Introducción a las herramientas de análisis de datos
Analítica educativa
Gestión del aprendizaje virtual
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Introducción
Las herramientas de análisis de datos son un aliado imprescindible para disponer de un conocimiento real y actualizado acerca de la situación de las instituciones educativas para ajustar su oferta a las necesidades de los estudiantes y la sociedad y aun mas importante hacer frente a los problemas que se presenten mediante una toma de decisiones adecuada, en este contexto en la presente semana se analizará distintos tipos de herramientas programadores (implica tener conocimiento de lenguajes de programación) y no programadores (no es necesario tener conocimiento de herramientas de programación) las cuales nos permitirán realizar las actividades anteriormente mencionadas.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Actualmente, resulta verdaderamente difícil hablar de herramientas de medición y análisis de datos sin hacer referencia a Big Data, es decir, a volúmenes ingentes de datos de naturaleza muy distinta, procedentes de fuentes y canales diversos que, tras ser sometidos a análisis, proporcionan información y conocimiento relevante sobre la organización, tanto a nivel interno (procesos y operaciones internas, personal…) como externo (estado del mercado, preferencias de los consumidores, análisis de la competencia…).
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Para hacer frente al análisis de estos datos y facilitar tomar decisiones adecuadas existen herramientas analíticas y de medición de datos, las cuales garantizan menores riesgos y mayores oportunidades de éxito, siempre y cuando los datos analizados procedan de fuentes fiables, sean de calidad (no duplicados, completos, etc.) y estén adecuadamente estructurados.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es así como , resulta evidente la necesidad de contar con el software adecuado que permita garantizar un análisis confiable de datos sobre las operaciones clave de la organización y su entorno.
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es importante tener en cuenta los siguientes requisitos:
Como elegir un software para la analítica y medición de datos
1.- Alineación del software con las necesidades de la organización: los enfoques de este tipo de soluciones en el mercado son tantos que la elección se torna más complicada cada vez lo que permite encontrar un proveedor cuyos productos sean particularmente fuertes en las áreas que son más importantes para la organización.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es importante tener en cuenta los siguientes requisitos:
No obstante, el proceso de decisión no puede plantearse desde la subjetividad, sino desde la precisión y sin prescindir de las comparativas entre soluciones. Los campos donde se pueden aplicar estas comparaciones son:
Como elegir un software para la analítica y medición de datos
- Funcionalidades de planificación.
- Funcionalidades aplicables a la ejecución.
- Funcionalidades de control y monitorización.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
2.- Compatibilidad del software con los sistemas existentes.3.- Fiabilidad: la evaluación de la fiabilidad del software comienza por la del proveedor. Es importante tener la tranquilidad de que el proveedor de la solución va a seguir estando en el mercado, hace falta establecer una relación a largo plazo. Para poder analizar este requisito hay que atender a tres criterios:
- Historia del proveedor.
- Experiencia con empresas similares a la propia.
- Alcance de la solución y la gama de productos asociados.
- Posibles socios.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Herramientas para NO programadores. No necesitarás programar para usar estas herramientas.
Tipos de herramientas para análisis de datos
Herramientas para programadores. Para los que quieran utilizar la programación y crear sus propios algoritmos.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Ejemplos de herramientas programadores y no programadores para análisis de datos
1.- Herramientas para No Programadores
1.1 Herramientas Comerciales para NO programadores
Minitab, SPSS, SAS, Excel, Tableau.
1.2 Herramientas gratuitas para NO programadores
R+ Rcommander, Rapid Minner, Tanagra, Italassi, Weka, Open Refine, Orange, Wrangler.
2.- Herramientas para Programadores
2.1 Herramientas Comerciales para programadores
Matlab.
