Introducción

No pasa un solo día sin que escuchemos la palabra "datos". Es casi como si nuestras vidas giraran en torno a él. ¿No es así? Con algo tan profundo en la vida diaria, debería haber todo un dominio manejándolo y utilizándolo. Esto es precisamente lo que sucede en el análisis de datos. Las personas equipadas con los conocimientos técnicos pasan horas y horas lidiando con conjuntos de datos. Pero, ¿cómo llegas allí? Puede parecer un área intimidante, pero es bastante intrigante. Todo lo que necesita es una comprensión básica del trabajo de las tecnologías de datos, experiencia trabajando en proyectos de análisis de datos y ojo para los detalles.

Independientemente de su lugar en el viaje de datos, los proyectos de análisis de datos agregan un valor significativo a su experiencia, currículum y el mundo real. Este artículo incluye y analiza los 10 mejores proyectos de análisis de datos.

Comencemos primero con algunos conceptos fundamentales.

Tipos de proyectos de análisis de datos

Hay cuatro tipos principales de proyectos de análisis de datos: descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos. Cada tipo tiene sus propias metas y objetivos. Siga leyendo para aprender más sobre cada uno explícitamente.

Proyectos de Analítica Descriptiva

El análisis descriptivo es uno de los tipos de análisis más utilizados, principalmente porque transmite "lo que hay y lo que ha sucedido". En consecuencia, los proyectos descriptivos se enfocan en usar datos históricos y obtener una comprensión de las tendencias/patrones para uso futuro. El objetivo principal es obtener información sobre tendencias y patrones para ayudar a informar decisiones futuras.

Los proyectos de análisis descriptivo pueden incluir lo siguiente.

• Análisis de redes sociales para plataformas como Instagram.
• Análisis de rendimiento de campañas de marketing para estudiar patrones de venta.
• Análisis del mercado de valores.

Proyectos de Analítica de Diagnóstico

Como sugiere el nombre, el análisis de diagnóstico se refiere a identificar un problema y luego buscar sus causas fundamentales. Como resultado, los proyectos implican el análisis de datos para comprender por qué sucedió algo y qué factores contribuyeron a ello.

Una de las aplicaciones más estándar de análisis de diagnóstico se encuentra en el dominio de la ciberseguridad. Los especialistas en ciberseguridad utilizan lo mismo para estudiar las violaciones de datos y encontrar una conexión entre ellas y las calificaciones de seguridad.

Ejemplos:

• Examen de la demanda del mercado
• Mejorar la cultura de la empresa
• Identificación de problemas tecnológicos

Proyectos de Analítica Predictiva

El paso posterior a cualquier tarea de análisis descriptivo implica el análisis predictivo. Este último tiene que ver con el uso de métodos estadísticos y modelos de aprendizaje automático para predecir estados futuros. En consecuencia, los proyectos de análisis predictivo tienen como objetivo utilizar estas predicciones para tomar decisiones más informadas y optimizar los procesos comerciales.

Dichos proyectos a menudo implican:

• Análisis de causa raíz: pensar “¿por qué?” (lo que implica que los proyectos predictivos también implican análisis de diagnóstico).
• Minería de datos: para encontrar posibles correlaciones entre datos de diferentes fuentes.
• Análisis de sentimiento: para determinar el sentimiento asociado al texto.

Proyectos de Analítica Prescriptiva

El análisis prescriptivo combina el análisis predictivo con varias técnicas de optimización para recomendar o "prescribir" tareas o remedios específicos. Estos proyectos tienen como objetivo optimizar y mejorar los procesos de negocio, la asignación de recursos y la toma de decisiones estratégicas.

Estas tareas se adaptan para lograr el resultado deseado. El análisis prescriptivo se usa ampliamente para la asignación de recursos, el diseño de campañas de marketing personalizadas, la gestión de la red de energía y mucho más.

Pasos involucrados en proyectos de análisis de datos

Definiendo el problema

El primer paso de cualquier proyecto de análisis de datos es enmarcar una declaración de problema comprensible o una pregunta. Esta pregunta debe responder a lo siguiente: ¿cuál es la intención de realizar este proyecto y qué esperan las partes interesadas?

