Actividad 2.1.1.

Oscar Omar Portillo 326698Excel para negocios

¿Qué es el análisis de datos?

¿Para qué sirve?

Importancia

Usos

Tipos

Análisis de datos

Fases

Referencias

El análisis de datos sirve para convertir datos brutos en información valiosa, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones. Permite a las organizaciones identificar patrones, tendencias, y relaciones entre variables, lo que a su vez ayuda a optimizar operaciones, mejorar productos, comprender el comportamiento del cliente, entre otros beneficios.

¿Para qué sirve el análisis de datos?

El análisis de datos tiene una amplia variedad de aplicaciones, tales como:Marketing: Segmentación de mercado, análisis de comportamiento del cliente, campañas publicitarias dirigidas.Finanzas: Gestión de riesgos, detección de fraudes, análisis de inversiones.Salud: Diagnóstico médico, investigación clínica, predicción de brotes de enfermedades.Educación: Evaluación del rendimiento estudiantil, personalización del aprendizaje.Gobierno: Toma de decisiones políticas, mejora de servicios públicos, análisis de datos demográficos.

Usos del análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Este proceso implica diversas técnicas y metodologías para interpretar los datos y extraer conclusiones que puedan ser utilizadas para mejorar procesos, productos o estrategias en diversas áreas.

¿Qué es el análisis de datos?

Permite a las organizaciones y a las personas:

• Tomar decisiones informadas basadas en hechos y no en suposiciones.
• Identificar oportunidades de negocio y áreas de mejora.
• Mejorar la eficiencia operativa.
• Personalizar la experiencia del cliente.
• Predecir tendencias futuras y prepararse para ellas.

Importancia del análisis de datos

Análisis descriptivo: Describe las características de los datos y muestra lo que ha sucedido.Análisis diagnóstico: Examina por qué sucedieron ciertos eventos, identificando causas y correlaciones.Análisis predictivo: Utiliza datos históricos y algoritmos de machine learning para predecir futuros eventos o comportamientos.Análisis prescriptivo: Sugiere acciones a tomar basadas en los resultados del análisis predictivo.

Tipos de análisis de datos

1. Definición del problema: Identificación clara de los objetivos del análisis.
2. Recopilación de datos: Obtención de datos relevantes de diversas fuentes.
3. Limpieza de datos: Eliminación de errores y datos irrelevantes o redundantes.
4. Exploración de datos: Análisis inicial para identificar patrones y relaciones.
5. Modelado: Aplicación de técnicas estadísticas o algoritmos para interpretar los datos.
6. Validación: Verificación de que los modelos y resultados son precisos y aplicables.
7. Comunicación: Presentación de los hallazgos de manera comprensible para los interesados.

Fases de análisis de datos

IBM. (2023). What is data analysis? IBM. https://www.ibm.com/topics/data-analysisDataRobot. (2022). The importance of data analysis in today’s business world. DataRobot. https://www.datarobot.com/blog/the-importance-of-data-analysis-in-todays-business-world/Harvard Business School. (2021). What is data analysis? Methods, techniques & types. Harvard Business School Online. https://online.hbs.edu/blog/post/data-analysisProvost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media.Camm, J. D., Cochran, J. J., Fry, M. J., Ohlmann, J. W., & Anderson, D. R. (2019). Business analytics. Cengage Learning.

Referencias