Este artículo explora diferentes aspectos del análisis de datos y las habilidades necesarias para sobresalir en este campo. La información lo guiará a través de los conceptos básicos del análisis de datos para que pueda comenzar y resaltar los pros y los contras de cada tema.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de convertir datos no procesados ​​en conocimiento perspicaz que se puede utilizar. Considéralo un tipo de inteligencia comercial empleada para abordar problemas y dificultades particulares que enfrenta una empresa. Es vital encontrar patrones en un conjunto de datos que puedan informarle sobre un aspecto específico del negocio, por ejemplo, el comportamiento de grupos de clientes particulares o por qué las ventas disminuyeron durante un período específico.

Para obtener información valiosa, un analista de datos examina los datos sin procesar. Luego, para ayudar a las partes interesadas a comprender y actuar sobre estos conocimientos, los muestran en visualizaciones, como gráficos y tablas. Finalmente, el análisis utilizado determinará las ideas que se pueden extraer de los datos. Los expertos en datos utilizan cuatro formas principales de investigación:

• Descriptivo
• Diagnóstico
• Profético
• Preceptivo

El análisis descriptivo investiga lo que sucedió en el pasado, mientras que el análisis de diagnóstico se concentra en las posibles causas. Finalmente, el análisis que hace predicciones y luego recomienda el mejor curso de acción se conoce como análisis predictivo y prescriptivo.

En consecuencia, el análisis de datos ayuda a analizar datos históricos y la proyección de tendencias y comportamientos futuros. Como resultado, en lugar de basar sus estrategias y decisiones en conjeturas, está tomando decisiones informadas basadas en lo que le dicen los datos.

Las empresas y organizaciones pueden tomar decisiones, planificar y competir en sus mercados objetivo con un enfoque basado en datos. Esto les permite obtener una comprensión mucho más profunda de su audiencia, industria y empresa.

Tipos de análisis de datos

El campo del análisis de datos es muy amplio. Las cuatro categorías principales de análisis de datos son análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada categoría tiene un objetivo y una función distintos durante el proceso de análisis de datos. Estas son también las principales aplicaciones del análisis de datos en los negocios.

El análisis descriptivo ayuda a proporcionar explicaciones de los eventos. Estos métodos condensan grandes conjuntos de datos en resúmenes concisos que las partes interesadas pueden entender. Estas tácticas permiten el desarrollo de indicadores clave de rendimiento (KPI), que ayudan a monitorear el éxito o el fracaso. Muchos sectores emplean métricas como el retorno de la inversión (ROI). El desempeño en industrias particulares se rastrea utilizando medidas técnicas. Este procedimiento requiere la recopilación de datos pertinentes, el procesamiento de datos, el análisis de datos y la visualización de datos. Este procedimiento ofrece un conocimiento crucial sobre el desempeño anterior.

El análisis de diagnóstico ayuda a encontrar las causas de las ocurrencias. Estas técnicas admiten análisis descriptivos más detallados. Para identificar la causa subyacente, evalúan cuidadosamente los resultados del análisis descriptivo. Se investiga más para comprender por qué los indicadores de desempeño cambiaron para bien o para mal. Por lo general, hay tres procesos involucrados en esto:

• Encuentre patrones inusuales en los datos. Estos ajustes pueden ser cambios repentinos en una estadística o un mercado específico.
• Se recopilan datos sobre estas anomalías.
• Encontrar vínculos y patrones que expliquen estas anomalías requiere aplicar herramientas estadísticas.

Los problemas relacionados con el futuro se pueden responder con análisis predictivos. Estos métodos utilizan datos históricos para detectar tendencias y evaluar su probabilidad de repetición. Las herramientas analíticas predictivas, que utilizan diversas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como redes neuronales, árboles de decisión y regresión, ofrecen información sobre posibles eventos futuros.

El análisis prescriptivo ayuda a proporcionar recomendaciones para la acción. Los conocimientos de análisis predictivo se pueden utilizar para tomar decisiones basadas en datos. Frente a la incertidumbre, esto permite a las empresas hacer juicios acertados. La base de las herramientas de análisis prescriptivo son los algoritmos de aprendizaje automático que pueden identificar tendencias en conjuntos de datos masivos. Estudiar decisiones y eventos anteriores es posible para evaluar la posibilidad de varios resultados.

Este tipo de análisis de datos brinda a las organizaciones el conocimiento que necesitan para tomar decisiones acertadas. Juntos, ofrecen una visión integral de las necesidades y el potencial de una empresa.

¿Cómo usar el análisis de datos?

Cualquier empresa que recopile datos puede utilizar el análisis de datos, y su aplicación variará según la situación. En general, el análisis de datos se emplea para facilitar elecciones comerciales más inteligentes. Esto ayuda a reducir los gastos corporativos totales, crear mejores bienes y servicios y optimizar los procedimientos y operaciones de la organización.

