Presentación académica II

ANÁLISIS DE DATOS

Conclusión

Tipos de análisi de datos

Desarrollo

Importancia

Introducción

Índice

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.

Introducción

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

Optimización de recursos:

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

Resolución de problemas:

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

Identificación de tendencias:

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

Toma de decisiones informada:

Análisis de Datos

IMPORTANCIA

desarrollo AnÁlisis 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.

RECOLECCIÓN DE DATOS

Corregir valores duplicados, inconsistentes o atípicos.

ELIMINACION DE ERRORES

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

TRANSFORMACIÓN DE DATOS

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

ESTANDARIZACIÓN

Imputar, eliminar o manejar valores nulos según el contexto.

GESTIÓN DE DATOS FALTANTES

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

ANÁLISIS DIAGNOSTICOS

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.

ANÁLISIS PRESCRIPTIVO

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

ANÁLISIS COGNITIVO

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

ANÁLISIS TEXTO

TIPOS DE 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.

PROCESOS ANÁLISIS DE DATOS

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.

CONCLUSIÓN