Recopilación y preparación de datos

Una vez que conoce el problema, el siguiente paso es recopilar datos relevantes que se utilizarán para el análisis. Puede utilizar cualquier conjunto de datos disponible públicamente que pertenezca al dominio. Esta etapa también implica trabajar con varias técnicas de limpieza y disputa de datos para transformarlos en un formato utilizable.

Análisis exploratorio de datos

El siguiente paso consiste en explorar los datos visualmente. En esta etapa, los analistas a menudo trabajan con bibliotecas de Python como Pandas, Sklearn y matplotlib para obtener varios conocimientos sobre el conjunto de datos. Pueden obtener resúmenes estadísticos y representaciones visuales como diagramas de dispersión, gráficos de barras, etc., para comprender e interpretar los datos.

Construcción y prueba de modelos

Una vez que se han explorado los datos, los analistas pueden crear modelos estadísticos y algoritmos de ML para analizar los datos y utilizar los hallazgos para la toma de decisiones. Estos modelos deben probarse y validarse para garantizar la precisión y la fiabilidad.

Despliegue y Monitoreo de Modelos

Esta es la última etapa de un proyecto de análisis de datos. Aquí, los analistas colocan los modelos de aprendizaje automático en el flujo de trabajo real y ponen los resultados a disposición de los usuarios o desarrolladores. Una vez que se implementa el modelo, observan su rendimiento en busca de cambios, como deriva de datos, degradación del modelo, etc. Si todo parece estar operativo, el proyecto puede considerarse exitoso.

10 ejemplos de proyectos de análisis de datos

1. Análisis de segmentación de clientes

Imagine ofrecer productos premium a un cliente que compra económicamente u ofrecer productos en paquete a alguien que prefiere un solo producto pero con precio. ¿Esto convertirá?

Probablemente no. Ninguna de las políticas verifica el criterio único para todos, ya que los clientes tienen necesidades y expectativas únicas. Aquí es donde el análisis de segmentación de clientes puede ahorrar mucho tiempo y garantizar los mejores resultados.

Un proyecto de segmentación de clientes tiene como objetivo que los analistas de datos identifiquen diferentes grupos de clientes con necesidades y comportamientos similares para que las empresas puedan adaptar sus estrategias de marketing, desarrollo de productos y servicio al cliente para satisfacer mejor sus necesidades. Esto se puede hacer golpeándolos según: estado civil, nuevos clientes, clientes habituales, etc.

Hoy en día, más del 60% de las empresas se inclinan por las elecciones de los clientes, lo que las convierte en defensoras de la segmentación de clientes y plataformas (o herramientas) como Google Analytics, Customer.io, etc.

Los fabricantes de automóviles de lujo como Rolls Royce suelen utilizar análisis de segmentación centrados en el estilo de vida para segmentar a sus principales clientes. Claramente, un analista de datos familiarizado con la segmentación de clientes sería un gran activo para tales empresas.

2. Análisis de previsión de ventas

Estimar las ventas futuras, o los ingresos para el caso, es una práctica comercial pronunciada y esencial. según Investigación de Hubspot, más del 85 % de las empresas B2B utilizan este tipo de análisis de datos, lo que hace que los proyectos de previsión de ventas sean ideas de proyectos bien decoradas para los analistas.

Estos proyectos estiman los ingresos que la empresa espera obtener durante un período predeterminado, generalmente 1 año. Esta cantidad se calcula utilizando varios factores, incluidos los datos de ventas anteriores, los precios de mercado, la demanda, etc. Dado que la previsión de ventas es un proceso continuo, el trabajo implica actualizaciones constantes y corrección de errores. Trabajar como analista de datos de pronóstico de ventas sería una excelente opción si es competente y rápido con flujos de datos en ejecución constante.

Empresas como BigMart, Amazon y Flipkart dependen en gran medida de las previsiones de ventas e ingresos para gestionar el inventario y planificar las estrategias de producción y fijación de precios. Esto se hace principalmente durante las temporadas altas de compras, como el Black Friday o el Cyber ​​Monday.

3. Análisis de predicción de abandono

El comportamiento del cliente sigue siendo un misterio para todos. La mayoría de las veces, las empresas necesitan predecir si los clientes probablemente cancelarán su suscripción o abandonarán un servicio, también conocido como "abandono". El análisis de predicción de abandono tiene como objetivo identificar a los clientes en riesgo de abandono para que las empresas puedan retenerlos de manera proactiva.