Por ejemplo, el análisis de datos se puede utilizar para predecir futuros comportamientos de compra y venta mediante la detección de tendencias pasadas. Podría usarse para objetivos de seguridad, como identificar, anticipar y detener el fraude, particularmente en los sectores financiero y de seguros. Se puede aplicar para mejorar la orientación y la personalización de la audiencia y analizar el éxito de las campañas de marketing. El análisis de datos también se utiliza en la industria de la salud para descubrir el mejor curso de terapia o atención para cada paciente y producir diagnósticos más rápidos y precisos. El análisis de datos también mejora los procesos comerciales cotidianos al localizar y eliminar cuellos de botella en flujos de trabajo particulares.

Casi todas las industrias utilizan el análisis de datos, incluido el marketing, la publicidad, la atención médica, los viajes, la logística, las finanzas, los seguros, los medios y el entretenimiento. Por ejemplo, considere las recomendaciones individualizadas que recibe de servicios como Netflix y Spotify, que resultan del análisis de datos.

Herramientas y técnicas de análisis de datos

Antes de pasar por algunas metodologías fundamentales de análisis de datos, distingamos rápidamente entre los dos tipos de datos con los que puede trabajar: cuantitativos y cualitativos. Los datos cuantitativos incluyen cualquier cosa que se pueda medir, como las ventas totales de un año en particular o el porcentaje de encuestados que dijeron "sí". Comparativamente, los datos cualitativos no se pueden medir e incluyen cosas como lo que dice la gente en las entrevistas o el contenido de los correos electrónicos.

Los analistas de datos a menudo trabajan con datos cuantitativos, pero algunos puestos también requieren que recopile y analice datos cualitativos, por lo que es beneficioso estar familiarizado con ambos. A la luz de esto, los siguientes son algunos de los métodos de análisis de datos más populares:

• Análisis de regresión: Esta técnica se utiliza para “modelar” o estimar la relación entre diferentes variables. Este análisis se puede utilizar para determinar ciertas variables y predecir con precisión otras variables. El análisis de regresión se utiliza principalmente para hacer predicciones. Sin embargo, las regresiones por sí solas no pueden proporcionar ninguna información sobre causa y efecto; en cambio, solo se pueden usar para determinar si un grupo de variables está conectado.
• Análisis factorial: este método, también conocido como reducción de dimensiones, ayuda a los analistas de datos a identificar los factores subyacentes que influyen en el comportamiento y la toma de decisiones de las personas. Al final, reduce los datos de numerosas variables a una pequeña cantidad de "supervariables", lo que hace que los datos sean más manejables. Puede usar el análisis factorial para combinar, por ejemplo, tres variables separadas, cada una de las cuales representa un aspecto diferente de la satisfacción del consumidor en una puntuación única y completa.
• Análisis de cohorte: una cohorte se describe como una colección de usuarios que comparten un atributo particular durante un período específico; por ejemplo, todos los consumidores que realizaron compras en marzo utilizando un dispositivo móvil pueden agruparse como una sola cohorte. El análisis de cohortes divide los datos de los clientes en cohortes más pequeñas para que las empresas puedan identificar tendencias y patrones a lo largo del tiempo que pertenecen a afiliados específicos en lugar de considerar todos los datos de los clientes por igual. Por lo tanto, las empresas pueden brindar un servicio más especializado después de detectar estas tendencias.
• Análisis de conglomerados: Este método tiene como objetivo localizar estructuras en un conjunto de datos. En esencia, el análisis de conglomerados divide los datos en grupos que son internamente homogéneos y externamente diversos; en otras palabras, los elementos de un grupo deben ser más similares entre sí que con los elementos de diferentes conjuntos. Cuando no hay grupos o categorías predeterminados de datos, el análisis de conglomerados le permite ver cómo se distribuyen los datos en el conjunto de datos. El análisis de conglomerados se puede utilizar en marketing, por ejemplo, para identificar mercados objetivo específicos en una base de clientes más amplia.
• Análisis de series temporales: Los datos de series temporales son puntos de datos que miden la misma variable a lo largo del tiempo. Por lo tanto, el análisis de series temporales recopila datos a intervalos regulares para detectar tendencias y ciclos que ayuden a los analistas de datos a hacer predicciones para el futuro. Por ejemplo, el análisis de series de tiempo puede examinar cómo aparece la demanda de un producto determinado en diferentes momentos para pronosticar el mercado futuro de ese producto.

Solo hemos tocado la superficie con respecto a lo que implica cada técnica y cómo se aplica; estas son solo algunas de las muchas estrategias que emplearán los analistas de datos.

