-La analítica de datos es fundamental en numerosos sectores, como el comercio, la salud, las finanzas y la tecnología, ya que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos reales y no en suposiciones.
Cada tipo de analítica tiene su propio papel en el ciclo de vida de los datos y es utilizado según las necesidades específicas de la organización o el problema que se desea resolver.
Fundamentos de analítica de datos
sdf4. Riesgo de interpretación errónea: La interpretación de los resultados de análisis de datos puede ser compleja y subjetiva, lo que puede llevar a interpretaciones erróneas y decisiones equivocadas. 5. Costo de implementación: La implementación de una infraestructura de análisis de datos puede ser costosa, especialmente para las pequeñas empresas que pueden no tener los recursos financieros necesarios.
casos de uso
Otros Paises
Colombia
Herramientas comunes
Datavers
AtoM (Access to Memory)
Archivematica
Google Data Studio
SAS (Statistical Analysis System)
SPSS (Statistical Package for the Social Sciences
SQL (Structured Query Language)
Tableau
Power BI
Python (con bibliotecas especializadas)
Microsoft Excel
tecnicas
Análisis de Componentes Principales
Redes Neuronales
Clustering
Regresión
Correlación
Subtópico
tipologia
Análisis Exploratorio de Datos (EDA):
Ejemplo: Explorar datos de encuestas para identificar patrones o anomalías
Métodos Comunes: Gráficos de dispersión, histogramas, análisis de clusters.
Propósito: Investigar y comprender datos a través de visualización
Análisis de Datos en Tiempo Real:
Ejemplo: Monitorear en tiempo real el tráfico web
Métodos Comunes: Procesamiento de eventos complejos (CEP), análisis de flujo de datos.
Propósito: Analiza datos a medida que se generan para proporcionar insights instantáneos
Análisis Cognitivo:
Ejemplo: Utilizar análisis de sentimientos
Métodos Comunes: Inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural (PLN), y aprendizaje automático.
Propósito: Emplea tecnologías avanzadas para interpretar datos
Análisis Prescriptivo:
Ejemplo: Sugerir estrategias de marketing personalizadas
Métodos Comunes: Optimización, simulación, modelos de decisión.
Propósito: Recomendaciones sobre acciones a tomar o resolver problemas.
Análisis Predictivo:
Ejemplo: Predecir la demanda futura de un producto
Métodos Comunes: Modelos de regresión, algoritmos de machine learning (como árboles de decisión, redes neuronales y modelos de clasificación).
Propósito: Prevee futuros eventos o comportamientos.
Análisis Diagnóstico:
Ejemplo: Determinar por qué las ventas de un producto disminuyeron en un trimestre específico
Métodos Comunes: Análisis de correlación, diagramas de causa y efecto, y análisis de regresión.
Propósito: Investiga causas de ciertos eventos o tendencias en los datos.
Análisis Descriptivo:
Ejemplo: Generar informes de ventas mensuales que muestren el rendimiento histórico de un producto.
Métodos Comunes: Estadísticas básicas (medias, medianas, desviaciones estándar), informes, gráficos, y tablas.
Propósito: Recopilación y el análisis de datos históricos.
caracteristicas
Enfoque en el Usuario Final:
Se centra en proporcionar información que sea relevante y útil para los usuarios o tomadores de decisiones
Adaptabilidad:
Puede aplicarse a diferentes tipos de datos y contextos, desde datos estructurados, no estructurados
Uso de Tecnología Avanzada:
Uso de machine learning, inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural
Desarrollo de Insights:
Extrae conclusiones y hallazgos significativos para ventaja competitiva o resolver problemas
Automatización y Escalabilidad:
Análisis de manera repetitiva y eficiente
Toma de Decisiones Basada en Datos:
Proporciona información para tomar decisiones informadas y fundamentadas
Visualización de Datos:
Presenta los resultados de manera gráfica
Modelado Predictivo
Predicciones basados en datos históricos.
Exploración y Análisis:
Identificar patrones, tendencias y anomalías.
Procesamiento de Datos:
Recolectar, limpiar y transformar datos para para el análisis
Definición
Entender lo que significan y ayudar a tomar decisiones informadas.
Proceso de revisar, limpiar y organizar datos para encontrar información valiosa
Incluye diversas técnicas y herramientas para extraer insights y patrones significativos a partir de grandes volúmenes de datos.