Un proyecto de análisis de datos basado en la predicción de la rotación de clientes debe ser muy preciso, ya que muchas personas, incluidos los expertos en éxito del cliente y los especialistas en marketing, dependen de los hallazgos del proyecto. Es por eso que los analistas de datos trabajan con bibliotecas de Python de alto rendimiento como MLIB de PyPark y algunas plataformas y herramientas como Churnly.

4. Análisis de detección de fraude

El siguiente en nuestra lista de proyectos de análisis se ocupa de la detección de fraudes. El análisis de detección de fraude tiene como objetivo prevenir pérdidas financieras y proteger a las empresas y clientes del fraude. Esto se hace utilizando varios KPI (indicadores clave de rendimiento) que se mencionan a continuación.

• Tasa de fraude.
• Presión entrante (el porcentaje de transacciones intentadas que son fraudulentas).
• Tasa de aprobación final.
• Buena tasa de aprobación de usuarios.

Se espera que los analistas de datos calculen estas métricas utilizando datos financieros y de clientes históricos y ayuden a las empresas a detectar el fraude. Un ejemplo de una empresa que contrata analistas de datos para la detección de fraudes es PayPal. PayPal utiliza procesos de revisión manual para investigar transacciones sospechosas y verificar las identidades de los usuarios.

5. Análisis de sentimiento de redes sociales

Simplemente, debido a la gran cantidad de personas que usan las redes sociales para expresar sus opiniones y preocupaciones, se ha vuelto cada vez más vital analizar el sentimiento detrás de esto. Muchas empresas realizan análisis de sentimientos para garantizar que estas plataformas sean seguras para la sociedad.

Trabajar en proyectos de big data de la vida real como analista de datos de aprendizaje da una idea de cómo el conocimiento es relevante y aplicable al mundo real. Además, las redes sociales se están transformando en un área de trabajo muy solicitada, ya que los gigantes de las redes sociales como Facebook, Instagram, etc., están contratando rápidamente a profesionales para analizar los sentimientos.

6. Análisis del comportamiento del usuario del sitio web

Analizar cómo los usuarios se comportan e interactúan con un producto/servicio en su sitio web es vital para su éxito. Una vez que comprenda su comportamiento más profundamente, podrá descubrir más puntos débiles y adaptar una experiencia de cliente de mejor rendimiento. De hecho, el 56% de los clientes solo regresan si tienen una buena experiencia.

Para garantizar que todo funcione sin problemas en un sitio web, los proyectos de análisis de datos implican visualizaciones (usando mapas de calor, gráficos, etc.) y análisis estadísticos de los datos de encuestas de usuarios. Utilizará bibliotecas de Python como matplotlib, seaborn y NumPy, bibliotecas R como ggplot2, dplyr, etc., para mapear el comportamiento adecuado del usuario.

Empresas tecnológicas como Google y Microsoft y empresas de investigación médica como Mayo Clinic contratan analistas de datos para trabajar, especialmente en el análisis del comportamiento de los usuarios.

7. Análisis de optimización de inventario

La optimización del inventario puede ser un ejemplo de un proyecto de análisis de datos para estudiantes con un nivel avanzado de experiencia. Como los inventarios son masivos, el análisis de inventario se vuelve omnipresente, especialmente en los mercados minoristas. El análisis de optimización de inventario implica recopilar y analizar datos sobre niveles de inventario, tendencias de ventas, plazos de entrega y otros factores relevantes. En pocas palabras, el objetivo es garantizar que los productos correctos estén en stock cuando sea necesario.

El proceso también puede implicar la previsión de la demanda de cada producto, el análisis de las tasas de rotación del inventario y la identificación de productos obsoletos o de baja rotación. Usted será:

• Encontrar personas objetivo,
• Estudiar patrones de compra (o ventas),
• Identificar ubicaciones clave y tendencias estacionales,
• Y optimizar el tamaño del inventario.

Con experiencia en análisis de inventarios, podrás buscar oportunidades profesionales en empresas de comercio electrónico como Amazon, Myntra, Nykaa, etc.

8. Análisis del rendimiento de los empleados

Como sugiere el nombre, el análisis del desempeño de los empleados es un proceso de análisis de los datos de los empleados para identificar patrones y tendencias que pueden ayudar a mejorar la productividad, el compromiso y la retención de los empleados. Puede ser un área de práctica excelente, ya que tratará con datos que contienen diferentes tipos de datos, como numéricos (asistencia, tasas de rotación, etc.) y categóricos (satisfacción laboral, comentarios, etc.).

