¿Cuáles son los tres tipos de ciencia de datos?

Mientras que cada uno de estos métodos son útiles cuando se utilizan individualmente, se vuelven especialmente poderosos cuando se utilizan juntos.

Análisis descriptivo

Análisis descriptivo es la análisis de datos históricos utilizando dos métodos clave – agregación de datos y extracción de datos - que se utilizan para descubrir tendencias y patrones. La analítica descriptiva no se utiliza para extraer inferencias o hacer predicciones sobre el futuro a partir de sus hallazgos; más bien se ocupa de representar lo que ha sucedido en el pasado.

Las analíticas descriptivas a menudo se muestran utilizando representaciones visuales de datos como gráficos de líneas, barras y pasteles y, aunque proporcionan información útil por sí solas, a menudo actúan como base para el análisis futuro. Debido a que la analítica descriptiva utiliza técnicas de análisis bastante simples, cualquier descubrimiento debe ser fácil de entender para el público empresarial en general.

Aunque los datos descriptivos pueden ser útiles para detectar rápidamente tendencias y patrones, el análisis tiene sus limitaciones. Visto de forma aislada, los análisis descriptivos pueden no dar la imagen completa. Para obtener más información, es necesario profundizar.

Análisis predictivo

Análisis predictivo es un método más avanzado de análisis de datos que utiliza las probabilidades para hacer evaluaciones de lo que podría suceder en el futuro. Al igual que la analítica descriptiva, la analítica prescriptiva utiliza la minería de datos; sin embargo, también utiliza modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basados en datos históricos. Para hacer predicciones, algoritmos de aprendizaje automático toman datos existentes y tratar de rellenar los datos que faltan con las mejores conjeturas posibles.

Estas predicciones se pueden utilizar para resolver problemas e identificar oportunidades de crecimiento . Por ejemplo, las organizaciones están utilizando análisis predictivos para prevenir el fraude buscando patrones de comportamiento delictivo, optimizando sus campañas de marketing detectando oportunidades de venta cruzada y reduciendo el riesgo utilizando comportamientos pasados para predecir qué clientes tienen más probabilidades de impago.

Otra rama de la analítica predictiva es el aprendizaje profundo, que imita los procesos de toma de decisiones humanas para hacer predicciones aún más sofisticadas. Por ejemplo, mediante el uso de múltiples niveles de análisis social y ambiental, se está utilizando el aprendizaje profundo para predecir con mayor precisión los puntajes de crédito y, en el campo médico, se está utilizando para ordenar imágenes médicas digitales tales como resonancias magnéticas y radiografías para proporcionar una predicción automatizada para que los médicos las utilicen en el diagnóstico de pacientes.

Aunque está estrechamente relacionado con el análisis descriptivo y predictivo, el análisis prescriptivo hace hincapié en los conocimientos prácticos en lugar de la supervisión de datos . Esto se logra reuniendo datos de diversas fuentes descriptivas y predictivas y aplicándolos al proceso de adopción de decisiones. Los algoritmos crean y recrean posibles patrones de decisión que podrían afectar a una organización de diferentes maneras.

Hay una creciente brecha de habilidades para los profesionales de negocios que pueden manipular e interpretar los datos.

“El candidato ideal para las empresas en 2021 y más allá será una persona que pueda entender y hablar datos, porque en unos pocos años, la alfabetización de datos será algo que los empleadores demandan y esperan. Aquellos que quieren salir adelante están adquiriendo estos talentos ahora”, dice el CEO de ThoughtSpot Sudheesh Nair .

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