¿Cuáles son los 7 procesos de análisis de datos?

Los negocios de hoy en día necesitan todas las ventajas y ventajas que pueden obtener. Gracias a obstáculos como la rápida evolución de los mercados, la incertidumbre económica, el cambio de los paisajes políticos, las actitudes de los consumidores finicky, e incluso pandemias mundiales , las empresas de hoy en día están trabajando con márgenes más delgados para el error.

Las empresas que quieren mantenerse en el negocio y prosperar pueden mejorar sus probabilidades de éxito al tomar decisiones inteligentes mientras responden a la pregunta: “¿Qué es el análisis de datos?” ¿Y cómo hace un individuo u organización para tomar estas decisiones? ¡Recopilan tanta información útil y procesable como sea posible y luego la utilizan para tomar decisiones mejor informadas!

Esta estrategia es de sentido común, y se aplica tanto a la vida personal como a los negocios. Nadie toma decisiones importantes sin primero averiguar lo que está en juego, los pros y los contras, y los posibles resultados. Del mismo modo, ninguna empresa que quiera tener éxito debe tomar decisiones basadas en datos erróneos. Las organizaciones necesitan información; necesitan datos. Aquí es donde el análisis de datos o el análisis de datos entran en la imagen.

El trabajo de entender los datos es actualmente una de las industrias en crecimiento en el día y la edad de hoy, donde los datos se consideran como el "nuevo petróleo" en el mercado. Nuestro programa de análisis de datos puede ayudarle a aprender cómo dar sentido a los datos y obtener tendencias de ellos.

Ahora, antes de entrar en los detalles sobre el análisis de datos métodos, vamos a responder primero a la pregunta, ¿qué es el análisis de datos?

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¿Qué es el análisis de datos?

Aunque muchos grupos, organizaciones y expertos tienen diferentes maneras de abordar el análisis de datos, la mayoría de ellos pueden ser destilados en una definición única. El análisis de datos es el proceso de limpieza, cambio y procesamiento de datos brutos y extracción de información relevante y procesable que ayuda a las empresas a tomar decisiones informadas. El procedimiento ayuda a reducir los riesgos inherentes a la toma de decisiones al proporcionar información y estadísticas útiles, a menudo presentadas en gráficos, imágenes, tablas y gráficos.

Un simple ejemplo de análisis de datos se puede ver cada vez que tomamos una decisión en nuestra vida diaria mediante la evaluación de lo que ha sucedido en el pasado o lo que sucederá si tomamos esa decisión. Básicamente, este es el proceso de analizar el pasado o el futuro y tomar una decisión basada en ese análisis.

No es raro escuchar el término “ big data ” surgió en discusiones sobre el análisis de datos. El análisis de datos desempeña un papel crucial en el procesamiento de macrodatos en información útil. Los analistas de datos neófitos que quieran profundizar revisando los fundamentos de los big data deberían volver a la pregunta básica, “ ¿Qué son los datos? ???

¿Por qué es importante el análisis de datos?

He aquí una lista de razones por las que el análisis de datos es crucial para hacer negocios hoy en día.

Better Customer Targeting: Usted no quiere perder el valioso tiempo, recursos y dinero de su negocio organizando campañas publicitarias dirigidas a grupos demográficos que tienen poco o ningún interés en los bienes y servicios que ofrece. El análisis de datos le ayuda a ver dónde debe enfocar sus esfuerzos publicitarios.
Conocerá mejor a sus clientes objetivo: El análisis de datos rastrea lo bien que sus productos y campañas están funcionando dentro de su población objetivo. A través del análisis de datos, su negocio puede tener una mejor idea de los hábitos de gasto de su público objetivo, los ingresos disponibles y las áreas de interés más probables. Estos datos ayudan a las empresas a fijar precios, determinar la duración de las campañas publicitarias e incluso a proyectar el número de bienes necesarios.
Reducir costos operacionales: El análisis de datos le muestra qué áreas de su negocio necesitan más recursos y dinero, y qué áreas no están produciendo y por lo tanto deben ser reducidas o eliminadas.
Mejores métodos de resolución de problemas: Las decisiones informadas son más propensas a ser decisiones exitosas. Los datos proporcionan a las empresas información. Se puede ver a dónde está llevando esta progresión. El análisis de datos ayuda a las empresas a tomar las decisiones correctas y evitar riesgos costosos.
Obtienes datos más exactos: Si quieres tomar decisiones informadas, necesitas datos, pero hay más. Los datos en cuestión deben ser exactos. El análisis de datos ayuda a las empresas a adquirir información relevante y precisa, adecuada para desarrollar futuras estrategias de marketing, planes de negocios y realinear la visión o misión de la empresa.

