Tecnicas de analisis de datos

Técnicas de análisis de datos en la investigación

A pesar del colosal volumen de datos que creamos cada día, apenas un 0,5% se analiza y utiliza realmente para el descubrimiento de datos, la mejora y la inteligencia. Aunque no parezca mucho, teniendo en cuenta la cantidad de información digital que tenemos al alcance de la mano, el medio por ciento sigue representando una gran cantidad de datos.

Con tantos datos y tan poco tiempo, saber cómo recopilar, curar, organizar y dar sentido a toda esta información que puede impulsar el negocio puede ser un campo de minas, pero el análisis de datos en línea es la solución.

En la ciencia, el análisis de datos utiliza un enfoque más complejo con técnicas avanzadas para explorar y experimentar con los datos. Por otro lado, en un contexto empresarial, los datos se utilizan para tomar decisiones basadas en datos que permitan a la empresa mejorar su rendimiento general. En este post, cubriremos el análisis de datos desde un punto de vista empresarial sin dejar de repasar los fundamentos científicos y estadísticos que son fundamentales para entender los fundamentos del análisis de datos.

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Hiba AminSenior Demand Gen Manager, TestBoxCómo puede ayudar el análisis de contenido a su equipoEl análisis de contenido lo utilizan a menudo los especialistas en marketing y atención al cliente, ayudándoles a entender el comportamiento de los clientes y a medir la reputación de la marca.Por ejemplo, puede realizar una encuesta a los clientes con preguntas abiertas para descubrir las preocupaciones de los usuarios -en sus propias palabras- sobre su experiencia con su producto. En lugar de tener que procesar cientos de respuestas manualmente, una herramienta de análisis de contenido le ayuda a analizar y agrupar los resultados en función de la emoción expresada en los textos.Otros ejemplos de análisis de contenido son:Ventajas y retos del análisis de contenidoEl análisis de contenido tiene algunas ventajas significativas para los equipos pequeños:

En el lado negativo, el análisis de contenido tiene ciertas limitaciones:2. Análisis temáticoEl análisis temático ayuda a identificar, analizar e interpretar patrones en los datos cualitativos, y puede realizarse con herramientas como Dovetail y Thematic.Aunque el análisis de contenido y el análisis temático parecen similares, son diferentes en cuanto a su concepto: Cómo puede ayudar el análisis temático a su equipoEl análisis temático puede ser utilizado por casi todo el mundo: desde los vendedores de productos hasta los gestores de relaciones con los clientes, pasando por los investigadores de UX.Por ejemplo, los equipos de productos pueden utilizar el análisis temático para comprender mejor los comportamientos y las necesidades de los usuarios, y para mejorar la UX. El análisis de los comentarios de los clientes permite identificar los temas (por ejemplo, «navegación deficiente» o «interfaz móvil defectuosa») señalados por los usuarios y obtener información práctica sobre lo que los usuarios esperan realmente del producto.  Ventajas y retos del análisis temáticoAlgunas ventajas del análisis temático:

Ejemplos de técnicas de análisis de datos

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 apoyar 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].

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]. [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].

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 los resultados anteriores 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.