¿Hay futuro en el análisis de datos?

Viviendo en el siglo XXI, es posible que a menudo se haya encontrado con la palabra ‘análisis de datos’. Actualmente, es una de las terminologías más vibrantes. Para aquellos que quieren comenzar su viaje en análisis de datos , entonces esta es la lectura correcta para usted.

Este blog es su guía por excelencia de lo que es el análisis de datos y le ayudará a entender el tema desde cero. Para todos los principiantes que les gusta jugar con los datos, esta es su curva de aprendizaje para un enriquecedor carrera.

¡Aprenda las últimas tendencias en análisis de datos!

¿Qué es Data Analytics?

Las empresas de todo el mundo generan grandes volúmenes de datos diariamente, en forma de archivos de registro, servidores web, datos transaccionales y diversos datos relacionados con el cliente. Además de esto, los sitios web de redes sociales también generan enormes cantidades de datos.

Idealmente, las empresas necesitan utilizar todos sus datos generados para obtener valor y tomar decisiones empresariales impactantes. El análisis de datos se utiliza para impulsar este propósito.

El análisis de datos es el proceso de explorar y analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones ocultos, tendencias invisibles, descubrir correlaciones y obtener información valiosa para hacer predicciones de negocios. Mejora la velocidad y eficiencia de su negocio.

Las empresas utilizan muchas herramientas y tecnologías modernas para realizar análisis de datos. Esto es análisis de datos para principiantes, en pocas palabras.

Formas de utilizar el análisis de datos

Ahora que usted ha mirado lo que es el análisis de datos, vamos a entender cómo podemos utilizar el análisis de datos.

Fig: Formas de utilizar los análisis de datos

1. Mejora de la toma de decisiones: Data Analytics elimina conjeturas y tareas manuales. Ya sea eligiendo el contenido adecuado, planeando campañas de marketing o desarrollando productos. Las organizaciones pueden utilizar los conocimientos que obtienen del análisis de datos para tomar decisiones informadas. Por lo tanto, conduce a mejores resultados y satisfacción del cliente.

2. Mejor servicio al cliente: El análisis de datos le permite adaptar el servicio al cliente según sus necesidades. También proporciona personalización y construye relaciones más fuertes con los clientes. Los datos analizados pueden revelar información sobre los intereses, preocupaciones y más de los clientes. Le ayuda a dar mejores recomendaciones para productos y servicios.

3. Operaciones eficientes: Con la ayuda de la analítica de datos, puede agilizar sus procesos, ahorrar dinero e impulsar la producción. Con una mejor comprensión de lo que su audiencia quiere, usted pasa menos tiempo creando anuncios y contenido que no están en línea con los intereses de su audiencia.

4. Comercialización efectiva: El análisis de datos le proporciona información valiosa sobre cómo están funcionando sus campañas. Esto ayuda a ajustarlos para obtener resultados óptimos. Además, también puede encontrar clientes potenciales que son más propensos a interactuar con una campaña y convertir en leads.

Ahora vamos a sumergirnos en los diversos pasos involucrados en el análisis de datos.

Pasos implicados en el análisis de datos

El siguiente paso para entender qué análisis de datos es aprender cómo se analizan los datos en las organizaciones. Hay algunos pasos que están involucrados en el ciclo de vida del análisis de datos. Echemos un vistazo con la ayuda de una analogía.

Imagine que está ejecutando un negocio de comercio electrónico y su empresa tiene casi un millón en la base de clientes. Su objetivo es averiguar ciertos problemas relacionados con su negocio, y posteriormente encontrar soluciones basadas en datos para hacer crecer su negocio.

A continuación se indican los pasos que puede seguir para resolver sus problemas.

Fig: Pasos del proceso de análisis de datos

1. Entiende el problema: Comprender los problemas empresariales, definir los objetivos de la organización y planificar una solución lucrativa es el primer paso en el proceso de análisis. Las empresas de comercio electrónico a menudo se enfrentan a problemas como la predicción de la devolución de artículos, la formulación de recomendaciones de productos pertinentes, la cancelación de pedidos, la identificación de fraudes, la optimización de rutas de vehículos, etc.