¿Qué es el proceso de análisis de datos?

Responder a la pregunta “qué es el análisis de datos” es sólo el primer paso. Ahora veremos cómo se realiza. El proceso de análisis de datos, o alternativamente, pasos de análisis de datos, consiste en reunir toda la información, procesarla, explorar los datos y utilizarla para encontrar patrones y otras ideas. El proceso de análisis de datos consiste en:

Requisito de datos Recolección: Pregúntese por qué está haciendo este análisis, qué tipo de datos desea utilizar y qué datos planea analizar.
Limpieza de datos : No todos los datos que recopiles serán útiles, por lo que es hora de limpiarlos. Este proceso es donde se eliminan los espacios en blanco, los registros duplicados y los errores básicos. La limpieza de datos es obligatoria antes de enviar la información para su análisis.
Interpretación de datos: Ahora que tienes tus resultados, necesitas interpretarlos y encontrar los mejores cursos de acción basados en tus hallazgos.
Visualización de datos: Visualización de datos es una manera elegante de decir, “muestre gráficamente su información de una manera que la gente puede leer y entender.” Usted puede utilizar gráficos, gráficos, mapas, puntos de viñeta, o una gran cantidad de otros métodos. La visualización le ayuda a obtener información valiosa al ayudarle a comparar conjuntos de datos y observar relaciones.

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¿Cuál es la importancia del análisis de datos en la investigación?

Una gran parte del trabajo de un investigador es tamizar los datos. Esa es literalmente la definición de “investigación”. Sin embargo, la Era de la Información de hoy en día produce rutinariamente una ola de datos, lo suficiente para abrumar incluso al investigador más dedicado.

El análisis de datos, por lo tanto, desempeña un papel clave en la destilación de esta información en una forma más precisa y relevante, lo que facilita a los investigadores hacer su trabajo.

El análisis de datos también proporciona a los investigadores una amplia selección de diferentes herramientas, como estadísticas descriptivas, análisis inferencial y análisis cuantitativo.

Por lo tanto, para resumir, el análisis de datos ofrece a los investigadores mejores datos y mejores maneras de analizar y estudiar dichos datos.

Qué es Análisis de Datos: Tipos de Análisis de Datos

Actualmente se dispone de una media docena de tipos populares de análisis de datos, comúnmente empleados en los mundos de la tecnología y los negocios. Se trata de:

Análisis Diagnóstico: El análisis Diagnóstico responde a la pregunta, “¿Por qué sucedió esto?” Usando los conocimientos obtenidos del análisis estadístico (¡más sobre eso más adelante!), los analistas utilizan el análisis diagnóstico para identificar patrones en los datos. Lo ideal sería que los analistas encontraran pautas similares que existían en el pasado y, por consiguiente, utilizaran esas soluciones para resolver los desafíos actuales que cabe esperar.
Análisis predictivo : El análisis predictivo responde a la pregunta, “¿Qué es lo más probable que suceda?” Usando patrones encontrados en datos más antiguos, así como eventos actuales, los analistas predicen eventos futuros. Aunque no hay tal cosa como el pronóstico del 100 por ciento exacto, las probabilidades mejoran si los analistas tienen mucha información detallada y la disciplina para investigar a fondo.
Análisis prescriptivo: Mezcla todas las percepciones obtenidas de los otros tipos de análisis de datos, y tienes análisis prescriptivo. A veces, un problema no se puede resolver únicamente con un tipo de análisis, y en su lugar requiere múltiples percepciones.
Descriptiva: El análisis descriptivo funciona con datos numéricos resumidos completos o seleccionados. Ilustra medias y desviaciones en datos continuos y porcentajes y frecuencias en datos categóricas.
Inferencial: El análisis inferencial funciona con muestras derivadas de datos completos. Un analista puede llegar a conclusiones diferentes del mismo conjunto completo de datos simplemente eligiendo diferentes muestreos.
Análisis de texto: También llamado “ minería de datos ,” análisis de texto utiliza bases de datos y herramientas de extracción de datos para descubrir patrones que residen en grandes conjuntos de datos. Transforma los datos brutos en información comercial útil. El análisis de texto es sin duda el método más directo y directo de análisis de datos.