En un proyecto de este tipo, deberá:

• Establezca objetivos y decida sobre las métricas de rendimiento,
• Recopilar datos de retroalimentación,
• Utilizar estos datos para preprocesamiento y análisis,
• Inferir quién se desempeña mejor.

También puede trabajar con herramientas de visualización como PowerBI y crear tableros para cada departamento. O toma un flujo de trabajo de análisis de datos adecuado y realiza un análisis exploratorio utilizando Python pandas, NumPy, matplotlib y Seaborn. Ser bueno en este análisis le abrirá las puertas para una carrera prometedora en casi cualquier campo.

9. Análisis de recomendación de productos

Este es uno de los proyectos de análisis de datos más comunes. Implica recopilar y analizar datos sobre el comportamiento del cliente, como el historial de compras, el historial de navegación, las calificaciones de los productos y las reseñas. ¡La práctica es tan común que el mercado de motores de recomendación seguramente alcanzará más de $ 15,13 mil millones para 2026!

Es ampliamente utilizado por sitios web de comercio electrónico que creen que la exhibición de un producto influye en el comportamiento de los compradores. Se ha investigado que más del 71% de los sitios web de comercio electrónico ahora ofrecen recomendaciones después de una revisión exhaustiva de los datos históricos del sitio web. Los analistas pasan días y semanas visualizando ventas, compras e historiales de navegación utilizando bibliotecas de Python como Seaborn, matplotlib, etc.

La competencia en este segmento de análisis de datos puede ayudarlo a desarrollar una carrera prometedora en empresas como YouTube, Netflix y Amazon.

10. Análisis de gestión de la cadena de suministro

La gestión de la cadena de suministro implica la planificación, ejecución y seguimiento del movimiento de bienes y servicios de los proveedores a los clientes. Siguiendo lo mismo, un proyecto de análisis de datos sobre la gestión de la cadena de suministro requiere que trabajes en lo siguiente:

• Previsión de la demanda,
• La gestión del inventario,
• Análisis de desempeño de proveedores,
• Optimización logística, etc.

La idea principal es estudiar todos los factores y ver cómo afecta cada uno de ellos a la cadena. Muchas empresas se están entregando al análisis de la cadena de suministro. Por ejemplo, PepsiCo utiliza análisis predictivos para administrar sus cadenas de suministro. Como resultado, la empresa contrata activamente analistas de datos experimentados familiarizados con la gestión de la cadena de suministro. La idea principal es estudiar todos los factores y ver cómo afecta cada uno de ellos a la cadena.

Mejores prácticas para proyectos exitosos de análisis de datos

1. Calidad e integridad de los datos

Un experto en análisis de datos trabaja con grandes volúmenes de datos durante todo el proceso de recopilación de datos, preprocesamiento y, finalmente, usarlos para el análisis y la interpretación. Esto hace que sea vital para ellos priorizar algunos de los pasos que aseguran que la limpieza y manipulación de datos se realice de manera ética. Si bien son libres de discutir los datos en cualquier forma que exija el proyecto, deben retener toda la información, manteniendo intacta la calidad y la integridad, ya que afecta directamente la precisión de los resultados.

2. Colaboración entre equipos

Fomentar un ambiente de colaboración y alineación entre los miembros del equipo y los diferentes equipos coloca el proyecto en un camino exitoso. Esto se debe a que diferentes equipos e individuos aportan diferentes habilidades y perspectivas, lo que da como resultado un análisis más diverso y completo.

3. Comunicar los resultados de manera efectiva

La comunicación es clave. No es solo un mantra para el éxito, sino algo que mantiene a todos en la misma página. Una buena comunicación garantiza que cada miembro del equipo conozca los objetivos y expectativas del proyecto y pueda transmitir los hallazgos del proyecto a todas las partes interesadas técnicas y no técnicas.

4. Aprendizaje y mejora continua

El análisis de datos es un proceso iterativo y siempre hay margen de mejora. El aprendizaje y la mejora continuos garantizan que los resultados del proyecto de análisis de datos sean creíbles y que se tengan en cuenta todos los cambios necesarios para mejorar la precisión y la relevancia de los conocimientos.