2. Recopilación de datos: A continuación, necesita recopilar datos de negocios transaccionales e información relacionada con el cliente de los últimos años para abordar los problemas que su negocio está enfrentando. Los datos pueden tener información sobre el total de unidades que se vendieron para un producto, las ventas y los beneficios que se hicieron, y también cuándo se hizo el pedido. Los datos del pasado desempeñan un papel crucial en la configuración del futuro de una empresa.

3. Limpieza de datos: Ahora, todos los datos que recopiles a menudo serán desordenados, desordenados, y contienen valores que faltan no deseados. Estos datos no son adecuados ni pertinentes para realizar análisis de datos. Por lo tanto, es necesario limpiar los datos para eliminar valores no deseados, redundantes y faltantes para que esté listo para el análisis.

4. Exploración y análisis de datos: Después de recopilar los datos correctos, el siguiente paso vital es ejecutar análisis de datos exploratorios . Puede utilizar herramientas de visualización de datos e inteligencia empresarial, técnicas de extracción de datos y modelado predictivo para analizar, visualizar y predecir los resultados futuros de estos datos. La aplicación de estos métodos puede indicar el impacto y la relación de una determinada característica en comparación con otras variables.

A continuación se presentan los resultados que puede obtener del análisis:

Usted puede identificar cuando un cliente compra el siguiente producto.
Usted puede entender cuánto tiempo se tardó en entregar el producto.
Usted obtiene una mejor visión sobre el tipo de artículos que un cliente busca, devoluciones de productos, etc.
Usted será capaz de predecir las ventas y beneficios para el próximo trimestre.
Usted puede minimizar la cancelación del pedido enviando sólo los productos relevantes.
Usted será capaz de averiguar la ruta más corta para entregar el producto, etc.

5. Interpreta los resultados: El paso final es interpretar los resultados y validar si los resultados cumplen con sus expectativas. Usted puede encontrar patrones ocultos y tendencias futuras. Esto le ayudará a obtener información que le ayudará a tomar decisiones adecuadas basadas en datos.

Herramientas de análisis de datos

Ahora que hemos examinado los diferentes pasos involucrados en el análisis de datos, vamos a ver las herramientas involucradas en el análisis de datos, para realizar los pasos anteriores. En este blog, discutiremos 7 herramientas de análisis de datos, incluyendo un par de lenguajes de programación que pueden ayudarle a realizar análisis mejor.

Fig: Análisis de datos para principiantes - Herramientas utilizadas

1. Python: Python es un lenguaje de programación de código abierto orientado a objetos. Soporta una gama de bibliotecas para la manipulación de datos, visualización de datos y modelado de datos.

2. R: R es un lenguaje de programación de código abierto utilizado principalmente para el análisis numérico y estadístico. Proporciona una gama de bibliotecas para el análisis y visualización de datos.

3. Tableau : Es una herramienta de visualización y análisis de datos simplificada. Esto le ayuda a crear una variedad de visualizaciones para presentar los datos de manera interactiva, crear informes y paneles de control para mostrar ideas y tendencias.

4. Poder BI: Potencia BI es una herramienta de inteligencia de negocios que tiene una funcionalidad de drag y caída fácil. Soporta múltiples fuentes de datos con características que atraen visualmente a los datos. Power BI admite funciones que le ayudan a hacer preguntas a sus datos y obtener información inmediata.

5. QlikView: QlikView ofrece análisis interactivos con tecnología de almacenamiento en memoria para analizar grandes volúmenes de datos y utilizar los descubrimientos de datos para apoyar la toma de decisiones. Proporciona descubrimiento de datos sociales y análisis guiado interactivo. Puede manipular conjuntos de datos colosales al instante con precisión.

4. Sector bancario: Las instituciones bancarias y financieras utilizan análisis para descubrir probables morosos de préstamos y tasa de descuento del cliente. También ayuda a detectar las transacciones fraudulentas inmediatamente.

5. Logística: Las empresas de logística utilizan análisis de datos para desarrollar nuevos modelos de negocio y optimizar rutas. Esto, a su vez, garantiza que la entrega llegue a tiempo de una manera rentable.

Esas eran algunas de las aplicaciones que involucraban análisis de datos. Para simplificar las cosas, este blog también se centrará en un estudio de caso de Walmart. Aquí puede observar cómo se aplica el análisis de datos para hacer crecer un negocio y servir mejor a sus clientes.

