¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de datos?

Análisis es el descubrimiento y la comunicación de patrones significativos en los datos. Especialmente, valioso en áreas ricas en información grabada, el análisis se basa en la aplicación simultánea de estadísticas, programación informática e investigación operativa para calificar el rendimiento. El análisis a menudo favorece la visualización de datos para comunicar información.

Las empresas suelen aplicar análisis a los datos empresariales, para describir, predecir y mejorar el rendimiento empresarial. Especialmente, las áreas dentro incluyen análisis predictivos, gestión de decisiones institucionales, etc. Dado que el análisis puede requerir un cálculo extenso (por causa de los big data), los algoritmos y software utilizados para el análisis aprovechan los métodos más actuales en la informática.

En pocas palabras, el análisis es el proceso científico de transformar los datos en información para tomar mejores decisiones. El objetivo de Data Analytics es obtener información práctica que resulte en decisiones más inteligentes y mejores resultados empresariales.

Es fundamental diseñar y construir un almacén de datos o arquitectura Business Intelligence(BI) que proporcione un ecosistema analítico flexible y multifacético, optimizado para la ingestión eficiente y el análisis de conjuntos de datos grandes y diversos.

Hay cuatro tipos de análisis de datos:

Predictivo (previsión)
Descriptiva (inteligencia empresarial y minería de datos)
Preceptivo (optimización y simulación)
Análisis diagnóstico

Análisis predictivo: Los análisis predictivos convierten los datos en información valiosa y procesable. análisis predictivo utiliza datos para determinar el resultado probable de un evento o una probabilidad de que ocurra una situación.

El análisis predictivo contiene una variedad de técnicas estadísticas de modelado, máquina, aprendizaje, minería de datos y teoría de juegos que analizan hechos actuales e históricos para hacer predicciones sobre un evento futuro. Las técnicas que se utilizan para el análisis predictivo son:

Regresión lineal
Análisis y pronóstico de series temporales
Minería de datos

Hay tres pilares básicos de la analítica predictiva:

Modelado predictivo
Análisis y optimización de decisiones
Perfil de transacciones

Análisis descriptivo: La analítica descriptiva analiza los datos y analiza los eventos pasados para conocer cómo abordar los eventos futuros. Mira el rendimiento pasado y entiende el rendimiento de la extracción de datos históricos para entender la causa del éxito o fracaso en el pasado. Casi todos los informes de gestión como ventas, marketing, operaciones y finanzas utilizan este tipo de análisis.

El modelo descriptivo cuantifica las relaciones en los datos de una manera que a menudo se utiliza para clasificar clientes o prospectos en grupos. A diferencia de un modelo predictivo que se centra en predecir el comportamiento de un solo cliente, el análisis descriptivo identifica muchas relaciones diferentes entre el cliente y el producto.

Ejemplos comunes de análisis descriptivo son los informes de la empresa que proporcionan revisiones históricas como:

Consultas de datos
Informes
Estadísticas descriptivas
Tablero de datos

Análisis preceptivo: Prescriptive Analytics sintetiza automáticamente los big data, la ciencia matemática, la regla de negocio y el aprendizaje automático para hacer una predicción y luego sugiere una opción de decisión para aprovechar la predicción. La analítica prescriptiva va más allá de la predicción de resultados futuros al sugerir también el beneficio de la acción de las predicciones y mostrar al responsable de la toma de decisiones la implicación de cada opción de decisión. Análisis preceptivo no sólo anticipa lo que sucederá y cuándo sucederá, sino también por qué sucederá. Además, Prescriptive Analytics puede sugerir opciones de decisión sobre cómo aprovechar una oportunidad futura o mitigar un riesgo futuro e ilustrar la implicación de cada opción de decisión. Por ejemplo, Prescriptive Analytics puede beneficiar la planificación estratégica de la salud mediante el uso de análisis para aprovechar los datos operacionales y de uso combinados con datos de factores externos como datos económicos, demografía de la población, etc.

Análisis Diagnóstico: En este análisis, generalmente utilizamos datos históricos sobre otros datos para responder a cualquier pregunta o para la solución de cualquier problema. Tratamos de encontrar cualquier dependencia y patrón en los datos históricos del problema particular.

Por ejemplo, las empresas recurren a este análisis porque da una gran idea de un problema, y también mantienen información detallada sobre su eliminación de lo contrario la recopilación de datos puede resultar individual para cada problema y va a llevar mucho tiempo. Las técnicas comunes utilizadas para el Diagnóstico Analítico son: