Presentación académica II

ANÁLISIS DE DATOS

Índice

Introducción

Importancia

Desarrollo

Tipos de análisi de datos

Conclusión

Introducción

Análisis de Datos

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpiar, transformar e interpretar conjuntos de datos con el objetivo de descubrir información útil, apoyar la toma de decisiones y generar conocimiento. Este campo abarca diversas técnicas y herramientas que permiten identificar patrones, tendencias, relaciones y anomalías en los datos, lo que resulta esencial en un mundo impulsado por la información.

IMPORTANCIA

Análisis de Datos

Toma de decisiones informada:

Ayuda a empresas, gobiernos y organizaciones a basar sus estrategias en evidencia en lugar de suposiciones.

Identificación de tendencias:

Permite prever cambios en el comportamiento del mercado, preferencias de clientes o necesidades sociales.

Resolución de problemas:

Facilita la identificación de causas raíz y soluciones basadas en datos objetivos.

Optimización de recursos:

Contribuye a una mejor asignación de tiempo, dinero y esfuerzo al señalar áreas de mejora o ahorro.

desarrollo AnÁlisis de datos

RECOLECCIÓN DE DATOS

Definición de objetivos: Identificar las preguntas o problemas que se desean resolver. Fuentes de datos: Seleccionar fuentes relevantes, como bases de datos, encuestas, sensores, redes sociales o registros históricos. Métodos de captura: Utilizar herramientas tecnológicas como formularios digitales, APIs o procesos automatizados para recopilar los datos. Resultado esperado: Un conjunto de datos inicial que sirva de base para el análisis.

GESTIÓN DE DATOS FALTANTES

ELIMINACION DE ERRORES

Corregir valores duplicados, inconsistentes o atípicos.

Imputar, eliminar o manejar valores nulos según el contexto.

ESTANDARIZACIÓN

TRANSFORMACIÓN DE DATOS

Homogeneizar formatos de fechas, unidades y otros aspectos para facilitar el análisis.

Crear nuevas variables, normalizar valores o agregar datos para enriquecer el análisis.

TIPOS DE ANÁLISIS DE DATOS

ANÁLISIS COGNITIVO

ANÁLISIS PRESCRIPTIVO

ANÁLISIS DIAGNOSTICOS

ANÁLISIS TEXTO

Enfoque que se centra en estudiar los procesos mentales implicados en la adquisicion, procesamiento, almacenamiento y recuperacion de informacion.

Efoque de analisi de datos que no solo predice lo que ha sucedido o predice lo que podria ocurrir en el futuro si no que ofrece recomendaciones.

Examina los datos para comprender las causas fundamentales de los eventos, los comportamientos y resultados.

Proceso de examinar y descomponer un texto para comprender su contenido estructura y significado, asi como extraer informacion relevante de el.

PROCESOS ANÁLISIS DE DATOS

• Define objetivos.
• Recopila y consolida datos.
• Selecciona metodos analiticos.
• Limpia datos.
• Descubr einformacion valiosa.
• Interpreta y visualiza los resultados.
• Toma un decision informada.

CONCLUSIÓN

ANÁLISIS DE DATOS

Es lainterpretacion, hallazgos y recomendaciones clave derivadas del proceso de analizar datos. Estas conclusiones se basan en los resultados obtenidos a partir del analisis descriptivo, exploratorio, predictivo, prescriptivo o inferencial de los datos. A continuacion se evidencian puntos claves del analisis de datos: Valor estratégico: El análisis de datos es clave para mejorar la eficiencia operativa, optimizar recursos y generar ventajas competitivas en un entorno cambiante. Toma de decisiones basada en evidencia: Permite fundamentar decisiones con datos objetivos, reduciendo la incertidumbre y aumentando la precisión. Desafíos: Incluye garantizar la calidad de los datos, manejar su volumen y complejidad, y proteger su privacidad y seguridad. Relevancia del factor humano: Aunque las herramientas tecnológicas son poderosas, el juicio y la intuición de los analistas son fundamentales para interpretar resultados y contextualizarlos. Tendencia futura: Con el crecimiento de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el análisis de datos será aún más sofisticado y automatizado, maximizando su impacto en múltiples industrias.