualización de datos que permite crear visualizaciones interactivas y tableros de mando.

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  • Primero, el análisis de datos proporciona la materia prima necesaria para alimentar los modelos de inteligencia artificial.
  • Por lo tanto, invierta en un sistema de gestión de calidad que sea completo y robusto para monitorear el desarrollo de su negocio.
  • En resumen, este artículo proporciona una visión integral del análisis de datos, desde su definición hasta técnicas avanzadas, con el objetivo de empoderar a los lectores para comprender, aplicar y apreciar la importancia del análisis de datos en diversas esferas.
  • El resultado del análisis de conglomerados es la creación de diferentes grupos o clústeres, lo que puede facilitar la toma de decisiones y la generación de conocimiento a partir de los datos.
  • Utilizando el análisis predictivo, puedes observar que un determinado producto ha tenido sus mejores ventas durante los meses de septiembre y octubre de cada año, lo que te lleva a predecir un punto alto similar durante el próximo año.

Se utiliza para estudiar redes sociales, redes de transporte, relaciones comerciales, entre otros, y visualizar la estructura y dinámica de las conexiones. Tras recoger los datos de las fuentes, hay que procesarlos y organizarlos adecuadamente para utilizarlos en el análisis. En este momento, se aplican medidas como la comprobación de la integridad referencial o la conversión de los datos a un formato útil para su posterior procesamiento. A partir de lo que resulta de una primera fase de https://digitalfinanzas.com/mexico/entrar-en-el-mundo-de-los-datos-con-el-bootcamp-de-tripleten-para-ganar-un-salario-por-encima-del-promedio/ análisis de requisitos, se pasa a la recogida de los datos necesarios para poder satisfacer las necesidades finales, los comportamientos a evaluar y los aspectos a medir. Los datos se recogen de diversas fuentes (BD, ERP, sensores, alimentación de sitios web,…) que contienen información estructurada y no estructurada. A menudo, en este contexto, es necesario emprender acciones técnicas/comerciales para recuperar cierta información que aún no está presente en los sistemas de referencia.

Al dominar SQL, podrás obtener conocimientos valiosos de bases de datos y manipular datos de manera que ofrezcan valiosos conocimientos de negocio. Debes poder escribir queries, crear tablas y entender cómo optimizar el desempeño de tus queries. Es un lenguaje complejo que te permite manipular y transformar curso de análisis de datos datos en numerosas maneras. SQL se usa para juntar datos de varias tables, filtrado y agregado de información, además de para crear nuevas tablas y visualizaciones. Con un poco de práctica y perseverancia, descubrirás que la Matemática y la Estadística son realmente divertidas (¡de en serio!).

  • El análisis de datos en sí se realiza con la ayuda de un software que permite al analista separar un conjunto de datos y diseccionarlos, hasta llegar a conclusiones.
  • Por eso, tomate tu tiempo para analizar los requisitos de un puesto, pero no te olvides de seguir perfeccionando tus habilidades y obtener experiencia práctica.
  • La inteligencia artificial puede realizar tareas de análisis de datos a gran escala de manera automática, liberando tiempo y recursos para que los profesionales se centren en tareas más estratégicas y de mayor valor agregado.
  • Para el análisis de datos existen diferentes herramientas que provienen de campos de estudios como la estadística, la econometría o las matemáticas.

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