Análisis de los datos

Los datos son el combustible del siglo XXI. Estamos rodeados de ellos y son una herramienta invaluable para tomar decisiones informadas. Desde pequeñas empresas hasta organizaciones gubernamentales, todos buscan aprovechar al máximo la información que se encuentra en los datos. Pero, ¿cómo podemos analizarlos de manera efectiva? En este artículo descubriremos la importancia del análisis de datos y cómo podemos sacarle el máximo provecho a esta poderosa herramienta. ¡Prepárate para sumergirte en el fascinante mundo del análisis de datos!

El proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de extraer información útil para la toma de decisiones.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de extraer información útil para la toma de decisiones. Se utiliza ampliamente en diversos campos, como los negocios, la ciencia y las humanidades.

Puntos clave

  • El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para extraer información útil para la toma de decisiones.
  • Se utiliza ampliamente en diversos campos, como los negocios, la ciencia y las humanidades.
  • Los tipos de análisis de datos más populares incluyen análisis de texto (minería de datos), análisis estadístico, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo.

Tipos de análisis de datos

Si bien se pueden utilizar muchos tipos de análisis de datos, los siguientes son cinco de los métodos más conocidos:

análisis estadístico

El análisis estadístico implica analizar un conjunto de datos o una muestra de datos e interpretar datos pasados. Esto se hace recopilando, analizando, interpretando, presentando y modelando datos pasados. Las dos subcategorías de análisis estadístico son el análisis descriptivo y el análisis inferencial.

Análisis descriptivo Analiza y resume las características de un conjunto de datos para determinar lo que está sucediendo.

Análisis de inferencia La diferencia con el análisis descriptivo es que los analistas pueden probar una hipótesis y evaluar si los datos de la muestra se pueden generalizar a la población general. En otras palabras, el análisis inferencial permite hacer predicciones o conclusiones a partir de los datos probando una muestra más pequeña en lugar de toda la población.

Por ejemplo, en contabilidad, los auditores suelen utilizar el análisis inferencial para determinar el riesgo de incorrección material en los estados financieros de un cliente. Esto lo hacen los auditores que toman una muestra de los datos del cliente y luego determinan si los resultados de la muestra son aplicables a toda la población. En tal caso, los auditores deben eliminar cualquier elemento único o de alto valor (en un proceso llamado estratificación) antes de analizar la muestra para reducir el riesgo de errores de muestreo.

Análisis diagnóstico

El objetivo principal del análisis de diagnóstico es determinar la causa raíz de todos los resultados encontrados después del análisis estadístico. El análisis de diagnóstico es útil porque ayuda a identificar patrones en los datos. Cuando surgen nuevos problemas en el proceso empresarial, se puede utilizar el análisis de diagnóstico para encontrar patrones similares.

Análisis de texto (minería de datos)

El análisis de texto, también conocido como minería de datos, es uno de los métodos de análisis de datos más populares que utiliza bases de datos o herramientas de minería de datos para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos. El análisis de texto se utiliza principalmente para transformar datos sin procesar en información comercial y, más específicamente, deriva patrones después de examinar los datos para darles sentido.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se utiliza para predecir lo que es probable que suceda teniendo en cuenta los datos anteriores. Hace predicciones sobre resultados futuros; Sin embargo, es importante señalar que esto es sólo una estimación. Es posible que también sea necesario tener en cuenta otros factores, como las tendencias de la industria o la evolución macroeconómica de la economía o la sociedad en su conjunto.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es la fase final del análisis empresarial e incluye análisis descriptivo y predictivo. Su propósito es combinar los hallazgos del análisis anterior para determinar qué acciones se deben tomar para abordar el problema actual o tomar una decisión. Se utiliza porque los análisis predictivos y descriptivos a menudo no son suficientes para mejorar el rendimiento de los datos.

Si bien el análisis prescriptivo puede ayudar a prevenir el fraude, limitar el riesgo, aumentar la eficiencia y alcanzar los objetivos comerciales, no es infalible. Sólo es eficaz si las organizaciones involucradas saben qué preguntas hacer y cómo abordar las respuestas a lo largo del proceso de análisis.

El análisis prescriptivo utiliza tecnología y prácticas de datos de vanguardia y, por lo tanto, representa un enorme esfuerzo organizacional, por lo que las empresas deben estar seguras de que están dispuestas y son capaces de afrontar los amplios recursos humanos y financieros.

La inteligencia artificial (IA) es un ejemplo de análisis prescriptivo porque los sistemas de IA utilizan una gran cantidad de datos para aprender continuamente y utilizar la información para tomar decisiones informadas. Los sistemas de IA de alta calidad son capaces de comunicar decisiones y ponerlas en práctica. Mediante el uso de inteligencia artificial, los procesos de negocio se pueden llevar a cabo y optimizar diariamente sin necesidad de intervención humana.

Recursos adicionales

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