Herramientas:

Veamos ahora algunos equipos que podría usar un analista de datos.

• Microsoft Excel: Utilizando fórmulas en una hoja de cálculo, Microsoft Excel es un software que le permite organizar, formatear y calcular datos. Los analistas de datos pueden usar Microsoft Excel para realizar consultas simples y crear tablas dinámicas, gráficos y diagramas. Visual Basic para aplicaciones es un lenguaje de programación de macros incluido con Excel (VBA).
• Power BI es una herramienta de análisis empresarial que le permite compartir información en toda su organización y visualizar sus datos. Power BI se usa principalmente para la visualización de datos, al igual que Tableau. Sin embargo, mientras que Power BI es una aplicación de inteligencia empresarial para todo uso, Tableau está diseñado pensando en los analistas de datos.

La lista anterior son algunas de las herramientas utilizadas por los analistas de datos, pero no dejes que eso te impida asumir que son las únicas utilizadas. Al igual que otras cosas, dominar las herramientas es parte de la curva de aprendizaje.

Aplicaciones del análisis de datos

El uso de análisis de datos ocurre en varias industrias. Algunos de los ejemplos pueden ser los siguientes:

• Transporte: El análisis de datos se utiliza para mejorar los sistemas de transporte y la inteligencia circundante. La metodología predictiva de la investigación ayuda a identificar problemas de transporte, incluida la red o la congestión del tráfico. Ayuda a sincronizar la enorme cantidad de datos y los utiliza para crear y diseñar planes y estrategias para planificar rutas alternativas y disminuir el tráfico, minimizando accidentes y percances.
• Webtracking: Los motores de búsqueda web como Yahoo, Bing, DuckDuckGo y Google arrojarán resultados cuando busque un conjunto de datos. Cada vez que hace clic en el botón de búsqueda, los motores de búsqueda utilizan algoritmos de análisis de datos para brindar rápidamente los resultados más relevantes. El análisis de datos se utiliza para obtener los datos que se muestran cada vez que realizamos una búsqueda de información.

Etcétera. Si bien estos son algunos ejemplos de aplicaciones, los beneficios del análisis de datos son muy útiles en el mundo empresarial.

Beneficios del análisis de datos

Algunos de los beneficios se pueden describir de la siguiente manera:

• Adquisición y retención de clientes: Las empresas utilizan las aplicaciones de Big Data para examinar las tendencias de los consumidores y luego modificar sus productos y servicios en respuesta a las necesidades específicas de los clientes. Esta estrategia aumenta significativamente los ingresos y asegura la felicidad y lealtad del cliente.
• Promociones Enfocadas y Dirigidas: Las empresas utilizan Big Data para proporcionar a su mercado objetivo ofertas personalizadas. Por ejemplo, las empresas pueden conocer los patrones de los clientes mediante el seguimiento de las compras en el punto de venta y por Internet. Utilizando estos conocimientos, las empresas pueden desarrollar un marketing personalizado y centrado en el cliente que les ayude a cumplir con las expectativas de los clientes.
• Identificación de Riesgos Potenciales: Las aplicaciones de Big Data son esenciales para crear estrategias y procedimientos eficientes de gestión de riesgos. Los riesgos se reducen mediante el uso de Big Data en Data Analytics y herramientas mediante la optimización de resultados complejos para eventos imprevistos y posibles amenazas.

Diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos

Un grupo de disciplinas utilizadas para extraer conjuntos de datos masivos se conoce colectivamente como ciencia de datos. El software de análisis de datos proporciona una forma más especializada, que incluso puede considerarse un componente del procedimiento general. Analytics tiene como objetivo producir información procesable y utilizable rápidamente en función de las consultas actuales.

Diferencia entre análisis de datos y análisis de big data

Los datos no estructurados y sin procesar se pueden encontrar en big data. El objetivo principal de Big Data es transformar datos no estructurados en conjuntos de datos valiosos que se pueden usar para obtener conclusiones perspicaces o abordar problemas comerciales desafiantes. Sin embargo, el análisis de datos utiliza principalmente datos estructurados.

Estudio de caso de análisis de datos

Uno de los casos de estudio más interesantes es el de Netflix. Y lo mismo se desarrolla en detalle a continuación:

Netflix recopila datos de sus 163 millones de suscriptores globales, incluidos qué ven los espectadores y cuándo, qué dispositivos usan, si pausan y reanudan un programa, cómo califica la plataforma cierto contenido y qué buscan exactamente los usuarios cuando buscan contenido nuevo para ver. .

