¿Cuáles son los 4 tipos de ciencia de datos?

Las empresas y organizaciones más exitosas son las que aprenden y se adaptan constantemente. No importa en qué industria estés operando, es esencial entender lo que ha pasado en el pasado, lo que está pasando ahora, y anticipar lo que podría suceder en el futuro. Entonces, ¿cómo lo hacen las empresas?

La respuesta está en el análisis de datos. La mayoría de las empresas están recopilando datos todo el tiempo, pero, en su forma cruda, estos datos no significan nada. Es lo que se hace con los datos que cuenta. El análisis de datos es el proceso de análisis de datos brutos con el fin de extraer patrones, tendencias e ideas que le pueden decir algo significativo acerca de un área particular del negocio. Estas ideas se utilizan para tomar decisiones inteligentes y basadas en datos.

El tipo de información que obtengas de tus datos depende del tipo de análisis que realices. En análisis de datos y ciencia de datos, hay cuatro tipos principales de análisis de datos: Descriptiva , diagnóstico , predictivo , y prescriptive . En este post, vamos a explicar cada uno de los cuatro tipos diferentes de análisis de datos y considerar por qué son útiles. Si usted está interesado en un tipo particular de análisis, saltar directamente a la sección correspondiente utilizando el menú de clic a continuación.

1. Tipos de análisis de datos: Descriptivo (¿Qué sucedió?)

La analítica descriptiva analiza lo que ha sucedido en el pasado. Como el nombre sugiere, el propósito de la analítica descriptiva es simplemente describir lo que ha sucedido; no trata de explicar por qué esto pudo haber sucedido o establecer relaciones de causa y efecto. El objetivo es únicamente proporcionar una instantánea fácilmente digerible.

Google Analytics es un buen ejemplo de análisis descriptivo en acción; proporciona una visión general simple de lo que ha estado pasando con su sitio web, mostrando cuántas personas visitaron en un período de tiempo determinado, por ejemplo, o de dónde vinieron sus visitantes. Del mismo modo, herramientas como HubSpot le mostrará cuántas personas abrieron un correo electrónico en particular o se comprometieron con una cierta campaña.

Existen dos técnicas principales utilizadas en el análisis descriptivo: la agregación de datos y la minería de datos. La agregación de datos es el proceso de recopilación de datos y su presentación en un formato resumido. Imaginemos que una empresa de comercio electrónico recopila todo tipo de datos relacionados con sus clientes y personas que visitan su sitio web. Los datos agregados, o datos resumidos, proporcionarían una visión general de este conjunto de datos más amplio, como la edad media de los clientes, por ejemplo, o el número medio de compras realizadas.

La minería de datos es la parte de análisis. Esto es cuando el analista explora los datos con el fin de descubrir cualquier patrón o tendencia. El resultado del análisis descriptivo es una representación visual de los datos, como un gráfico de barras, por ejemplo, o un gráfico circular.

Por lo tanto: Análisis descriptivo condensa grandes volúmenes de datos en una visión clara y simple de lo que ha sucedido. Este es a menudo el punto de partida para un análisis más profundo, como vamos a explorar ahora.

2. Tipos de análisis de datos: Diagnóstico (¿Por qué ocurrió?)

Analítica diagnóstica busca profundizar para entender por qué sucedió algo. El objetivo principal de la analítica diagnóstica es identificar y responder a anomalías dentro de sus datos . Por ejemplo: Si tu análisis descriptivo muestra que hubo una caída del 20% en las ventas para el mes de marzo, querrás averiguar por qué. El siguiente paso lógico es realizar un análisis diagnóstico.

Con el fin de llegar a la causa raíz, el analista comenzará por identificar cualquier fuente de datos adicionales que podrían ofrecer más información sobre por qué se produjo la caída en las ventas. Podrían perforar hacia abajo para encontrar que, a pesar de un volumen saludable de visitantes del sitio web y un buen número de acciones de “agregar al carrito”, muy pocos clientes procedieron realmente a comprobar y hacer una compra.

Tras una inspección adicional, se descubre que la mayoría de los clientes abandonaron el buque en el punto de llenar su dirección de entrega. ¡Ahora estamos llegando a alguna parte! Está empezando a parecer que había un problema con el formulario de dirección; tal vez no estaba cargando correctamente en el móvil, o era simplemente demasiado largo y frustrante. Con un poco de excavación, usted está más cerca de encontrar una explicación para su anomalía de datos.

Diagnóstico analítico no se trata sólo de solucionar problemas, aunque; también se puede utilizar para ver lo que está generando resultados positivos. Tal vez los datos le digan que el tráfico del sitio web fue a través del techo en octubre, ¡un enorme aumento del 60% en comparación con el mes anterior! Cuando se perfora, parece que este aumento en el tráfico corresponde a una celebridad que menciona uno de sus productos de cuidado de la piel en su historia de Instagram.

Al ejecutar análisis de diagnóstico, hay un número de diferentes técnicas que usted podría emplear, tales como teoría de probabilidad, análisis de regresión, filtrado y análisis de series temporales. Usted puede aprender más sobre cada una de estas técnicas en nuestro Introducción al análisis de datos .

