Fundamentos de analítica de datos

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-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.