Analítica
La Analítica de Datos es el proceso de analizar datos para extraer información valiosa para el negocio. La información obtenida mediante tecnologías de aprendizaje automático y metodologías estadísticas permiten la toma de decisiones basadas en datos y la compresión de fenómenos
Analítica de Datos
La Analítica de Datos es el proceso de analizar datos de negocio para extraer información valiosa para la tomar decisiones y la comprensión de fenómenos. Para este proceso la actividad del científico de datos es fundamental y para lograrlo utiliza tecnologías de aprendizaje automático, inteligencia artificial, ingeniería de datos, métodos estadísticos entre otros. Estas herramientas permiten desde el análisis de datos, obtener la información valiosa que permita responder la pregunta de negocio en las compañías que toman decisiones basadas en datos. Los beneficios de la analítica de datos incluyen, mejorar la toma de decisiones, optimización de procesos, identificación de oportunidades, mejorar la eficiencia, mejorar la satisfacción del cliente, identificación de hallazgos y mas.
Se aplica en diversos campos, desde la investigación científica hasta la gestión empresarial en todas las industrias, permitiendo obtener de los datos de la compañía el valor para el negocio y el conocimiento útil para la toma de decisiones.
Ciencia de Datos
Es una disciplina científica que combina herramientas de estadística, matemáticas, programación, aprendizaje automático y AI (Inteligencia Artificial) para obtener conocimiento valioso de los datos.
La ciencia de datos ha estado presente los últimos 30 años. Sin embargo, en los 70 se comienza a usar el termino para referirse a los métodos de procesamiento de datos. En el 2001 la ciencia de datos se separa del Bigdata y se anuncia como una disciplina independiente. El ámbito se puede resumir en:
Recopilación y procesamiento de datos. Es la fase inicial que permite el procesamiento de grandes cantidades de datos. Los datos provienen de diversas fuentes.
Análisis de datos. Se utilizan diversas técnicas estadísticas, matemáticas y AI, entre otras, para identificar patrones, tendencias y relaciones desde los datos.
Extraer información. La información extraída de los datos se utiliza para comprender la situación actual, predecir posibles escenarios futuros y la toma de decisiones mas informadas.
Comunicación de resultados. Los resultados se comunican a través de informes, gráficos, visualizaciones y otras herramientas que permitan comprender la información y tomar decisiones estratégicas.
Análisis Estadístico
Las metodologías estadísticas son un conjunto de técnicas y procesos utilizados para recolectar, analizar, interpretar y presentar los datos de manera sistemática y objetiva. Esta metodología permite transformación de información cruda en conocimiento útil en diversos campos, tales como la investigación hasta la toma de decisiones empresariales. Un resumen de las etapas que involucran son.
Definición del problema o pregunta de investigación. Se establece claramente lo que se busca investigar y que tipo de datos son relevantes.
Recopilación de datos. Se selecciona la forma mas adecuada para obtener la información (experimentos, registros, etc.).
Organización y presentación de datos. Se utilizan tablas, gráficos y otras herramientas para facilitar la comprensión de los datos.
Análisis de datos. Se utilizan diversas técnicas estadísticas (descriptivas, prescriptivas, etc.) para extraer conclusiones.
Interpretación de resultados. Se analizan los hallazgos y se relacionan con el contexto de la investigación.
Comunicación de resultados. Se presenta la información de manera clara y concisa. Se utilizan herramientas de visualización, cuadro de mandos o panel de control.
Métodos y Técnicas de Análisis
Los científicos de datos utilizan una serie de métodos y técnicas para analizar los datos.
Estadística descriptiva. Resume y presenta datos de una muestra utilizando medidas como la media, la mediana, la desviación estándar, entre otras.
Análisis de regresión. Para la relación entre dos o mas variables y predecir el comportamiento de una variable en función de otras.
Estadística inferencial. Para hacer generalización sobre una población a partir de los datos de una muestra. Incluye técnicas de estimación y la prueba de hipótesis.
Análisis de datos multivariados. Se utiliza cuando se analizan múltiples variables y se busca identificar patrones y relaciones entre ellas.
Diseño de experimentos. Para planificar y llevar a cabo experimentos de manera sistemática, controlando variables y la obtención de resultados validos.
Análisis de factores. Este permite tomar un conjunto de datos masivo y reducirlo a uno mas pequeño y manejable. Tiene la ventaja añadida de que es posible descubrir patrones ocultos.
Simulación de Montecarlo. Se utiliza para modelar la probabilidad de diferentes resultados en un proceso que no puede predecirse fácilmente por la intervención de variables aleatorias.
Análisis de cohortes. Se utiliza para dividir un conjunto de datos en grupos que comparten características comunes o cohortes para su análisis.
Análisis de series temporales. Puede utilizarse para identificar tendencias y ciclos a lo largo del tiempo. Para hacer previsiones económicas y de ventas.
Análisis de sentimientos. Utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para el análisis de textos, lingüística computacional, entre otras para comprender los sentimientos expresados en los datos.
Aplicaciones
Algunas de las aplicaciones de las metodologías estadísticas son, entre otras.
Investigación científica. Para analizar datos de experimentos, encuestas y otros estudios para obtener conclusiones válidas.
Análisis de datos en negocios. Se utilizan para comprender el comportamiento del mercado, optimizar procesos, analizar ventas y tomar decisiones estratégicas.
Salud pública. Para estudiar la distribución de enfermedades, evaluar la efectividad de programas de salud y tomar decisiones para la prevención y el tratamiento.
Control de calidad. Permite monitorear la calidad de los productos y procesos, identificar problemas y tomar acciones de corrección.
Ciencia de datos. Las metodologías estadísticas son fundamentales para la ciencia de datos. Permite buscar y extraer conocimiento valioso de grandes volúmenes de datos.
Marketing y publicidad. La ciencia de datos permite el análisis de campañas de marketing, la segmentación de clientes, la personalización de mensajes, la medición del retorno de la inversión.
Redes sociales y comunicaciones. Para analizar el comportamiento de los usuarios, la propagación de la información, la detección de tendencias y la gestión de la reputación en línea.
Transporte y logística. Para ayudar a la optimización de rutas de transporte, predecir la demanda, mejorar la gestión de inventarios y reducir los costos operativos.
Desarrollo de productos y servicios. Para la investigación y desarrollo de nuevos productos y servicios, optimización de los existentes y mejorar la experiencia de usuario.
Sistemas de recomendaciones. Para comparar la colección de datos de un usuario con otra similar y crear un listado nuevo para recomendárselo.
Beneficios de la Analítica de Datos
Algunos de los beneficios son los siguientes:
Mejoras en la toma de decisiones. La analítica de datos proporciona información basada en datos para tomar decisiones mas precisas y eficaces o entender de mejor forma fenómenos.
Mejoras en la eficiencia. Permite identificar y eliminar ineficiencias en la operación de la empresa.
La identificación de oportunidades. Ayuda a buscar e identificar oportunidades de negocio y a desarrollar estrategias para aprovecharlas.
Mejoras en la satisfacción del cliente. Permite comprender mejor las necesidades de los clientes y ofrecerles productos y servicios mas relevantes.
Mejoras en la retención de de clientes. Permite mantener la fidelidad del cliente evitando la fuga de clientes y personalizar su retención en grupos específicos relevantes para el negocio y conocer la causa de la fuga.
La optimización de procesos. Permite identificar áreas de mejora en los procesos empresariales y tomar medidas para su optimización.
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