Estudio de caso de Walmart

La multinacional estadounidense Walmart tiene más de 11.500 tiendas en 27 países de todo el mundo. También cuenta con sitios web de comercio electrónico en 10 países diferentes. Walmart cuenta con más de 5.900 unidades de venta al por menor. Estas unidades operan fuera de los Estados Unidos, con 55 pancartas en 26 países. Cuenta con más de 700.000 asociados que atienden a más de 100 millones de clientes cada semana. En resumen, es una empresa bastante grande.

Con todos estos grandes números, se puede imaginar la cantidad exponencial de datos que genera Walmart. Walmart recopila más de 2,5 petabytes de datos de 1 millón de clientes cada hora. Sí, lo leíste bien. Ahora para dar sentido a toda esta información, Walmart ha creado ‘Data Café’, un centro de análisis de última generación.

En Data Cafe, más de 200 flujos de datos internos y externos, incluyendo 40 petabytes de datos transaccionales recientes, pueden ser modelados, manipulados y visualizados.

Walmart también analiza constantemente más de 100 millones de palabras clave para saber lo que la gente cerca de cada tienda está diciendo en las redes sociales. Esto les da una mejor comprensión de su comportamiento de los clientes en lo que les gusta y no les gusta.

Esta cadena global utiliza herramientas y tecnologías modernas para obtener información empresarial y mejorar la satisfacción del cliente. Algunas de estas tecnologías incluyen bases de datos Python, SAS y NoSQL como Cassandra y Hadoop.

El análisis de datos para principiantes no debe ser meramente teórico, sino también práctico. El análisis de datos es mucho más práctico que teórico. Por lo tanto, aquí vamos a echar un vistazo a una demostración de análisis de datos para principiantes exclusivamente.

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Demostración sobre análisis de datos para principiantes

Las empresas realizan análisis de datos para predecir ventas y ganancias. En esta demo, vamos a predecir las ventas basadas en el gasto publicitario utilizando el modelo de regresión lineal en R. El gasto publicitario se ha hecho a través de diferentes medios como la televisión, la radio y el periódico.

A continuación se muestra el conjunto de datos para nuestra demo:

Para ello utilizaremos el lenguaje de programación R.

R es un software de código abierto que se puede descargar desde el sitio web de R Cran.
Es fácil de aprender e implementar.
El lenguaje R se construye específicamente para realizar análisis estadísticos, manipulación de datos y extracción de datos utilizando paquetes como plyr, dplyr, ordenador y lubridate.
R es compatible con la visualización de datos con la ayuda de paquetes como ggplot2, googleVis, cerveza de color R, folleto y ggmap.
El software R también se puede utilizar en una amplia gama de modelos analíticos, incluyendo pruebas estadísticas clásicas, modelado lineal/no lineal, agrupación de datos, análisis de series temporales, y más.

Por lo tanto, vamos a conseguir la codificación!

Primero, instalemos todos los paquetes necesarios que necesitamos para esta demo.

install.packages("dplyr")

biblioteca(dplyr)

install.packages("escoba")

biblioteca(escoba)

install.packages("caTools")

library(caTools) # Instalar el paquete caTools que nos ayudará a construir nuestro modelo de regresión lineal

install.packages("ggplot2") # Instalar el paquete ggplot2 que usaremos para la visualización de datos

biblioteca(ggplot2)

El siguiente paso es cargar el conjunto de datos.
Para ello, puede utilizar la función read.csv y proporcionar la ubicación de la ruta donde se encuentran sus datos, seguido del nombre del conjunto de datos y la extensión. Puede asignar el conjunto de datos cargado a una variable.

ads<-read.csv("C:/Users/provide the file path/Advertising.csv")

