¿Qué es el análisis de datos con el ejemplo?

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de limpieza, análisis y visualización de datos, con el objetivo de descubrir información valiosa e impulsar decisiones empresariales más inteligentes.

Los métodos que utilice para analizar los datos dependerán de si está analizando cuantitativa o datos cualitativos .

De cualquier manera, necesitarás herramientas de análisis de datos para ayudarle a extraer información útil de los datos empresariales, y ayudar a hacer el proceso de análisis de datos más fácil.

A menudo se escucha el término análisis de datos en los negocios, que es la ciencia o disciplina que abarca todo el proceso de gestión de datos, desde la recopilación y almacenamiento de datos hasta el análisis y la visualización de datos.

El análisis de datos, si bien forma parte del proceso de gestión de datos, se centra en el proceso de convertir los datos brutos en estadísticas, información y explicaciones útiles.

¿Por qué es importante el análisis de datos en 2022?

Los datos están en todas partes: en hojas de cálculo, su tubería de ventas, plataformas de redes sociales, Encuestas de satisfacción de los clientes , tickets de atención al cliente, y más. En nuestra era moderna de la información se crea a velocidades cegadoras y, cuando los datos se analizan correctamente, puede ser el activo más valioso de una empresa.

Las empresas necesitan saber lo que sus clientes necesitan, para que puedan aumentar la retención de clientes y atraer nuevos clientes. Pero a saber exactamente lo que necesitan los clientes y cuáles son sus puntos de dolor, las empresas necesitan sumergirse profundamente en los datos de sus clientes.

En resumen, a través del análisis de datos, las empresas pueden revelar información que le indica dónde debe enfocar sus esfuerzos para ayudar a su empresa a crecer.

Puede ayudar a las empresas a mejorar aspectos específicos sobre sus productos y servicios, así como su imagen de marca general y Experiencia del cliente .

Los equipos de productos, por ejemplo, a menudo analizan los comentarios de los clientes para entender cómo los clientes interactúan con su producto, con qué están frustrados, y qué nuevas características les gustaría ver. Luego, traducen esta visión en mejoras de UX, nuevas características y funcionalidades mejoradas.

A través del análisis de datos, también puede detectar las debilidades y fortalezas de su competencia, descubriendo oportunidades de mejora.

6 Tipos de Análisis de Datos: Técnicas y Métodos

Hay una serie de técnicas de análisis de datos útiles que puede utilizar para descubrir información en todo tipo de datos, y emergentes tendencias del análisis de datos que puede ayudarle a mantenerse por delante de sus competidores.

Al transformar el lenguaje humano en datos legibles por máquina, herramientas de análisis de texto puede ordenar texto por tema, extraer palabras clave y leer para la emoción y la intención. Nos lo dice. “Lo que está pasando” como datos específicos, a menudo subjetivos. Ofrece puntos de vista más profundos y específicos en ¿Por qué? algo puede estar pasando, o ¿Por qué? Algo pasó.

Puede utilizar el análisis de texto para detectar temas en comentarios de los clientes, por ejemplo, y entender qué aspectos de su marca son importantes para sus clientes.

Prueba esto. analizador de encuestas que clasifica las respuestas de encuestas abiertas en diferentes temas:

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Resultados

Análisis descriptivo: ¿Qué pasó?

El análisis descriptivo de los datos proporciona la ¿Qué ha pasado? al analizar datos cuantitativos. Es la forma más básica y más común de análisis de datos que se ocupa de describir, resumir e identificar patrones a través de cálculos de datos existentes, como media, mediana, modo, porcentaje, frecuencia y rango.

El análisis descriptivo suele ser la base a partir de la cual comienzan otros análisis de datos. Es, sin duda, muy útil para producir cosas como informes de ingresos y tableros de KPI. Sin embargo, como sólo se trata de análisis estadístico y números absolutos, no puede proporcionar la razón o la motivación para ¿Por qué? y ¿Cómo? esos números se desarrollaron.

Análisis inferencial: ¿Qué pasó?

El análisis inferencial generaliza o hipotetiza sobre ¿Qué ha pasado? comparando las estadísticas de grupos de toda una población: la población de un país, la base de clientes existente, los pacientes en un estudio médico, etc. Los métodos más comunes para realizar estadísticas inferenciales son las pruebas de hipótesis y las teorías de estimación.

