Todo lo que necesitas saber sobre el análisis de datos
El análisis de datos puede presentarse como un proceso complejo que muy pocos comprenden dado el nivel de conocimiento y tiempo que necesitas emplear. Es muy relevante para que puedas hacer correctamente tu tesis o proyecto académico. Si no tienes ni idea qué es, qué tipos hay y cómo hacer un análisis de datos en una investigación.
¿Qué es el análisis de datos?
Por comenzar, podemos explicarte que el análisis de datos es un tipo de ciencia que se encarga de analizar un conjunto de datos, básicamente, un proceso de análisis de los mismos. Esto tiene como objetivo que puedas obtener conclusiones para una futura toma de decisiones y el cumplimiento de objetivos o para obtener conocimientos sobre alguna temática.
Si haces un análisis de datos, básicamente estarás sometiendo a las bases de datos a diversas operaciones que no pueden ser definidas previamente porque la recolección de dichos datos puede tener dificultades o trabas.
En la actualidad, muchísimas son las industrias que se dedican al análisis de las bases de datos para obtener conclusiones y saber entonces qué decisión tomar.
También es utilizado para la ciencia, ya que el análisis de los datos permite descartar o bien aprobar teorías e hipótesis sobre modelos existentes.
¿Para qué sirve el análisis de datos?
Ahora bien, el análisis de datos te brindará muchos beneficios y utilidades si los aplicas en tu investigación, tales como:
- Te permitirá tomar decisiones más veloces e informadas en tus negocios, en base a hechos.
- Coopera con las empresas para la identificación de problemáticas con respecto a su rendimiento.
- Una comprensión más centrada en las necesidades del cliente para establecer mejores relaciones.
- Establecimiento de medidas preventivas ante un mayor conocimiento de los riesgos.
- Es visual, lo que te ayuda a la rápida y mejor toma de decisiones.
- Te permite visualizar posibilidades de ventaja sobre tus competidores.
- Permite conocer el mejor desempeño financiero y mejorarlo.
- Aumenta los beneficios a causa de reducir los costos.
Estas utilidades podrían decirse que son la punta del iceberg en cuanto a la multitud de posibilidades que te brinda el análisis de datos.
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Tipos análisis de datos
Existen, primordialmente, dos tipos de análisis de datos que posteriormente comprenden diversas técnicas que te explicaremos más adelante.
Análisis de datos cualitativo
El análisis de datos cualitativo se centra en datos que son actitudes, opiniones y creencias, es decir, son verbales y se suelen representar de forma gráfica a veces. Puedes obtener estos datos por medio de entrevistas, grupos de observación y discusión. Se centran en responder preguntas como: ¿Por qué? y ¿Cómo?
Análisis de datos cuantitativos
Este tipo de análisis de datos se especializa por la recolección y análisis de datos duros, como lo son números y que sean tangibles. Aquí, lo importante es que obtengas información que es fiable y precisa, adicionalmente que puedes llegar a una conclusión en base a datos que conoces. Uno de los métodos por excelencia son las encuestas, hoy en día online, que de paso reducen mucho los tiempos y la inversión es mínima.
Este análisis de datos busca responder al: ¿Cuántos? ¿Quién? ¿Con qué frecuencia? y ¿Dónde?
Técnicas de análisis de datos
Los tipos de análisis de datos poseen diversas técnicas que pueden serte muy útiles dependiendo de las necesidades de tu investigación.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo es prácticamente tu punto de partida si es que quieres hacer una reflexión analítica. Pretende responder a la pregunta ¿Qué ha pasado? Para poder hacerlo, tienes que manipular, ordenar e interpretar los datos que procesan de muchas fuentes para que puedas volverlos ideas importantes y, sobre todo, útiles.
Este análisis es esencial porque te permitirá organizar los datos que posees y tenerlos listos para nuevas investigaciones. Eso sí, tienes que saber que este tipo de análisis, por sí sólo, no puede ayudarte a predecir resultados ni saber la causa de algo.
Exploratorio
En el análisis exploratorio podrás encontrar relaciones entre variables de una investigación exploratoria. Gracias a ello, podrás generar soluciones e hipótesis para problemáticas concretas. Esto es fundamental para cuando todavía no tienes información ni sabes cuál es la relación entre dichas variables, o elementos, y los datos.
Análisis predictivo
El análisis predictivo te va a ayudar, como bien dice su nombre, a mirar al futuro para responder al ¿Qué pasará? Entonces, utilizarás los resultados de otros tipos de análisis de datos que hayas hechos previamente como marco teórico. Podrás describir tendencias futuras, además de posibles ineficiencias y problemáticas.
Gracias a este tipo de análisis, puedes crear soluciones y planes para mejorar los procesos de la empresa y para obtener ventaja de la competencia.
Bivariado
El análisis bivariado se refiere a un análisis realizado sobre dos variables. Su principal propósito es comprender la relación entre esas dos variables y contraste con los análisis univariable (análisis de una variable) y multivariado (tres o más variables).
Existen tres tipos de formas de hacer análisis bivariados: diagramas de dispersión; coeficientes de correlación y la regresión lineal simple.
Análisis estadístico
En el análisis estadístico te dedicarás a explorar, recopilar y presentar grandes cantidades de datos e información a fin de descubrir tendencias y patrones. La estadística es algo que se aplica todos los días en todos los aspectos, como la industria, los gobiernos y las investigaciones.
De diagnóstico
Un análisis de diagnóstico de datos lo podrás utilizar para comprender mejor el contexto de por qué sucedió una determinado fenómeno o suceso. Si descubres ese por qué, podrás ser capaz de identificar la manera de abordar la problemática. Este análisis se creó para dar respuestas directas para preguntas concretas. Resulta ser uno de los métodos más relevantes de la investigación científica.
Análisis prescriptivo
Por último, pero no menos importante, se encuentra en análisis prescriptivo. El mismo se enfoca en el uso e identificación de tendencias y patrones para la formulación de estrategias empresariales que sean prácticas y de una consistente capacidad de respuesta.
Si profundizas en este análisis, tendrás un papel más relevante en la generación del análisis de los datos. Puedes utilizar esto a tu favor en otras áreas clave como: venta: experiencia del cliente; marketing; recursos humanos; finanzas y logística.
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