Data Analytics & Data Analysis

:Cualitativo: ¿Por qué? ¿Cómo? Cuantitativo: Data+ cómo disminuyeron las ventas el verano pasado

¿QUÉ ES?

ESTRUCTURA

Al explorara reseñas de los huéspedes y extraer información sobre los aspectos más valorados y los problemas más comunes mencionados por los huéspedes.pueden desarrollar modelos predictivos para predecir la satisfacción del huésped y la probabilidad de que un listado reciba buenas reseñas en función de diversos factores, como la ubicación, el precio y las comodidades ofrecidas.

Herramientas básicas:

• Excel
• Pruebas estadísticas básicas.

Técnicas avanzadas:

• Emplea algoritmos
• Modelos predictivos
• Software especializado.

USO

Integra datos de diversas fuentes para obtener la informacion mas completa

Se utiliza para comprender el pasado

Examina conjunto de datos o problemas especificos.

HERRAMIENTAS

EJEMPLO AirBnB

Airbnb analiza los datos de reservas y reseñas de los anfitriones y huéspedes en su plataforma, para identificar patrones y tendencias en la demanda de alojamiento en diferentes ubicaciones y períodos de tiempo.

Se divide en 2 áreas: Cualitativo: Intuición + Análisis Cuantitativo: Fórmulas + Algoritmos

• Brown, T. “What’s the Difference Between Data Analytics & Data Analysis?” Disponible en:​ https://itchronicles.com/big-data/data-analytics-vs-data-analysis-whats-the-difference
• Data Ranger. Analysis vs Analytics. Youtube, disponible en: https://youtu.be/5RL6ojbhmgg?si=8n8TTihgEoU3V4_Y
• Sharma, Manish [Manish Sharma]. (2020 Mayo 03). Data analysis vs data analytics. [Video]. Recuperado de https://youtu.be/e-9CGe9MhZ0?si=_WoZmLnVx4uQbu_V

Fuentes:

Utiliza diversos metodos para convertir datos en información detallada y procesable

Por: Alma Delia Juárez Ledo

Se limita al manejo y tratamiento real de los datos

¿Qué podria pasar?

¿Qué pasó? ¿Cómo? ¿Por qué?

VS

Enfoque Futuro

Data Analytics

Enfoque Pasado

Data Analysis

Anticipa tendencias y ecenarios potenciales