El análisis inferencial se utiliza ampliamente en la investigación de mercado, para comparar dos variables en un intento de llegar a una conclusión: dinero gastado por las mujeres clientes vs. hombres o entre diferentes grupos de edad, por ejemplo. O se puede utilizar para estudiar un conjunto de muestras de la población en un intento de extrapolar información sobre toda la población. En este caso es necesario calcular adecuadamente para una muestra representativa de la población.

Análisis Diagnóstico: ¿Por qué sucedió?

El análisis diagnóstico, también conocido como análisis de causa raíz, tiene como objetivo responder “¿Por qué 'X' sucedió?” . Utiliza ideas del análisis estadístico para tratar de entender la causa o razón detrás de las estadísticas, identificando patrones o desviaciones dentro de los datos para responder por ¿Por qué? .

El análisis diagnóstico puede ser útil para entender el comportamiento del cliente, para averiguar qué campañas de marketing realmente aumentan las ventas, por ejemplo. O digamos que usted nota una disminución repentina en las quejas de los clientes: ¿Por qué pasó esto?

Tal vez despidió a un cierto empleado o contrató a otros nuevos. Tal vez usted tiene una nueva interfaz en línea o agregó una característica de producto en particular. El análisis diagnóstico puede ayudar a calcular la correlación entre estas posibles causas y los puntos de datos existentes.

Análisis predictivo: ¿Qué es probable que suceda?

El análisis predictivo utiliza datos conocidos para postular sobre eventos futuros. El Comité se ocupa de las cuestiones relativas a los derechos humanos y a las libertades fundamentales. Lo que es probable que suceda. Utilizado en análisis de ventas , a menudo combina datos demográficos y datos de compra con otros datos para predecir las acciones de los clientes.

Por ejemplo, a medida que cambie la demografía de un área determinada, esto afectará la capacidad de ciertas empresas para existir allí. O a medida que el salario de un determinado cliente aumenta, teóricamente, serán capaces de comprar más de sus productos.

A menudo hay un montón de conjeturas extrapolativas involucradas en el análisis predictivo, pero cuanto más puntos de datos tenga en un determinado cliente demográfico o individual, más precisa es la predicción es probable que sea.

Análisis preceptivo: Qué medidas hay que adoptar

El análisis prescriptivo es la forma más avanzada de análisis, ya que combina todos sus datos y análisis, y luego produce una receta modelo: Qué acción tomar. El análisis preceptivo trabaja para analizar múltiples escenarios, predecir el resultado de cada uno, y decidir cuál es el mejor curso de acción basado en los hallazgos.

La inteligencia artificial es un ejemplo de análisis prescriptivo que está a la vanguardia del análisis de datos. La IA permite un análisis prescriptivo que puede ingerir y descomponer cantidades masivas de datos y enseñarse eficazmente a usar la información y tomar sus propias decisiones informadas.

La IA solía requerir una enorme potencia informática, lo que dificultaba la implementación de las empresas. Sin embargo, con el aumento de más avanzado herramientas de análisis de datos , hay muchas opciones emocionantes disponibles.

Herramientas de análisis de datos

Hay muchas herramientas de análisis de datos con las que puede empezar, dependiendo de sus habilidades técnicas, presupuesto y tipo de datos que desee analizar. La mayoría de las herramientas se pueden integrar fácilmente a través de API e integraciones de un solo clic.

Si usas una API, es posible que necesites la ayuda de un desarrollador para configurarla. Una vez conectados, sus datos pueden correr libremente a través de sus herramientas de análisis de datos.

He aquí un resumen rápido de las principales herramientas de análisis de datos que pueden ayudarle a realizar todo, desde análisis de texto hasta visualización de datos.

MonkeyLearn – Sin código de la plataforma de aprendizaje automático que proporciona un conjunto completo de herramientas de análisis de texto y un API robusta . Construya fácilmente modelos de aprendizaje automático personalizados en un punto y haga clic en la interfaz.
R – Un entorno de software libre para la computación estadística y gráficos. Aprender R es relativamente fácil, incluso si usted no tiene un fondo de programación.
Python – El lenguaje de programación preferido para el aprendizaje automático. Úselo para construir soluciones de análisis de datos para varios casos de uso.

