Análisis de datos
Antes de comenzar cualquier análisis de datos, es crucial crear un modelo.
El primer paso implica la limpieza de los datos, donde se eliminan datos atípicos, incompletos o de poco valor.
Luego, es importante transformar los datos para poder utilizarlos en cualquier software de análisis.
Durante esta etapa, se pueden crear nuevas dimensiones o medidas, así como también agrupar o combinar datos, y formatearlos según el tipo de dato (texto, número entero, número decimal, fecha, etc.)
Este proceso de transformación y tratamiento de datos, conocido como ETL (Extract, Transform, Load), prepara la base de datos para su análisis. Después, se procede a conectar la base de datos con PowerBI u otro software de análisis de datos.
Transform (transformar)
Extract (extraer)
Load (cargar)
Hoy en día, realizar análisis de datos de manera manual sería muy lento debido al gran volumen de datos que las empresas generan. Por eso surge el concepto de Big Data, que incluye datos estructurados y no estructurados.
1.Datos estructurados
2.Datos no estructurados
Son textos que se adaptan fácilmente a una base de datos en formato tabular.
Incluyen sonidos, imágenes, vídeos y textos difíciles de procesar y sin un formato estándar.
La complejidad del análisis de datos ha dado lugar a la creación de diversas técnicas y herramientas que facilitan el trabajo de los analistas de datos. Estas técnicas se dividen en tradicionales y sofisticadas.
Incompatibilidad con GaAs
Costo y complejidad
Cobertura de superficie limitada
Inestabilidad química
Dentro de las técnicas tradicionales contamos con las siguientes:
Determinación del tamaño de la muestra
Media aritmética
Desviación estándar
Prueba de hipótesis
Regresión
Por otro lado, existen diversas técnicas sofisticadas de análisis de información, como:
Aprendizaje automático (machine learning)
Es una subespecialidad de la informática englobada en la inteligencia artificial. Se relaciona con el diseño y el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras tomar decisiones basadas en datos empíricos.
Redes neuronales
Consisten en modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas.
Además, cada día surgen nuevas técnicas que se están consolidando y siendo adoptadas por más analistas de información. Algunas de estas tendencias incluyen algoritmos genéticos, análisis de series temporales y aprendizaje de reglas de asociación.
Desviación estándar
Es un cálculo que permite determinar la dispersión de puntos de datos. Si el resultado es elevado, significa que los datos se distribuyen más ampliamente desde la media, mientras que si es bajo indica que hay más datos que se alinean con la media.
Media aritmética
Es la suma de una lista de números dividida por el número de elementos en esa lista, y se usa para determinar la tendencia general de un conjunto de datos.
Regresión
Sirve para determinar tendencias a lo largo del tiempo, modelando las relaciones entre variables dependientes y explicativas, normalmente representadas en una gráfica de dispersión.
Determinación del tamaño de la muestra
Es difícil analizar a cada miembro de una población. En algunos análisis será más fácil y económico tomar una muestra representativa de la población a estudiar.
Prueba de hipótesis
Ayuda a evaluar si una premisa es realmente cierta para su conjunto de datos o población.
Análisis de datos
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Created on June 11, 2024
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Análisis de datos
Antes de comenzar cualquier análisis de datos, es crucial crear un modelo.
El primer paso implica la limpieza de los datos, donde se eliminan datos atípicos, incompletos o de poco valor.
Luego, es importante transformar los datos para poder utilizarlos en cualquier software de análisis.
Durante esta etapa, se pueden crear nuevas dimensiones o medidas, así como también agrupar o combinar datos, y formatearlos según el tipo de dato (texto, número entero, número decimal, fecha, etc.)
Este proceso de transformación y tratamiento de datos, conocido como ETL (Extract, Transform, Load), prepara la base de datos para su análisis. Después, se procede a conectar la base de datos con PowerBI u otro software de análisis de datos.
Transform (transformar)
Extract (extraer)
Load (cargar)
Hoy en día, realizar análisis de datos de manera manual sería muy lento debido al gran volumen de datos que las empresas generan. Por eso surge el concepto de Big Data, que incluye datos estructurados y no estructurados.
1.Datos estructurados
2.Datos no estructurados
Son textos que se adaptan fácilmente a una base de datos en formato tabular.
Incluyen sonidos, imágenes, vídeos y textos difíciles de procesar y sin un formato estándar.
La complejidad del análisis de datos ha dado lugar a la creación de diversas técnicas y herramientas que facilitan el trabajo de los analistas de datos. Estas técnicas se dividen en tradicionales y sofisticadas.
Incompatibilidad con GaAs
Costo y complejidad
Cobertura de superficie limitada
Inestabilidad química
Dentro de las técnicas tradicionales contamos con las siguientes:
Determinación del tamaño de la muestra
Media aritmética
Desviación estándar
Prueba de hipótesis
Regresión
Por otro lado, existen diversas técnicas sofisticadas de análisis de información, como:
Aprendizaje automático (machine learning)
Es una subespecialidad de la informática englobada en la inteligencia artificial. Se relaciona con el diseño y el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras tomar decisiones basadas en datos empíricos.
Redes neuronales
Consisten en modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas.
Además, cada día surgen nuevas técnicas que se están consolidando y siendo adoptadas por más analistas de información. Algunas de estas tendencias incluyen algoritmos genéticos, análisis de series temporales y aprendizaje de reglas de asociación.
Desviación estándar
Es un cálculo que permite determinar la dispersión de puntos de datos. Si el resultado es elevado, significa que los datos se distribuyen más ampliamente desde la media, mientras que si es bajo indica que hay más datos que se alinean con la media.
Media aritmética
Es la suma de una lista de números dividida por el número de elementos en esa lista, y se usa para determinar la tendencia general de un conjunto de datos.
Regresión
Sirve para determinar tendencias a lo largo del tiempo, modelando las relaciones entre variables dependientes y explicativas, normalmente representadas en una gráfica de dispersión.
Determinación del tamaño de la muestra
Es difícil analizar a cada miembro de una población. En algunos análisis será más fácil y económico tomar una muestra representativa de la población a estudiar.
Prueba de hipótesis
Ayuda a evaluar si una premisa es realmente cierta para su conjunto de datos o población.