A continuación, entraremos en las profundidades para entender acerca de los métodos de análisis de datos.

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Métodos de análisis de datos

Algunos profesionales utilizan indistintamente los términos “métodos de análisis de datos” y “técnicas de análisis de datos”. Para complicar aún más las cosas, a veces la gente lanza los previamente discutidos “tipos de análisis de datos” en la lucha también! Nuestra esperanza aquí es establecer una distinción entre qué tipo de análisis de datos existen, y las diversas formas en que se utiliza.

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Gráficos y visualización

Somos criaturas orientadas visualmente. Las imágenes y las pantallas atraen nuestra atención y permanecen en nuestra memoria más tiempo. Las técnicas incluyen:

Gráficos, que se desglosan en los siguientes tipos:
Gráfica de área
Gráfica de burbuja
Gráficos de columnas y gráficos de barras
Gráfica de embudo
Gráfica de Gantt
Gráfica de línea
Gráfica circular
Gráfica de radar
Gráfica de nube de palabras
Medidor
Diagrama del marco
Diagrama rectangular del árbol
Mapas, que a su vez se dividen en cuatro tipos distintos:
Mapa de flujo
Mapa de calor
Mapa de puntos
Mapa regional
Parcela de dispersión

Eche un vistazo al siguiente vídeo que le dará una breve comprensión de quién es un analista de datos, las diversas responsabilidades de un analista de datos, y las habilidades necesarias para convertirse en un analista de datos.

Cómo convertirse en un analista de datos

NOw que hemos respondido a la pregunta “qué es el análisis de datos”, si desea carrera en análisis de datos , usted debe comenzar por primero la investigación de lo que se necesita para convertirse en un analista de datos . Usted debe seguir esto tomando cursos seleccionados de análisis de datos, tales como el curso de formación de máster de Data Analyst ofrecido por Simplilearn.

Este Programa de Máster de Analista de Datos de siete cursos se ejecuta en colaboración con IBM y te convertirá en un experto en análisis de datos. Aprenderá sobre herramientas y técnicas de análisis de datos, trabajando con bases de datos SQL, los lenguajes R y Python, creando visualizaciones de datos, y cómo aplicar estadísticas y análisis predictivos en un entorno comercial.

Incluso puede consultar el Programa PG en Data Analytics en colaboración con Purdue University y en colaboración con IBM. Este programa proporciona un enfoque práctico con estudios de casos y proyectos alineados con la industria para dar vida a los conceptos relevantes. Obtendrá una amplia exposición a las tecnologías y habilidades clave que se utilizan actualmente en el análisis de datos.

Escala de sueldos informa que los analistas de datos pueden ganar un promedio anual de USD 62.559. Escala de sueldos También muestra Analistas de Datos en la India haciendo un promedio anual de 456,667 libras.

Por lo tanto, si quieres una carrera que paga generosamente y siempre estará en la demanda, a continuación, echa un vistazo a Simplilearn y empezar en su nuevo, futuro más brillante!

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es el papel de la analítica de datos?

Data Analytics es el proceso de recopilación, limpieza, clasificación y procesamiento de datos brutos para extraer información relevante y valiosa para ayudar a las empresas. Un conocimiento profundo de los datos puede mejorar la experiencia del cliente, la retención, la focalización, la reducción de los costos operativos y los métodos de resolución de problemas.

2. ¿Cuáles son los tipos de análisis de datos?

Análisis Diagnóstico, Análisis Predictivo, Análisis Prescriptivo, Análisis de Texto y Análisis Estadístico son los tipos de análisis de datos más utilizados. El análisis estadístico puede desglosarse en análisis descriptivo y análisis inferencial.

6. ¿Quién está usando el análisis de datos?

Data Analytics ha sido adoptado en casi todas las industrias. Independientemente del tamaño de la empresa o la popularidad de la industria, el análisis de datos juega un papel importante en ayudar a las empresas a entender las necesidades de sus clientes y luego usarlo para ajustar mejor sus productos o servicios. Data Analytics se utiliza de manera prominente en industrias como Healthcare, Travel, Hospitality e incluso en productos FMCG.

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Acerca del autor

Karin ha pasado más de una década escribiendo sobre las nuevas tecnologías empresariales y en la nube. Karin, un apasionado investigador, aprendiz y escritor de toda la vida, también es un gran fan de la naturaleza, la música, la literatura y la sostenibilidad ambiental y social.