Tipos de análisis de datos

Dependiendo del objeto de estudio, se selecciona el tipo de recolección de datos. También existen diferentes métodos de análisis de datos:

• Análisis de datos descriptivos
• Análisis de datos exploratorios
• Análisis de datos predictivos
• Análisis de datos de diagnóstico
• Análisis de datos prescriptivos

Los conocimientos básicos sobre métodos estadísticos son esenciales: ¿Cuáles son las variables independientes en su análisis de regresión?

Por supuesto, debe elegir el tipo de análisis antes de iniciar el proceso de análisis de datos.

Análisis de datos descriptivos

El objetivo del análisis de datos descriptivo es describir los datos encontrados en una muestra mediante valores característicos y presentarlos en forma de gráfico o tabla. Esta presentación de los datos se refiere a las variables individuales y a sus características.

Por un lado, se trata de resumir los datos recogidos y procesados en tablas, medidas, gráficos, etc. significativos y, por otro, de examinar en qué medida los resultados obtenidos a partir de una muestra pueden trasladarse a la población real de interés.

La estadística descriptiva suele estar al principio del análisis de datos y a menudo se combina con otros métodos. Los datos del pasado se analizan para sacar conclusiones. Antes de poder probar las hipótesis reales, hay que comprobar si la variable de la muestra se distribuye normalmente, por ejemplo, la proporción de edad o de género refleja la de la población.

Se utilizan tres medidas principales para describir los datos:

• Medidas de dispersión (por ejemplo, desviación estándar o varianza)
• Parámetros de posición (por ejemplo, la media aritmética o la mediana)
• Medidas de correlación (por ejemplo, coeficiente de correlación o coeficiente de contingencia)

Análisis de datos exploratorio

El análisis de datos exploratorio o la estadística exploratoria es una rama de la estadística. Examína y valora los datos de los que se tiene poco conocimiento sobre sus relaciones. Muchas técnicas de ADE (Análisis de datos exploratorios) se utilizan en la minería de datos.

Utilizando representaciones y cálculos adecuados, se examinan los datos en busca de patrones o relaciones. La investigación se realiza para encontrar información interesante en los datos que no se puede ver a primera vista cuando simplemente se mira en el análisis descriptivo.

Análisis de datos predictivo

El análisis predictivo incluye una serie de técnicas estadísticas de minería de datos, modelización predictiva y aprendizaje automático. Los datos actuales e históricos se analizan para hacer predicciones sobre eventos futuros. Por ejemplo, las instituciones de crédito pueden obtener predicciones sobre la solvencia de posibles prestatarios.

Análisis de datos de diagnóstico

El análisis de diagnóstico aborda específicamente la cuestión de por qué ha ocurrido algo. Mediante la comparación de datos históricos y de otro tipo, la identificación de patrones y el descubrimiento de relaciones, encuentra las causas o las interacciones mutuas. El análisis de datos de diagnóstico puede utilizarse para resolver problemas concretos, ya que identifica las causas fundamentales.

Análisis de datos prescriptivo

El análisis de datos prescriptivo es la categoría de análisis más compleja y costosa. Aporta un gran valor añadido al responder a la pregunta de investigación, como por ejemplo cómo alcanzar los objetivos fijados. Los análisis de datos prescriptivos se basan en datos históricos y actuales procedentes de fuentes de datos internas y externas. Utilizan los resultados de las categorías de análisis descritas anteriormente. Las predicciones se actualizan continuamente. Se utilizan, por ejemplo, algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial o redes neuronales.

Herramientas de análisis de datos

¿Grandes datos (Big data)? No se preocupe. El análisis de datos puede ser una aventura. Lo que necesita, son pasos claros de análisis de datos y una visualización de datos decente. Con las herramientas adecuadas, puedes manejar un gran número de datos en bruto y optimizar los procesos basados en datos.

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