6 Diferentes tipos de analisis de

Types February 21, 2021

6 Tipos de analisis de

datos El analisis de datos se refiere al proceso de examen, purificacion, modificacion y modelado de datos para identificar informacion importante y soluciones que ayudan a optimizar la resolucion de problemas. El analisis de datos se incluye dentro de la ciencia de datos, que se refiere al analisis de la informacion por diversas razones comerciales.

El analisis de datos se utiliza en el mundo empresarial para obtener informacion sobre las ineficiencias, mejorar la toma de decisiones y eliminar riesgos. Mediante la realizacion efectiva de analisis de datos, las empresas pueden identificar areas donde se producen residuos y utilizar esa informacion para lograr rentabilidad. Estos son los 6 tipos de analisis de datos, sus propositos y tecnicas de analisis

1. Analisis Descriptivo

El proposito del analisis descriptivo es describir un conjunto de datos. Esto incluye resumir cualquier analisis primario, mediciones y patrones.

Si una organizacion esta analizando las ventas de abrigos entre las mujeres, un analisis descriptivo puede incluir un resumen del costo total de ventas entre las mujeres, los meses en que las ventas fueron las mas altas, que zonas del pais venian las ventas y si habia algun patron discernido (es decir, mas ventas en enero y febrero).

En resumen, el analisis descriptivo es una presentacion y resumen de todos los datos de analisis recogidos hasta el momento.

2. Analisis

Exploratorio El analisis exploratorio profundice en la informacion recolectada para identificar correlaciones entre variables que antes no se veian. Mientras que las relaciones entre variables no implican causalidad, el analisis exploratorio puede ayudar a formar una hipotesis sobre esta relacion.

Un analisis exploratorio puede evaluar por que hubo mas ventas de chocolate en enero y febrero frente a otros meses. Las posibles hipotesis incluyen el dia de San Valentin, renunciar a las resoluciones de Ano Nuevo o el clima frio.

3. Analisis inferencial El analisis

inferencial toma una pequena porcion de un conjunto de datos para hacer inferencias acerca de una mayor cantidad de datos. Utiliza datos estimados y proporciona una desviacion estandar para hacer suposiciones sobre un grupo mas grande. Aunque estas inferencias nunca son completamente exactas, son mas fiables si el tamano de la muestra es representativo de la poblacion mayor.

Por ejemplo, una organizacion puede examinar 30 de 500 encuestas a clientes y encontrar que un servicio al cliente deficiente es una queja comun. Debido a este tema regular a lo largo de las 30 encuestas recopiladas, la empresa asume que los problemas de servicio al cliente son una preocupacion para los 470 informes de retroalimentacion restantes, y probablemente para la totalidad de sus clientes.

En resumen, IA ayuda a una organizacion a hacer inferencias y predicciones sobre patrones futuros mediante la visualizacion de patrones en muestras pequenas.

4. Analisis predictivo El analisis

predictivo utiliza informacion historica y en tiempo real para encontrar tendencias que ayudan a pronosticar resultados futuros. La fiabilidad de estas predicciones se basa en el tipo de datos recogidos y los modelos utilizados.

Es importante tener en cuenta que una variable que predice otra variable no implica necesariamente que haya una relacion de causa y efecto entre las dos. Debe haber un analisis mas amplio y profundo de las variables para determinar si existe una correlacion.

Para ilustrar, una empresa ve en sus datos que las ventas han sido bajas durante los ultimos 3 anos durante junio, julio y marzo. Un analista puede predecir que las ventas probablemente seran bajas para el proximo ano durante estos meses, a menos que ejecute una promocion, cambie el tipo de productos vendidos o realice otra accion que cambie el resultado final.

5. Analisis

Causal El analisis causal toma un conjunto de variables y evalua si existe una relacion de causa y efecto entre ellas y por que. Para identificar la causa, un analista debe determinar si la relacion hipotetica conduce al resultado deseado.

Simplemente ver los datos sin realizar analisis en profundidad no ayudara a encontrar la razon subyacente detras de la relacion.

Por ejemplo, un fabricante de medicamentos quiere probar que tan bien un nuevo medicamento mejora la atencion en adultos jovenes. Compara un conjunto de datos de adultos jovenes en los Estados Unidos frente a los individuos que reciben el medicamento en un estudio de ensayo y luego evalua como el nuevo medicamento impacta la atencion.

6. Analisis Mecanicista

El proposito del analisis mecanicista es comprender las fluctuaciones precisas de los datos que resultan en fluctuaciones en otros datos.

Este tipo de analisis se suele aplicar en circunstancias que requieren precision y muy poco margen para errores. La industria medica, los ingenieros y la comunidad cientifica utilizan principalmente el analisis mecanicista para probar la seguridad y efectividad de un producto.

Para ilustrar, una empresa de dispositivos medicos quiere probar cuan efectiva es una maquina de dialisis. Un analisis mecanicista abarca el control exacto de los datos (variables controladoras y manipuladoras) mediante la medicion precisa de cada conjunto de datos y los resultados deseados.

La estrategia general utilizada para realizar un analisis mecanicista es como la comunidad medica y cientifica proporciona desarrollos que conducen al progreso de la sociedad.

En conclusion, aqui estan los 6 tipos de analisis de datos utilizados por diversas industrias.

El analisis descriptivo resume un conjunto de datos, incluyendo mediciones y patrones. Las herramientas de analisis exploratorio profundizan en los datos recopilados para identificar cualquier relacion entre conjuntos de datos.
El analisis inferencial toma una pequena porcion de los datos y los utiliza para suponer acerca de una poblacion mayor.
El analisis predictivo utiliza datos historicos y en tiempo real para pronosticar tendencias futuras. El analisis causal toma dos variables y determina si existe una relacion entre ellas y por que.
El metodo de analisis mecanicista es utilizado por la comunidad cientifica y medica para ver si una fluctuacion en los datos causa fluctuaciones en otros datos.