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El Proceso de An√°lisis de Datos explicado paso a paso

El Proceso de An√°lisis de Datos - destacada

En esta publicación, exploraremos los pasos principales en el proceso de análisis de datos

Lo que sucede es que las organizaciones y, en menor medida, las personas generamos y guardamos grandes cantidades de datos todos los días

Pero, ese no es el problema, como investigadores o analistas de datos la pregunta que hay que hacerse es ¬†¬ŅQu√© sucede con estos datos una vez almacenados?

La respuesta corta es que la mayor parte se encuentra en repositorios y casi nunca se vuelve a mirar, lo cual no deja de ser un verdadero despropósito

De manera que las compa√Ī√≠as no sufren por falta de datos‚Ķ es que muchas empresas no est√°n seguras de c√≥mo analizar y sacarles provecho

Estos datos pueden contener información valiosa sobre los usuarios, base de clientes y  mercados.

Cuando se combinan con el software de análisis de datos apropiado, pueden ayudar a descubrir aspectos ocultos en el problema abordado, que de otro forma ni nos enteraríamos de su existencia

Entonces, para ayudarte a aclarar cualquier duda, he compilado esta guía sencilla acerca del  proceso de análisis de datos, para que la tengas a mano cuando te toque aplicarlo en tu propia tesis

 

¬ŅEn qu√© consiste el Proceso An√°lisis de Datos?


Lo primero que debes saber es que hay 5  pasos en lo que respecta al análisis de datos, y cada uno juega un papel clave en la generación de información valiosa.

Estos son los 5 pasos:

  1. Define cu√°l es la pregunta que intentas responder con el an√°lisis
  2. Comienza a recopilar los datos desde fuentes disponibles
  3. Limpia los datos innecesarios.
  4. Empieza a analizar los datos
  5. Interpreta los resultados y aplícalos

 

#1. Definición de la pregunta principal


El primer paso en cualquier proceso de an√°lisis de datos es definir el objetivo.

En la jerga del análisis de datos, esto a veces se denomina formulación del problema

Definir el objetivo significa proponer una hipótesis y averiguar cómo probarla.

Empieza por preguntar: ¬ŅQu√© problema educativo, administrativo, social, econ√≥mico‚Ķ estoy tratando de resolver?

Si bien esto puede parecer sencillo, resulta ser m√°s complicado de lo que aparenta

Por ejemplo, la alta direcci√≥n de una organizaci√≥n podr√≠a plantear un problema, como: ¬ŅPor qu√© estamos perdiendo clientes mes tras mes?

Sin embargo, es posible que este no sea al meollo del  asunto

En este caso, tu trabajo como analista de datos es comprender la naturaleza del negocio con suficiente profundidad para que puedas enmarcar el problema de la forma correcta.

 

Definición del objetivo del proceso de análisis de datos, ejemplo

Digamos que estás desarrollando un proyecto de investigación en una empresa ficticia llamada XYZ Learnist, la cual  crea software personalizado  de formación online para sus clientes.

Si bien es excelente para conseguir nuevos clientes, tiene problemas para conservarlos en el largo plazo

En tal situación, la pregunta no sería:

¬ŅPor qu√© estamos perdiendo clientes?

Ser√≠a m√°s acertado preguntarse ¬ŅQu√© factores est√°n afectando negativamente la experiencia de los usuarios?

O, ¬ŅC√≥mo podemos aumentar la retenci√≥n de clientes mientras minimizamos los costos?

 

#2. Recopilación de los datos


Una vez que se ha definido un propósito, es hora de comenzar a recoger los datos que se utilizarán en el análisis

Este paso es importante porque las fuentes de información que se elijan determinarán la profundidad del proceso de análisis de datos

La recopilación de datos comienza con fuentes primarias, también conocidas como fuentes internas.

Si mantenemos el foco en un contexto empresarial, se trata de datos estructurados recopilados a partir de software CRM, sistemas ERP, herramientas de automatización de marketing y otros.

Estas fuentes contienen información sobre clientes, finanzas, brechas en las ventas y más.

Por otro lado, contamos también con las fuentes secundarias, conocidas como fuentes externas

Se trata de datos estructurados y no estructurados que se pueden recopilar de muchos sitios

Por ejemplo, si estás realizando un análisis de percepciones de las personas  hacia una marca, puedes recopilar datos desde sitios Web de revisión de sus productos

O,  a partir del comportamiento de sus potenciales clientes  en las redes sociales que frecuentan

¬ŅInteresado en las tendencias econ√≥micas?

Hay muchas fuentes de datos abiertas para recopilar información sobre este aspecto

 

Dónde se consiguen los datos
Dónde se consiguen los datos

 

#3. Limpiar los datos


Una vez que hayas recopilado los datos, el siguiente paso es prepararlos para el an√°lisis.

