En la era de la información, los datos han pasado de ser escasos a abrumadores. La clave es examinar este abrumador volumen de datos disponibles para que las compañías puedan interpretar correctamente sus implicaciones. Pero trabajar con toda esta información implica la Necesita tener herramientas que permitan el uso de técnicas de análisis de datos. corregir sin olvidar la relevancia de garantizar la calidad de la información.
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Big data ha hecho que los analistas produzcan muchas herramientas y técnicas de análisis de datos sofisticado que pueden usar grandes instituciones. Pero a medida que proliferan estas nuevas técnicas de análisis de datos, no debemos perder de vista algunos métodos que existen desde hace mucho tiempo y que siguen siendo muy precisos.
Si está comenzando con el análisis de Big Data, Sugerimos comenzar con algunos principios básicos, aprender a evitar sus riesgos y posteriormente avanzar hacia técnicas de análisis de datos más sofisticadas.
5 Técnicas de análisis de datos tradicionales pero precisas
Antes de lanzarse a Aplicación de técnicas de análisis de datos más complejas., es importante destacar invertir el tiempo necesario para conocer a sus pioneros. Entre ellos, podemos señalar cinco:
- Promedio aritmético. Es la suma de una lista de números dividida por la cantidad de ítems en esa lista y se utiliza para establecer la tendencia general de un conjunto de datos. Hallar el promedio además le ayuda a obtener una instantánea rápida de la información., dado que es fácil de calcular. A pesar de esto, tenga en cuenta que puede ser una herramienta peligrosa. En algunos conjuntos de datos, la media aritmética está estrechamente relacionada con la moda y la mediana, y en muestras con una gran cantidad de valores atípicos o una distribución sesgada, el promedio simplemente nunca proporcionaría la precisión que se necesita para hacer una elección coherente.
- Desviación Estándar. Este cálculo es útil para establecer rápidamente la distribución de puntos de datos. Una desviación estándar alta significa que los datos se distribuyen más ampliamente desde la media, mientras que una baja indica que hay más datos que se alinean con la media.. El problema con el uso de este tipo de técnicas de análisis de datos es que, del mismo modo que con la media, la desviación estándar puede ser engañosa. A modo de ejemplo, si sus datos disponen un patrón muy extraño, como una curva no normal o una gran cantidad de valores atípicos, la desviación estándar no ilustrará la realidad, dado que no puede proporcionar toda la información que necesita.
- Determinación del tamaño de la muestra. A veces no es necesario recolectar información de cada miembro de una población y una muestra es suficiente. Cuando se mide un gran conjunto de datos o una población, este suele ser el caso. Pero a pesar de esto, la clave es determinar el tamaño correcto para que la muestra tomada sea precisa. Usando métodos de proporción y desviación estándar, es factible refinar esta medida para que la recolección de datos sea estadísticamente significativa. La desventaja de esta técnica tiene que ver con el hecho de que al estudiar una nueva variable, es factible que las ecuaciones de proporción deban basarse en supuestos que pueden ser inexactos. De ser así, este error acabaría trasladándose a la determinación del tamaño de la muestra, para acabar afectando el resultado del análisis.
- Regresión. Se utiliza para establecer tendencias en el tiempo, dado que modela las relaciones entre variables dependientes y explicativas, que de forma general se grafican en un diagrama de dispersión, indicando si los vínculos que existen son fuertes o débiles. Del mismo modo que con las técnicas de análisis de datos anteriores, la regresión está relacionada con riesgos. El hecho es que, a veces, los valores atípicos en un diagrama de dispersión son importantes, pero el analista nunca los descubrirá, dado que este método tiende a ignorarlos.
- Prueba de hipótesis. Esta técnica le posibilita examinar si una premisa es verdaderamente cierta para su conjunto de datos o población. Elimina la oportunidad de que algo sea accidental. A pesar de esto, para ser rigurosos en su aplicación, las pruebas de hipótesis deben tener cuidado con errores comunes, como el efecto Hawthorne o el efecto placebo.
Hoy, la tecnología al servicio de las instituciones posibilita aplicar soluciones avanzadas que automatizan el análisis, dejando atrás el cálculo manual, reduciendo así la intervención humana y minimizando el riesgo.
5 técnicas de análisis de datos más sofisticadas
Entre los técnicas de análisis de datos que mejor contribuyan a ampliar la visión empresarial, al otorgar conocimiento de calidad al negocio son:
- Aprendizaje automático. Esta subespecialidad de la informática Se incluye en el campo de la inteligencia artificial y además se conoce como aprendizaje automático.. Está relacionado con el diseño y desarrollo de algoritmos que permitan a las computadoras promover acciones sustentadas en datos empíricos. Su objetivo es aprender a reconocer automáticamente patrones complejos y tomar decisiones inteligentes sustentadas en datos. El procesamiento del lenguaje natural es un ejemplo de aprendizaje automático.
- Redes neuronales. Este tipo de técnicas de análisis de datos consta de modelos computacionales, inspirados en la estructura y funcionamiento de redes neuronales biológicas. De la misma manera que las células y las conexiones funcionarían y se establecerían dentro del cerebro, estas redes nos posibilitan hallar patrones en los datos. Los patrones no lineales son su especialidad y son muy recomendables tanto en aplicaciones que implican aprendizaje supervisado como en aquellas que implican aprendizaje no supervisado. Un ejemplo de este tipo de técnica sería la identificación de clientes en riesgo de abandono.
- Aprendizaje de reglas de asociación. Es un conjunto de técnicas de análisis de datos utilizadas para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. La generación y testeo de posibles reglas es el resultado de la aplicación de algoritmos y, en la práctica, uno de sus usos más habituales es el análisis del carrito de la compra, que posibilita a los minoristas determinar qué productos se compran cada vez más. frecuencia más baja para Optimice sus decisiones de planificación y abastecimiento.
- Algoritmos genéticos. De nuevo nos encontramos una especie de técnicas de análisis de datos inspiradas en la naturaleza. En esta circunstancia, tiene un lado darwiniano, dado que se basa en la evolución natural, la supervivencia del más apto. Al aplicar esta técnica, se codifican soluciones potenciales para combinarse entre sí e inclusive sufrir mutaciones, tal como se podría hacer en un laboratorio de cromosomas. Por eso, después de ser estudiados, los cromosomas individuales se seleccionan para sobrevivir dentro de un entorno modelado que determina la aptitud o rendimiento de cada uno en comparación con el resto de la población. Los algoritmos genéticos se usan a menudo para fines tan múltiples como aprovechar al máximo el rendimiento de una cartera de inversiones o para impulsar la programación de trabajos en los procesos de fabricación.
- Análisis de series temporales. En esta circunstancia, se analizan secuencias de puntos de datos, que representan valores en tiempos sucesivos, para extraer las características más significativas de la información. Se podría decir que es el uso de un modelo para predecir valores futuros de una serie de tiempo basado en valores pasados conocidos de la misma u otra serie. La previsión de cifras de ventas sería una de sus aplicaciones en la compañía.
¿Qué técnicas de análisis de datos pueden agregar más valor a su negocio? ¿Su organización tiene el nivel adecuado de calidad de la información para garantizar la confiabilidad de los resultados?