Proceso de análisis de datos

Usted tendrá que implementar un proceso de análisis de datos para obtener el máximo provecho de sus datos. Aunque puede ser complejo realizar análisis de datos, dependiendo del tipo de datos que estás analizando, hay algunas reglas difíciles y rápidas que puedes seguir.

1. Decisión sobre los datos

En primer lugar, tendrá que establecer objetivos claros. ¿Qué desea obtener de su análisis de datos.

Esto te ayudará a determinar el tipo de datos que necesitarás recopilar y analizar, y qué técnica de análisis de datos necesitas aplicar.

2. Recopilación de datos

Los datos están en todas partes, y querrás reunirlos en un solo lugar listo para el análisis.

Ya sea que esté recopilando datos cuantitativos o cualitativos, Excel es una gran plataforma para almacenar sus datos, o puede conectar fuentes de datos directamente a sus herramientas de análisis a través de API e integraciones.

3. Limpieza de datos

Es probable que datos no estructurados tendrá que ser limpiado antes de analizarlo para obtener resultados más precisos.

4. Análisis de datos

Una vez que sus datos hayan sido limpiados estará listo para el análisis. A medida que elija temas en los que centrarse y parámetros para medir sus datos, puede notar que no tiene suficientes datos relevantes. Eso podría significar que tienes que volver a la fase de recolección de datos.

Es importante recordar que el análisis de datos no es un proceso lineal. Tendrás que ir y venir y reiterar. Durante el análisis real, usted se beneficiará de usar herramientas de análisis de datos que hará que sea más fácil de entender, interpretar y sacar conclusiones claras de sus datos.

5. Interpretación de datos

¿Recuerdas las metas que fijaste al principio?

Ahora puede interpretar los resultados de sus datos para ayudarle a alcanzar sus objetivos. Estructurar los resultados de una manera que sea clara y tenga sentido para todos los equipos. Y tomar decisiones basadas en lo que has aprendido.

6. Visualización de datos

Los dashboards son una gran manera de agregar tus datos y hacer que sea fácil detectar tendencias y patrones. Algunas herramientas de análisis de datos, como MonkeyLearn , tenga tableros de mando incorporados o puede conectarse a sus herramientas de BI existentes.

Consejos de análisis de datos

Puede ser laborioso y tedioso a veces, especialmente si usted está analizando manualmente enormes cantidades de datos.

Sin embargo, una vez que haya definido sus objetivos y recopilado suficientes datos relevantes, debería estar bien en su camino para descubrir esas valiosas ideas.

Por lo tanto, sin más preámbulos, aquí hay algunos consejos finales antes de iniciar su viaje de análisis de datos:

Recopilar la mayor cantidad de datos posible – los datos más relevantes que usted tiene, más precisa su información será los datos.
Póngase en contacto sistemático con sus clientes – información actualizada ayudará a su negocio a crecer y, además, las necesidades de sus clientes están cambiando constantemente, lo que significa que sus datos también lo están. Para mantenerse relevante, mantenga al tanto de lo que sus clientes están solicitando o quejándose.
Mantener el análisis interno de los datos – su ‘analista de datos’ debe conocer su negocio y entender sus objetivos estratégicos. Recuerde que las ideas que puede descubrir de la realización de análisis de datos podría conducir a decisiones comerciales valiosas. Cuanto más familiar esté alguien con tus datos y metas, más probable es que encuentre valor en tus datos.

Empezar con el análisis de datos

Casi no hay fin a las posibilidades de análisis de datos cuando se sabe cómo hacerlo bien. Ya sea cuantitativa o cualitativa, hay una serie de soluciones analíticas y vías para obtener información real de sus datos.

Realizar análisis de texto sobre sus datos de texto no estructurados puede ofrecer enormes ventajas y avances potenciales para su empresa, ya sea a partir de encuestas, redes sociales, entradas de servicio al cliente - la lista sigue y sigue. Hay una gran cantidad de información que debe recopilarse a partir de datos de texto que puede que ni siquiera haya considerado.

MonkeyLearn ofrece docenas de herramientas de análisis de texto fáciles de usar que pueden estar funcionando en tan solo unos minutos para ayudarle a sacar el máximo provecho de sus datos. Programar una demostración para ver cómo funciona.