Esto significa limpiarlos o depurarlos, y es crucial para asegurarse de que estás trabajando con información de máxima calidad

Las tareas clave de limpieza de datos incluyen:

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  • Eliminaci√≥n de errores importantes, duplicados y valores at√≠picos,¬†todos los cuales son problemas inevitables al agregar datos de numerosas fuentes.
  • Eliminaci√≥n de puntos de datos no deseados:¬†extracci√≥n de observaciones irrelevantes que no influyen en el an√°lisis previsto.
  • Aportar estructura a los datos:¬†limpieza ¬†general, es decir, corregir errores tipogr√°ficos o problemas de dise√Īo, lo que te ayudar√° a mapear y manipular los datos m√°s f√°cilmente.
  • Llenar las lagunas importantes: a¬†medida que las arregla, es posible que observes que faltan datos importantes.¬† Una vez que hayas identificado los vac√≠os, puedes empezar a llenarlos.

Un buen analista de datos dedicar√° alrededor del 70-90% de su tiempo al trabajo de limpieza. Recuerda el dicho com√ļn en la jerga de sistemas… Si basura entra, basura sale

Esto puede parecer excesivo.

Pero no centrarse en los puntos de datos incorrectos (o analizar datos erróneos) afectará gravemente a los resultados.

Incluso podr√≠a enviarte de vuelta al punto de partida… ¬°as√≠ que no te apresures!

En este punto, te sugiero les des un vistazo al siguiente artículo   Análisis exploratorio de datos, conoce a tu muestra

 

#4. An√°lisis de datos


El pen√ļltimo paso en el proceso de an√°lisis de datos es, bingo, examinarlos en profundidad y manipularlos

Esto se puede hacer de distintas maneras.

Una forma es a través de la minería de datos, que se define como descubrir el conocimiento que está implícito en las bases de datos

Las t√©cnicas de miner√≠a de datos como el an√°lisis de cl√ļsteres, la detecci√≥n de anomal√≠as, la miner√≠a de reglas de asociaci√≥n y otras, podr√≠an revelar patrones ocultos en datos que antes no eran visibles.

También hay software de visualización de datos e inteligencia empresarial, ambos optimizados para los responsables de la toma de decisiones y los usuarios de negocios

Estas opciones generan informes, cuadros de mando, y gr√°ficos f√°ciles de entender.

Llegados a este punto también se pueden aplicar análisis predictivos, uno de los cuatro tipos de análisis de datos que más se utilizan en la actualidad

Los análisis predictivos intentan pronosticar lo que es probable que suceda a continuación con un problema de investigación

 

El Proceso de An√°lisis de Datos
El Proceso de An√°lisis de Datos

 

#5. Interpretar los resultados del proceso de an√°lisis de datos


Bien, si has llegado hasta aquí es porque has terminado de realizar tus análisis.

Tienes los conocimientos disponibles para ti

El paso final del proceso de análisis de datos es compartir estos conocimientos con el resto del mundo (¡o al menos con las partes interesadas de tu organización!)

Esto es m√°s complejo que simplemente compartir los resultados sin procesar el trabajo

Implica interpretarlos y presentarlos de una manera que sea digerible para el p√ļblico no especializado

Dado que a menudo presentarás información a los responsables de la toma de decisiones, es muy importante que los conocimientos que presentes sean 100% claros e inequívocos.

Por este motivo, los analistas de datos suelen utilizar informes, paneles y visualizaciones interactivas para respaldar sus hallazgos.

La forma en que interpretas y presenta los resultados, a menudo influirá en la dirección de un negocio.

Dependiendo de lo que compartas, la organización podría decidir reestructurarse, lanzar un producto de alto riesgo o incluso cerrar una división completa.

Por eso, es muy importante proporcionar toda la evidencia que hayas reunido y no seleccionar datos de manera sesgada

Si te aseguras de cubrir todo de manera clara y concisa, demostrarás que tus conclusiones son científicamente sólidas y se basan en los hechos.

Por otro lado, es importante resaltar cualquier laguna en los datos o marcar cualquier conocimiento que pueda estar abierto a interpretación.

La comunicación honesta es la parte más importante del proceso de análisis de datos

¬°Ayudar√° al negocio, al mismo tiempo que te ayudar√° a sobresalir en tu trabajo!

 

Para finalizar…


Desde peque√Īos emprendimientos hasta empresas globales, la cantidad de datos que se generan hoy en d√≠a es simplemente asombrosa, y es por eso que el t√©rmino Big Data se ha vuelto tan popular.

Sin embargo, sin el an√°lisis de datos, esta monta√Īa de informaci√≥n apenas hace m√°s que obstruir el almacenamiento en la nube y las bases de datos.

La hoja de ruta que describimos anteriormente es m√°s un proceso iterativo que lineal

El proceso de análisis de datos  que sigas dependerá del proyecto que vayas a abordar

Por ejemplo, al limpiar datos, es posible que detectes patrones que provoquen un nuevo conjunto de preguntas.

Esto podría enviarte de regreso al paso uno (para redefinir el objetivo).

Del mismo modo, un análisis exploratorio podría resaltar un conjunto de puntos de datos que nunca antes consideraste usar.

O tal vez descubras que los resultados de tus an√°lisis b√°sicos no te convencen del todo

Esto puede deberse a errores en los datos o errores humanos en una etapa anterior del proceso.

Déjame tus dudas y comentarios en la caja en blanco luego del artículo… prometo revisarlos lo antes posible

Si sabes de alguien a quien pueda interesar la información… ¡Compártela que algo queda!

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