Copia de International Politics Thesis | by Slidesgo

Analisis analitico y Big Data

Metodos y tecnicas de invetigación

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Introducción

Introducción

Las técnicas de acopio de información, también conocidas como técnicas de recolección de datos, son los métodos que se utilizan para reunir y analizar información. En esta presentación exploraremos cómo el análisis analítico y el Big Data transforman los datos en insights valiosos, ayudando a mejorar la toma de decisiones en diversas industrias. En un mundo donde generamos grandes volúmenes de información, analizarla de forma efectiva es clave para impulsar la innovación y el éxito. La recolección de datos es un enfoque sistemático que tiene como objetivo obtener un panorama completo y preciso de un tema de interés.

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Analisis estadistico

¿Qué es?

El análisis estadístico es el proceso de recolectar, organizar, interpretar y presentar datos de manera que se puedan identificar patrones, tendencias y relaciones significativas dentro de un conjunto de información. Se utiliza en diversas disciplinas para tomar decisiones basadas en datos y para hacer inferencias sobre una población general a partir de una muestra.

Tipos

Inferencial

Descriptiva

La estadística descriptiva incluye técnicas como medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y dispersión (varianza, desviación estándar) para resumir y describir un conjunto de datos.

La estadística inferencial, en cambio, se centra en hacer generalizaciones o predicciones sobre una población, usando pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y modelos estadísticos.

Ventajas

Ayuda a identificar patrones

Reduce la cantidad de recursos y tiempo

Facilita la toma de decisiones

Ayuda la comunicación más efectivo

Ayuda a distinguir diferencias

Pasos

Definir el problema

Recopilar datos

Organizar los datos

Interpretar los resultados

Presentar los resultados

Analizar los resultados

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Relación con la gestión de fluidos de perforación

En el análisis de fluidos de perforación

La estadística descriptiva puede usarse para resumir las propiedades físico-químicas de los fluidos de perforación, como densidad, viscosidad, y contenido de sólidos. Además, permite analizar cantidades de residuos generados, tiempos de almacenamiento y frecuencia de tratamiento de los fluidos en distintos pozos o sitios de perforación. Por ejemplo, calcular promedios y desviaciones estándar de estos parámetros puede ayudar a identificar los rangos operativos óptimos para maximizar la eficiencia del proceso y minimizar el desperdicio.

Evaluar el impacto ambiental y efectividad de la gestión

La estadística inferencial sería clave para hacer inferencias sobre el impacto ambiental de la disposición de los fluidos y el rendimiento de los métodos de gestión aplicados. A partir de muestras, como aquellas tomadas de aguas o suelos cercanos a los sitios de perforación, se pueden hacer estimaciones sobre niveles de contaminación potencial y evaluar si las prácticas actuales cumplen con regulaciones ambientales. Además, con pruebas de hipótesis, se podría evaluar la efectividad de distintas técnicas de tratamiento de fluidos de perforación, comparando resultados entre métodos convencionales y alternativas sustentables.

Uso de modelos estadísticos para optimizar la gestión

Finalmente, los modelos estadísticos pueden emplearse para predecir el comportamiento de los fluidos de perforación en diversas condiciones de perforación o para anticipar la cantidad de fluidos que será necesario gestionar en proyectos futuros. Esto permite planificar mejor la infraestructura de almacenamiento, tratamiento y disposición, y optimizar costos y recursos, alineándose con la sostenibilidad y eficiencia de las operaciones.

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Uso de big data en investigaciones

Big data

Como término, encapsula la capacidad de gestionar, analizar y visualizar conjuntos de datos a una escala que supera las capacidades de las herramientas tradicionales de procesamiento. Esto permite una comprensión más profunda y dinámica de los comportamientos.

En investigaciones

El uso de Big Data en investigaciones se refiere a la recolección, almacenamiento, análisis y aprovechamiento de grandes volúmenes de datos para extraer patrones y conocimientos que no serían visibles en conjuntos de datos pequeños o tradicionales. Este tipo de análisis permite a los investigadores estudiar relaciones complejas, predecir tendencias y generar modelos más precisos en áreas tan diversas como la ciencia, la economía, la medicina, la ingeniería y las ciencias sociales.

Ventajas

Mejora en la toma de decisiones

Optimización de recursos

Acceso a información detallada y actualizada

Al ofrecer un análisis profundo de patrones y tendencias, el Big Data ayuda a los investigadores a tomar decisiones más informadas.

La automatización en el procesamiento y análisis de datos reduce el tiempo y esfuerzo humano necesarios, permitiendo que los investigadores enfoquen sus recursos en aspectos más complejos de la investigación.

Big Data permite trabajar con grandes volúmenes de datos en tiempo real, lo que facilita el análisis de tendencias actuales y mejora la precisión de los estudios.

Desventajas

Privacidad y seguridad de los datos

Riesgo de interpretación errónea

Complejidad y necesidad de habilidades técnicas

El manejo de grandes cantidades de datos personales o sensibles puede llevar a riesgos de privacidad y seguridad, especialmente si la información no se almacena o utiliza de forma adecuada.

análisis de grandes volúmenes de datos puede producir correlaciones engañosas o patrones que no representan una relación causal real.

Trabajar con Big Data requiere conocimientos especializados en áreas como estadística, análisis de datos y programación.

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Relación con la gestión de fluidos de perforación

Monitoreo en tiempo real de los residuos

Gracias al análisis de datos en tiempo real, se podrían rastrear los niveles de residuos generados y los efectos ambientales en diferentes etapas del proceso de perforación. Con el uso de sensores y herramientas de monitoreo, se podrían predecir posibles incidentes de contaminación y responder de manera proactiva, minimizando los impactos negativos en el entorno.

Optimización en la formulación y uso de los fluidos

Big Data permite analizar datos históricos y actuales sobre la composición de los fluidos de perforación, su rendimiento en diferentes condiciones geológicas y su impacto ambiental. Con esta información, se podrían identificar combinaciones de componentes más sustentables, reduciendo el uso de químicos dañinos sin comprometer la eficiencia de la perforación.

Reducción de costos y residuos

El análisis de grandes volúmenes de datos ayuda a predecir y optimizar el consumo de fluidos, ajustando las cantidades según las condiciones del pozo y el tipo de suelo. Esto contribuiría a reducir desperdicios y costos asociados al uso y disposición de estos fluidos, facilitando una gestión más sustentable de los recursos.

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Conclusión

Conclusión

Al estudiar estás técnicas de acopio de información se encuentra muchas ventajas al momento de la realización del tema seleccionado, al momento de utilizar el análisis estadístico y el uso del bog data se obtiene una manera sencilla de interpretar diversos datos que se encuentran en la gestión de fluidos de perforación y tener una compresión más precisa como también ayuda a la recolección de diversos datos que se obtienen al momento de realizar las actividades con los fluidos. Con estas técnicas se tiene una manera accesible de recolectar información y optimizar de la mejor manera cualquier tipo de investigación que se realice.

Gracias