Tres fotos de personas trabajando en escritorios con dispositivos de escritorio y tabletas que muestran gráficos de análisis de datos.

Comprender el análisis de datos: Guía para principiantes

Antes de poder usar los datos para contar una historia, deben pasar por un proceso que los haga útiles. Explora el rol del análisis de datos en la toma de decisiones.

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¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de recopilación, limpieza y modelado de datos para revelar conclusiones significativas. Después, estos datos se transforman en informes que sirven de apoyo para el proceso de toma de decisiones estratégicas.

Más información

Tipos de análisis de datos

Hay muchos tipos diferentes de análisis de datos. Cada tipo puede utilizarse para responder a una pregunta diferente.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo se refiere al proceso de analizar datos históricos para comprender tendencias y pautas. Por ejemplo, el éxito o el fracaso en la consecución de indicadores clave de rendimiento, como la rentabilidad de la inversión.

Un ejemplo de análisis descriptivo es la generación de informes para proporcionar una visión general de los datos financieros y de ventas de una organización, ofreciendo valiosas conclusiones sobre actividades y resultados pasados.
Análisis predictivo

El análisis predictivo usa datos históricos para ayudar a predecir lo que podría ocurrir en el futuro, como identificar tendencias pasadas en los datos para determinar si es probable que se repitan.

Los métodos incluyen una serie de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, como redes neuronales, árboles de decisión y análisis de regresión.
Análisis de diagnóstico

Los análisis de diagnóstico ayudan a responder a preguntas sobre qué causó determinados sucesos observando los indicadores de rendimiento. Las técnicas de análisis de diagnóstico complementan el análisis descriptivo básico.

En general, el análisis de diagnóstico consiste en detectar anomalías en los datos (como un cambio inesperado en una métrica), recopilar datos relacionados con esas anomalías y utilizar técnicas estadísticas para identificar posibles explicaciones.
Análisis cognitivo

El análisis cognitivo es una forma sofisticada de análisis de datos que va más allá de los métodos tradicionales. Este método usa el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para comprender, razonar y aprender de los datos de un modo que se asemeja a los procesos del pensamiento humano.

El objetivo del análisis cognitivo es simular un pensamiento similar al humano para proporcionar perspectivas más profundas, reconocer patrones y hacer predicciones.
Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo ayuda a responder preguntas sobre lo que debe ocurrir a continuación para alcanzar un determinado objetivo. Usando conclusiones del análisis prescriptivo, las organizaciones pueden tomar decisiones basadas en datos ante la incertidumbre.

Los analistas de datos que realizan análisis prescriptivos a menudo confían en el aprendizaje automático para encontrar patrones en grandes modelos semánticos y estimar la probabilidad de diversos resultados.
Análisis de texto

El análisis de textos es una forma de enseñar a los ordenadores a comprender el lenguaje humano. Consiste en usar algoritmos y otras técnicas para extraer información de grandes cantidades de datos de texto, como las publicaciones de las redes sociales o las vistas previas de clientes.

El análisis de textos ayuda a los analistas de datos a dar sentido a lo que dice la gente, encontrar patrones y obtener conclusiones que pueden usarse para tomar mejores decisiones en campos como los negocios, el marketing y la investigación.

El proceso de análisis de datos

Recopilar e interpretar los datos para poder utilizarlos en la toma de decisiones es un proceso minucioso y requiere un enfoque sistemático. Estos son los pasos que siguen los analistas de datos:

1. Define tus objetivos.

Define claramente el objetivo de tu análisis. ¿Qué pregunta concreta intentas responder? ¿Qué problema quieres resolver? Identifica tus objetivos principales. Esto guiará todo el proceso.
2. Recopila y consolida tus datos.

Recopila tus datos de todas las fuentes relevantes utilizando software de análisis de datos. Asegúrate de que los datos son representativos y cubren realmente las variables que quieres analizar.
3. Selecciona tus métodos analíticos.

Investiga los distintos métodos de análisis de datos y selecciona la técnica que mejor se ajuste a tus objetivos. Muchas soluciones gratuitas de software de análisis de datos ofrecen algoritmos y métodos incorporados para facilitar este proceso de selección.
4. Limpia los datos.

Examina tus datos en busca de errores, valores que faltan o incoherencias utilizando las características de limpieza ya integradas en tu software de análisis de datos. Limpiar los datos garantiza la precisión y fiabilidad de tu análisis y es una parte importante del análisis de datos.
5. Descubre información valiosa.

Profundiza en tus datos para descubrir pautas, tendencias y relaciones. Usa métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático u otras técnicas analíticas que estén alineadas con tus objetivos. Este paso transforma los datos brutos en información valiosa.
6. Interpreta y visualiza los resultados.

Examina los resultados de tus análisis para comprender sus implicaciones. Relaciona estos resultados con tus objetivos iniciales. Después, aprovecha las herramientas de visualización del software gratuito de análisis de datos para presentar tus conclusiones en un formato más digerible.
7. Toma una decisión informada.

Utiliza la información obtenida de tu análisis para decidir tus próximos pasos. Piensa en cómo pueden utilizarse estas conclusiones para mejorar los procesos, optimizar las estrategias o mejorar el rendimiento general.

Siguiendo estos pasos, los analistas pueden abordar sistemáticamente grandes conjuntos de datos, desglosando las complejidades y garantizando que los resultados sean procesables para los responsables de la toma de decisiones.

La importancia del análisis de datos

El análisis de datos es fundamental porque ayuda a los responsables de la toma de decisiones empresariales a dar sentido a la información que recopilan en un mundo cada vez más impulsado por los datos. Imagina que tienes un montón de piezas de puzle (datos), y quieres ver la imagen completa (conclusiones). El análisis de datos es como unir esas piezas del puzle (convertir esos datos en conocimiento) para revelar lo que es importante.
El análisis de datos es una herramienta importante que nos ayuda a comprender el mundo y a tomar decisiones con conocimiento de causa, tanto si eres un responsable de la toma de decisiones de una empresa que intenta comprender las preferencias de los clientes como si eres un científico que estudia las tendencias.

Métodos de análisis de datos principales

Hay dos formas principales de procesamiento de datos: el análisis cuantitativo y el análisis cualitativo.

Una persona trabajando en su dispositivo de escritorio en un entorno de oficina abierto

Análisis cuantitativo

El análisis cuantitativo se ocupa de los números y las mediciones (por ejemplo, observar los resultados de encuestas captados mediante valoraciones). Al realizar un análisis cuantitativo, usarás exclusivamente métodos matemáticos y estadísticos y responderás a preguntas como "cuánto" o "cuántos".

Dos personas mirando la pantalla de una tableta que muestra un documento de Word

Análisis cualitativo

El análisis cualitativo consiste en comprender el significado subjetivo de los datos no numéricos. Por ejemplo, analizar las respuestas de una entrevista o mirar imágenes para comprender las emociones. El análisis cualitativo busca pautas, temas o conclusiones, y se centra principalmente en la profundidad y el detalle.