Luego, mediante el análisis de datos, Netflix puede vincular todos estos puntos de datos diferentes para crear un perfil de visualización completo para cada usuario. Luego, basado en tendencias y patrones notables dentro de la actividad de visualización de cada usuario, el sistema de recomendaciones ofrece opciones personalizadas (y sorprendentemente precisas) sobre lo que el usuario podría querer ver a continuación.

Este servicio personalizado impacta significativamente en la experiencia del usuario; según Netflix, las recomendaciones personalizadas representan más del 75 % del compromiso de visualización. Al observar sus números de ingresos y uso, notará que Netflix domina constantemente el mercado global de transmisión, y están aumentando cada año. Este uso efectivo del análisis de datos también se suma dramáticamente al éxito de la empresa.

Una carrera en análisis de datos

¿Quién es un analista de datos?

Para encontrar la solución a un problema o proporcionar una respuesta a una pregunta, un analista de datos recopila, purifica y analiza conjuntos de datos. Trabajan en varios campos, incluidos el gobierno, los negocios, las finanzas, la aplicación de la ley y la ciencia.

¿Qué hacen los analistas de datos?

Algunas de las tareas y responsabilidades típicas de un analista de datos pueden ser las siguientes:

• Utilice software de visualización de datos para supervisar la distribución de encuestas de satisfacción del cliente e informar sobre los resultados.
• Desarrolle necesidades, proporcione criterios de éxito, gestione y lleve a cabo proyectos analíticos y evalúe los resultados en colaboración con los propietarios de las líneas de negocio.
• Esté atento a los procedimientos, sistemas y prácticas para detectar áreas de mejora.
• Para definir conceptos y evaluar necesidades y requisitos funcionales, interactúe proactivamente con las partes interesadas, las unidades de negocio, los equipos técnicos y los equipos de soporte.
• Convierta consultas cruciales en tareas analíticas específicas.
• recopilar información fresca para abordar las consultas de los clientes, recopilar y organizar datos de muchas fuentes
• Usando informes y paneles interactivos, use técnicas y herramientas analíticas para extraer y entregar información nueva a los clientes.

Los consejos anteriores son para darle una idea de las responsabilidades de un analista de datos, pero no son lo mismo. El proceso de trabajo típico de un analista de datos también se vería así:

• Definir las preguntas
• Recopilar datos
• limpiar los datos
• Analizar
• Visualice y comparta hallazgos

Habilidades necesarias para convertirse en analista de datos

Algunos de los talentos duros y blandos más cruciales que necesitará para trabajar como analista de datos se enumeran a continuación:

¡Necesitarás una mente matemática ya que los analistas de datos trabajan mucho con números!

Comprensión de lenguajes de programación como Python, SQL y Oracle: como hemos visto, los analistas de datos usan varios lenguajes de programación para realizar sus tareas. Al principio, esto puede parecer no fácil, pero todo se puede aprender con la práctica.

Los analistas de datos deben poder comprender lo que está sucediendo e ir más allá según sea necesario; no es suficiente calcular los hechos y presentar sus conclusiones. Un enfoque analítico es esencial, ¡todo está en el nombre!

Saber qué método emplear entre las muchas herramientas y enfoques disponibles para los analistas de datos es esencial para su trabajo. Tenga en cuenta que el propósito completo del análisis de datos es proporcionar respuestas a las preguntas y abordar las dificultades comerciales, lo que requiere habilidades agudas para resolver problemas.

Una vez que haya obtenido información valiosa de sus datos, es fundamental comunicar sus hallazgos de una manera que ayude a la empresa. Además de trabajar en estrecha colaboración con importantes partes interesadas del negocio, también se puede esperar que los analistas de datos compartan y presenten sus hallazgos a toda la organización.

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Después de leer sobre los requisitos para un trabajo en análisis de datos y las competencias que deberá desarrollar, es posible que se pregunte: ¿Cómo puedo convertirme en analista de datos?

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Futuro del análisis de datos

En el mercado actual, los datos se han convertido en uno de los productos básicos más abundantes y valiosos. Big data es un tema que se discute con frecuencia debido a su importancia. Sin embargo, los datos solo son válidos cuando se refinan, aunque comúnmente se afirma que es el “petróleo nuevo”. El valor de los datos de una empresa depende de cómo se utilicen, por lo que la función del analista de datos es cada vez más crucial.

Conclusión

El artículo ofrece una descripción completa del apasionante campo del análisis de datos. Hemos cubierto muchos temas, desde herramientas y métodos esenciales hasta algunas de las habilidades más importantes que deberá desarrollar para trabajar como analista de datos. Puede parecer intimidante si eres nuevo en la profesión con todas estas habilidades y requisitos previos (sin mencionar la jerga técnica), ¡pero es crucial que no dejes que eso te desanime!

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• Fuente: https://www.mygreatlearning.com/blog/what-is-data-analytics/