Lenguajes de programación (Python, R)

Python y R son los lenguajes de programación más populares en proyectos de análisis de datos. Ambos lenguajes ofrecen una amplia gama de herramientas y tecnologías para el mismo.

Python es un lenguaje de programación de propósito general. Viene con un montón de bibliotecas y marcos como matplotlib, scikit-learn, TensorFlow, pandas, numpy, statsmodel y muchos más. Estos componentes se utilizan ampliamente en programación exploratoria, computación numérica y visualización.

La programación R es un lenguaje diseñado específicamente para el análisis de datos y la computación estadística. Ofrece numerosas herramientas y tecnologías como dplyr, ggplot2, esquisse, BioConductor, shiny, lubridate y muchas más.

Herramientas de visualización de datos (Tableau, Power BI)

Si no desea evitar ensuciarse las manos durante el proceso de análisis de datos, puede trabajar con algunas herramientas de visualización. Como probablemente esté trabajando en el dominio de datos, debe tener en cuenta Cuadro y Power BI.

Tableau es una plataforma de visualización de datos que permite a los usuarios conectarse a varias fuentes de datos, incluidas hojas de cálculo, bases de datos y servicios en la nube. La plataforma está revolucionando la forma en que los analistas trabajan con datos al ofrecer funciones como

• combinación de datos,
• Tableros interactivos,
• Interfaces de arrastrar y soltar,
• Mapeador de datos, etc.

Por otro lado, Power BI es un servicio de análisis empresarial de Microsoft que funciona de manera similar y ayuda en la visualización de datos. Sin embargo, es un poco más sofisticado que Tableau y, por lo tanto, tiene una curva de aprendizaje más pronunciada. Power BI ofrece:

• Consulta en lenguaje natural,
• Tableros interactivos,
• Modelado de datos, etc

Tecnologías de Big Data (Hadoop, Spark)

Las tecnologías de big data como Hadoop y Spark se usan ampliamente para proyectos de análisis de datos, especialmente cuando las organizaciones necesitan procesar y analizar big data.

Hadoop es un marco de software de código abierto que permite el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos en grupos de computadoras. Hadoop ofrece:

• Sistema de archivos distribuido Hadoop (HDFS),
• HILO (para la gestión de recursos),
• MapReduceetc.

Spark, por otro lado, es un sistema informático distribuido de código abierto que está diseñado para procesar conjuntos de datos a gran escala. Sorprendentemente, Spark está construido sobre Hadoop. Herramientas y técnicas de análisis de datos que ofrece Sparks:

• Spark SQL (para consultas SQL de procesamiento de datos),
• MLlib,
• Transmisión de chispas, etc.

Importancia de SQL en proyectos de ciencia de datos

Si no está familiarizado con cómo almacenar datos estructurados, administrar su acceso y recuperarlos cuando sea necesario, tendrá dificultades para trabajar como analista de datos o científico. SQL es el lenguaje de programación más famoso para almacenar datos estructurados en bases de datos relacionales (que contienen datos en formato tabular). Dado que la ciencia de datos es un campo repleto de toneladas de datos, SQL resulta útil en la manipulación de datos y las operaciones de almacenamiento.

De hecho, muchos puestos de trabajo requieren que los analistas dominen las consultas y la manipulación de SQL. Además, varias herramientas de big data como Hadoop y Spark ofrecen extensiones diseñadas explícitamente para consultas SQL solo por lo extenso que es su uso.

Conclusión

Ahora debe conocer la vitalidad de los proyectos de análisis de datos. Si bien son vitales, llevar un proyecto completo al éxito puede ser un desafío. Si necesita orientación experta para resolver proyectos de ciencia de datos/analítica, ha aterrizado en el destino correcto. Analytics Vidhya (AV) es una plataforma centrada en la tecnología y la carrera que lo prepara para un futuro prometedor en la ciencia de datos y el análisis, al tiempo que integra tecnologías modernas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En AV, nos damos cuenta de la importancia de mantenerse al día con las tecnologías más recientes y, por lo tanto, ofrecemos cursos integrales. Para impulsar su carrera en el dominio, ofrecemos un Programa Blackbelt en AI y ML, con tutoría uno a uno. Inscríbase y sea testigo de la mejor experiencia de aprendizaje y guía de entrevistas.

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