3. Tipos de análisis de datos: Predictivo (¿Qué es probable que suceda en el futuro?)

Análisis predictivo busca predecir lo que es probable que suceda en el futuro. Basándose en patrones y tendencias anteriores, los analistas de datos pueden idear modelos predictivos que estiman la probabilidad de un evento o resultado futuro. Esto es especialmente útil, ya que permite a las empresas planificar con antelación.

Los modelos predictivos utilizan la relación entre un conjunto de variables para hacer predicciones; por ejemplo, se podría utilizar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para predecir cuándo es probable que las ventas bajen. Si tu modelo predictivo te dice que es probable que las ventas bajen en verano, es posible que uses esta información para crear una campaña promocional relacionada con el verano, o para disminuir el gasto en otros lugares para compensar la caída estacional.

Tal vez usted es dueño de un restaurante y desea predecir cuántas órdenes para llevar es probable que consiga en un típico sábado por la noche. Sobre la base de lo que su modelo predictivo le dice, usted podría decidir conseguir un conductor de entrega adicional en la mano.

Además de la predicción, la analítica predictiva también se utiliza para la clasificación. Un algoritmo de clasificación comúnmente utilizado es la regresión logística, que se utiliza para predecir un resultado binario basado en un conjunto de variables independientes. Por ejemplo: Una compañía de tarjetas de crédito podría utilizar un modelo predictivo, y específicamente una regresión logística, para predecir si un cliente determinado incumplirá o no sus pagos—en otras palabras, para clasificarlos en una de dos categorías: “default” o “no fallará”.

Como puedes ver, el análisis predictivo se utiliza para predecir todo tipo de resultados futuros, y aunque nunca puede ser cien por ciento exacto, elimina gran parte de las conjeturas. Esto es crucial cuando se trata de tomar decisiones empresariales y determinar el curso de acción más apropiado.

Por lo tanto: Análisis predictivo se basa en lo que sucedió en el pasado y por qué predecir lo que es probable que suceda en el futuro.

4. Tipos de análisis de datos: Prescriptivo (¿Cuál es el mejor curso de acción?)

La analítica prescriptiva analiza lo que ha sucedido, por qué sucedió y qué podría suceder para determinar qué debe hacerse a continuación. En otras palabras, la analítica prescriptiva te muestra cómo puedes aprovechar mejor los resultados futuros que se han predicho. ¿ Qué medidas puede tomar para evitar un problema futuro? ¿Qué se puede hacer para capitalizar una tendencia emergente?

La analítica prescriptiva es, sin duda, el tipo de análisis más complejo, que incluye algoritmos, aprendizaje automático, métodos estadísticos y procedimientos de modelado computacional. Esencialmente, un modelo prescriptivo considera todos los posibles patrones de decisión o caminos que una empresa podría tomar, y sus resultados probables.

Esto le permite ver cómo cada combinación de condiciones y decisiones podría afectar al futuro, y le permite medir el impacto que una determinada decisión podría tener. Sobre la base de todos los posibles escenarios y resultados potenciales, la empresa puede decidir cuál es la mejor “ruta” o acción a tomar.

Un ejemplo muy citado de análisis prescriptivo en acción son los mapas y las aplicaciones de tráfico. Cuando averigües la mejor manera de conseguirte de la A a la B, Google Maps considerará todos los posibles modos de transporte (por ejemplo: autobús, caminar o conducir), las condiciones de tráfico actuales y posibles obras viales con el fin de calcular la mejor ruta. De la misma manera, se utilizan modelos prescriptivos para calcular todas las posibles “rutas” que una empresa podría tomar para alcanzar sus metas con el fin de determinar la mejor opción posible.

Saber qué acciones tomar para las mejores oportunidades de éxito es una ventaja importante para cualquier tipo de organización, por lo que no es de extrañar que la analítica prescriptiva tiene un papel enorme que desempeñar en los negocios.

Por lo tanto: Análisis prescriptivo mira lo que ha sucedido, por qué sucedió, y lo que podría suceder con el fin de determinar el mejor curso de acción para el futuro.

5. Para llevar y leer más

De alguna manera, el análisis de datos es un poco como una búsqueda del tesoro; basado en pistas e ideas del pasado, usted puede averiguar cuál debe ser su próximo movimiento. Con el tipo de análisis adecuado, todo tipo de empresas y organizaciones pueden utilizar sus datos para tomar decisiones más inteligentes, invertir más sabiamente, mejorar los procesos internos y, en última instancia, aumentar sus posibilidades de éxito. En resumen, hay cuatro tipos principales de análisis de datos que deben tenerse en cuenta:

Análisis de datos

Originaria de Inglaterra, Emily se mudó a Berlín después de estudiar francés y alemán en la universidad. Ha pasado los últimos siete años trabajando en startups de tecnología, inmersa en el mundo de la UX y el pensamiento de diseño. Además de escribir para el blog CareerFoundry, Emily ha contribuido regularmente a varias publicaciones de diseño líderes en la industria, incluyendo el blog InVision, UX Planet y Adobe XD Ideas.

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