Conoce los 5 métodos de análisis de datos más comunes

En este artículo, presentamos qué son las herramientas de análisis de datos, los cinco métodos más comunes y básicos en el manejo efectivo de grandes bases de información y cómo es que estos enfoques no sólo permiten comprender mejor el pasado y el presente de las organizaciones, también ayudan en la toma de decisiones basada en datos. 

En un mundo donde el volumen de datos crece exponencialmente, el análisis de éstos es esencial para el éxito de las organizaciones y las personas. Sin embargo, el vasto espacio de información generada cada segundo por interacciones en línea, transacciones financieras, dispositivos conectados a internet, etc., representa tanto un desafío como una oportunidad. Navegar eficazmente por este mundo de información requiere herramientas y métodos de análisis de datos capaces de convertirse en insights accionables.

¿Qué son las herramientas de análisis de datos?

Son aplicaciones de software diseñadas para procesar y analizar conjuntos de datos y obtener información significativa a partir de ellos. Sirven para identificar patrones, tendencias, correlaciones y anomalías en los datos, a la vez que pueden simplificar la tarea de recolectar, ordenar y examinar grandes volúmenes de información.

Estas herramientas ofrecen una variedad de funcionalidades que van desde la recopilación y limpieza de datos, hasta el análisis estadístico, la visualización de datos y la modelización predictiva. Son utilizadas en numerosos campos como negocios, finanzas, salud, investigación científica y tecnología, permitiendo a las organizaciones y a los investigadores tomar decisiones informadas basándose en evidencia cuantitativa.

5 métodos de análisis de datos más comunes

Existen múltiples métodos que ayudan a extraer conocimiento útil de amplios conjuntos de información, los cuales varían en complejidad y aplicabilidad dependiendo de la naturaleza de los datos y los objetivos específicos del análisis. A continuación, exploraremos cinco de los métodos de análisis de datos más comunes que son utilizados frecuentemente por analistas y científicos de datos.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo provee una visión general de los datos históricos y ayuda a entender lo que ha ocurrido dentro de un conjunto de datos específico. Utiliza medidas estadísticas básicas y desviación estándar para presentar una síntesis que explica las tendencias generales, patrones y anomalías. También, permite identificar áreas de interés para investigaciones futuras y establecer una base sólida para análisis más complejos.

Ejemplo práctico: Una empresa de retail analiza los registros de ventas para identificar los productos más vendidos durante la temporada navideña. Tal análisis ayuda a optimizar el inventario y estrategias de marketing para el próximo año con base en datos sólidos.

Si te interesa profundizar en este método, el Diplomado en Business Analytics es una excelente oportunidad para aprender distintos métodos de análisis de datos que identifiquen patrones, tendencias y oportunidades para transformarlos en insights valiosos.

Análisis exploratorio de datos (EDA)

El EDA es un análisis más profundo que busca encontrar patrones, anomalías o relaciones en los datos. A través del uso de herramientas como diagramas de dispersión, histogramas y mapas de calor, entre otros, esclarece la dirección futura de la investigación y ayuda a validar la calidad de los datos, detectando posibles errores, datos faltantes o atípicos que podrían influir en los resultados de análisis más avanzados.

Ejemplo práctico: Para mejorar sus estrategias de venta, una tienda en línea decidió examinar detalladamente los datos de las compras y comportamientos de sus clientes durante el último año. Esto incluyó estudiar desde la edad de los compradores y los productos más populares hasta el momento en que la gente más navegaba en su sitio. Al analizar toda esta información, la empresa buscó patrones, como si las personas de cierta edad gastaban más o si las ventas aumentaban durante ciertos eventos. Gracias a este análisis exploratorio de datos, la tienda pudo entender mejor a sus clientes, adaptar sus publicidades y la disposición de su sitio web para hacerlo más atractivo, y prever qué productos debían tener más disponibles para futuras ventas.

Si buscas especializarte en minar datos de la web y cruzarlos con tu emprendimiento, el Diplomado en Big Data para la Toma de Decisiones ofrece las herramientas necesarias para explorar y convertirte en un experto en proyectos de inteligencia de negocios y analítica.

Análisis predictivo

Este método hace uso de datos históricos y algoritmos para prever eventos futuros. Esto permite a las organizaciones tomar medidas proactivas basadas en predicciones probablemente precisas.

Ejemplo práctico: Un banco utiliza el análisis predictivo para evaluar la probabilidad de incumplimiento de pagos de préstamos en función del historial crediticio y el comportamiento de gasto de sus clientes.

Si deseas perfeccionar la habilidad de prever escenarios y planificar con antelación encontrarás que el Diplomado en Business Analytics es un recurso invaluable.

Análisis prescriptivo

Quizás este es el enfoque más avanzado, pues no solo predice lo que podría suceder, sino que también sugiere acciones para influir en esos resultados. Es uno de los métodos de análisis de datos que integra el análisis predictivo con simulaciones y optimización.

Ejemplo práctico: Una empresa de logística aplica análisis prescriptivo para determinar la ruta más eficiente para las entregas, en consideración de múltiples factores como el tráfico, el tiempo y los costos.

Si quieres llevar la analítica a su máxima expresión, donde las recomendaciones basadas en datos conducen la estrategia, puedes explorar el Diplomado en Business Intelligence y Análisis de Big Data con Power BI.

Análisis diagnóstico

El análisis diagnóstico intenta entender las causas del comportamiento pasado. Este método va un paso más allá del descriptivo al buscar explicaciones y relaciones causales, siendo crucial para aquellos que buscan no sólo describir sino comprender y corregir el rumbo de acciones futuras.

Ejemplo práctico: Una empresa de telecomunicaciones utiliza el análisis diagnóstico para descubrir por qué ciertas promociones fueron más efectivas en algunas regiones que en otras, ajustando así estrategias de marketing.

¿Por qué es importante la toma de decisiones basada en datos?

Utilizar datos como fundamento en el proceso de decisión significa que las conclusiones y las acciones se basan en evidencia sólida más que en intuiciones o conjeturas. Esto reduce el riesgo de error, mejora la eficiencia y efectividad de las operaciones, y contribuye a una mayor transparencia y responsabilidad.

Cuando las decisiones se toman con el respaldo de datos concretos, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que de otra manera podrían pasar inadvertidos. Esto les permite anticiparse a las demandas del mercado, personalizar servicios y productos para satisfacer las expectativas específicas de los clientes y optimizar los recursos al focalizar los esfuerzos donde se obtendrá el mayor impacto.

La toma de decisiones basada en datos es esencial para mantener la relevancia y el éxito en un mundo que cambia rápidamente y donde la información crece en cantidad y significado. Sin duda alguna, los métodos de análisis de datos se han convertido en pilares fundamentales de operaciones exitosas en la era moderna. La habilidad para interpretar y aplicar estos enfoques no sólo proporciona una ventaja competitiva, sino que también es fundamental para el crecimiento y la innovación en cualquier campo.

Con opciones educativas como los diplomados ofrecidos por Javeriana Virtual, profesionales y estudiantes están mejor equipados que nunca, con herramientas de análisis de datos, para convertirse en líderes.