2.2 Herramientas gratuitas Open-source para programadores R+Rstudio, Python, Roctave, JMatLab, Scavis.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Referencias
EAE Business School. (2015). Introducción a las herramientas de medición y análisis de datos. España: Retos en Supply ChainBlog sobre Supply Chain de EAE Business School. https://retos-operaciones-logistica.eae.es/introduccion-a-las-herramientas-de-medicion-y-analisis-de-datos/
8 Analítica educativa - M2 - Introducción a las herramientas de análisis de datos
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Introducción a las herramientas de análisis de datos
Analítica educativa
Gestión del aprendizaje virtual
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Introducción
Las herramientas de análisis de datos son un aliado imprescindible para disponer de un conocimiento real y actualizado acerca de la situación de las instituciones educativas para ajustar su oferta a las necesidades de los estudiantes y la sociedad y aun mas importante hacer frente a los problemas que se presenten mediante una toma de decisiones adecuada, en este contexto en la presente semana se analizará distintos tipos de herramientas programadores (implica tener conocimiento de lenguajes de programación) y no programadores (no es necesario tener conocimiento de herramientas de programación) las cuales nos permitirán realizar las actividades anteriormente mencionadas.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Actualmente, resulta verdaderamente difícil hablar de herramientas de medición y análisis de datos sin hacer referencia a Big Data, es decir, a volúmenes ingentes de datos de naturaleza muy distinta, procedentes de fuentes y canales diversos que, tras ser sometidos a análisis, proporcionan información y conocimiento relevante sobre la organización, tanto a nivel interno (procesos y operaciones internas, personal…) como externo (estado del mercado, preferencias de los consumidores, análisis de la competencia…).
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Para hacer frente al análisis de estos datos y facilitar tomar decisiones adecuadas existen herramientas analíticas y de medición de datos, las cuales garantizan menores riesgos y mayores oportunidades de éxito, siempre y cuando los datos analizados procedan de fuentes fiables, sean de calidad (no duplicados, completos, etc.) y estén adecuadamente estructurados.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es así como , resulta evidente la necesidad de contar con el software adecuado que permita garantizar un análisis confiable de datos sobre las operaciones clave de la organización y su entorno.
Analítica y medición de datos: obtención, almacenamiento, estructuración y análisis
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es importante tener en cuenta los siguientes requisitos:
Como elegir un software para la analítica y medición de datos
1.- Alineación del software con las necesidades de la organización: los enfoques de este tipo de soluciones en el mercado son tantos que la elección se torna más complicada cada vez lo que permite encontrar un proveedor cuyos productos sean particularmente fuertes en las áreas que son más importantes para la organización.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Es importante tener en cuenta los siguientes requisitos:
No obstante, el proceso de decisión no puede plantearse desde la subjetividad, sino desde la precisión y sin prescindir de las comparativas entre soluciones. Los campos donde se pueden aplicar estas comparaciones son:
Como elegir un software para la analítica y medición de datos
Introducción a las herramientas de análisis de datos
2.- Compatibilidad del software con los sistemas existentes.3.- Fiabilidad: la evaluación de la fiabilidad del software comienza por la del proveedor. Es importante tener la tranquilidad de que el proveedor de la solución va a seguir estando en el mercado, hace falta establecer una relación a largo plazo. Para poder analizar este requisito hay que atender a tres criterios:
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Herramientas para NO programadores. No necesitarás programar para usar estas herramientas.
Tipos de herramientas para análisis de datos
Herramientas para programadores. Para los que quieran utilizar la programación y crear sus propios algoritmos.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Ejemplos de herramientas programadores y no programadores para análisis de datos
1.- Herramientas para No Programadores 1.1 Herramientas Comerciales para NO programadores Minitab, SPSS, SAS, Excel, Tableau. 1.2 Herramientas gratuitas para NO programadores R+ Rcommander, Rapid Minner, Tanagra, Italassi, Weka, Open Refine, Orange, Wrangler. 2.- Herramientas para Programadores 2.1 Herramientas Comerciales para programadores Matlab. 2.2 Herramientas gratuitas Open-source para programadores R+Rstudio, Python, Roctave, JMatLab, Scavis.
Introducción a las herramientas de análisis de datos
Referencias
EAE Business School. (2015). Introducción a las herramientas de medición y análisis de datos. España: Retos en Supply ChainBlog sobre Supply Chain de EAE Business School. https://retos-operaciones-logistica.eae.es/introduccion-a-las-herramientas-de-medicion-y-analisis-de-datos/