Ahora, sigamos adelante y realicemos las siguientes operaciones:

head(ads) # Mira cómo es nuestro conjunto de datos

dim(ads) # Da el total de filas y columnas presentes en el conjunto de datos

resumen(ads) # Para obtener un resumen del conjunto de datos

A continuación, vamos a hacer algunas visualizaciones de datos para visualizar nuestros datos. Dado que nuestros datos sólo tienen valores numéricos, el uso de gráficos de dispersión sería la mejor opción. Por lo tanto, vamos a visualizar nuestras ventas contra cada una de las variables independientes. Para eso, vamos a utilizar la función de parcela y dar ventas en el eje x y el nombre de la variable independiente en el eje y.
Los puntos rojos están alineados en una dirección. Esto significa que, si estamos aumentando el gasto en anuncios de televisión, las unidades vendidas están aumentando al mismo tiempo. Por lo tanto, cuanto más gastas en anuncios de televisión, más ventas puedes esperar.
A continuación, vamos a ver cómo varían las ventas en función de los gastos de publicidad por radio.

plot(ads$sales,ads$radio, type = 'p', col="blue")

Si usted mira a los puntos azules, no es tan lineal en comparación con nuestro gráfico anterior. Hay algunos puntos de datos que muestran que las ventas no fueron buenas, a pesar de gastar una buena cantidad de dinero en anuncios de radio. Usted todavía puede esperar una cantidad justa de ventas si usted está dispuesto a gastar en la publicidad de la radio.

cor.data <- cor(ads[,num.cols]) # Para mostrar las correlaciones entre las variables.

cor.data

Se puede ver que los valores de correlación están todos por encima de cero, lo que significa que hay una correlación positiva entre las variables, y un cambio en una de las variables independientes tendrá un impacto positivo en los números de ventas.
Los anuncios de televisión tienen una correlación máxima con las ventas, y el valor es de alrededor de 0,78. Luego, hay publicidad de radio, que se correlaciona con alrededor de 0,57 con las ventas, y finalmente, los anuncios de periódicos tienen la correlación más baja en comparación con los otros dos.
A continuación, se puede construir una matriz de correlación utilizando el método de diagrama de correlación.

corrplot(cor.data, método='color')

Este es nuestro complot. A la derecha, se puede ver la escala -1 para correlación negativa, luego hay rojo claro, 0 es casi blanco, luego azul claro, y finalmente azul oscuro para la máxima correlación positiva. Las diagonales son azul oscuro, que representa las mismas variables en una fila y la columna. Los anuncios de televisión y los anuncios de radio tienen la siguiente correlación más alta, mientras que los anuncios de periódicos tienen la menor correlación con las ventas.
Con eso, veamos la parte más crucial de este análisis, que está construyendo nuestro modelo de regresión. Ahora, vamos a examinar un modelo de regresión lineal simple donde vamos a tomar una variable de entrada que es anuncios de TV. Utilizaremos la función lm, que representa el modelo lineal.
Hemos construido con éxito nuestro modelo y predicho los valores de ventas utilizando Regresión Lineal en R. Nuestro modelo puede predecir el 89% de los datos correctamente.

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Conclusión

Esto nos lleva a la conclusión de Análisis de datos para principiantes . Aprendimos lo que es la analítica de datos, la necesidad de la analítica de datos y los diferentes pasos involucrados en ella.

Luego, examinamos las diversas herramientas utilizadas en el análisis de datos y la aplicación del análisis de datos. Finalmente, vimos un estudio de caso sobre Walmart y realizamos una demostración sobre la regresión lineal en R para predecir las ventas basadas en el gasto publicitario a través de varios medios.

¿Tiene alguna pregunta? Por favor, siéntase libre de ponerlo en la sección de comentarios de este artículo.

Preguntas frecuentes

1. ¿Por qué es importante el análisis de datos?

El análisis de datos es importante para entender las tendencias y patrones de las cantidades masivas de datos que se están recopilando. Ayuda a optimizar el rendimiento empresarial, pronosticar resultados futuros, entender el público y reducir los costos.

2. ¿Cuáles son los 4 tipos de análisis de datos?

3. ¿Quién está usando análisis de datos?

Mientras que el análisis de datos es utilizado por todas las empresas para entender sus operaciones, los cuatro sectores principales que están utilizando el análisis de datos son el comercio minorista, la agricultura, la banca y el gobierno.

4. ¿Cuál es la diferencia entre análisis de datos y ciencia de datos?

La ciencia de los datos es un término general para un grupo de campos que se utilizan para extraer grandes conjuntos de datos y centrarse en la obtención de correlaciones significativas entre grandes conjuntos de datos. Data Analytics se centra más en descubrir tendencias específicas y realizar conocimientos prácticos.