Análisis de los Datos

Análisis de Datos

El análisis de datos es la ciencia que se encarga de examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones sobre la información para poder tomar decisiones, o simplemente ampliar los conocimientos sobre diversos temas.

El análisis de datos consiste en someter los datos a la realización de operaciones, esto se hace con la finalidad de obtener conclusiones precisas que nos ayudarán a alcanzar nuestros objetivos, dichas operaciones no pueden definirse previamente ya que la recolección de datos puede revelar ciertas dificultades.

El análisis de datos consiste en la realización de las operaciones a las que el investigador someterá los datos con la finalidad de alcanzar los objetivos del estudio. Todas estas operaciones no pueden definirse de antemano de manera rígida.

La recolección de datos y ciertos análisis preliminares pueden revelar problemas y dificultades que desactualizarán la planificación inicial del análisis de los datos.

Sin embargo, es importante planificar los principales aspectos del plan de análisis en función de la verificación de cada una de las hipótesis formuladas ya que estas definiciones condicionarán a su vez la fase de recolección de datos.

Fases del Análisis de Datos

Especificación de los Requisitos de Datos

Los datos requeridos para el análisis se basan en una pregunta o un experimento.

Basándose en los requisitos, se identifican los datos necesarios, desde la población o colección de datos a las variables o atributos específicos de los mismos

Recopilación de datos

La recopilación de datos en el proceso de análisis de datos trata de la recolección de información sobre las variables seleccionadas como requisitos de datos.El énfasis está en garantizar la recolección exacta y honesta de datos. La recopilación de datos asegura que los datos recogidos sean precisos de tal manera que las decisiones relacionadas sean válidas.

 Procesamiento de datos

Los datos que se recogen deben ser procesados u organizados para su análisis. Esto incluye estructurar los datos según sea necesario para las herramientas de análisis pertinentes.

Limpieza de datos

En esta etapa del proceso de análisis de datos se realiza debido a que datos procesados y organizados pueden estar incompletos, contener duplicados o contener errores. La limpieza de datos es el proceso de prevenir y corregir estos errores. Existen varios tipos de limpieza de datos que dependen del tipo de datos.

Análisis de los datos

Esta es la fase fundamental del proceso de análisis de datos, a la cual llegamos con los datos procesados, organizados y limpios. Se disponen de varias técnicas de análisis de datos para comprender, interpretar y derivar conclusiones basadas en los requisitos.

La visualización de datos también se puede utilizar para examinar los datos en formato gráfico y para obtener información adicional sobre los mensajes dentro de los datos.

Comunicación

Una vez concluidas las fases fundamentales del proceso de análisis de datos, los resultados deben presentarse en un formato tal como lo requieran los usuarios para apoyar sus decisiones y acciones futuras. La retroalimentación de los usuarios podría resultar en un análisis adicional.

¿Qué es preparación de datos?

Antes de iniciar un proyecto de análisis de datos es necesario realizar una limpieza y transformación de los mismos, corregirlos, combinarlos y validarlos; haciéndolos más amigables para el usuario, a este proceso se le llama preparación de datos.

¿Cuáles son los 5 pasos para una correcta preparación de datos?

Una correcta preparación de datos reduce los posibles errores y permite un análisis más ágil y eficaz de la información. Esta etapa puede ser la más extensa, pero es esencial para eliminar cualquier rastro de mala calidad en los datos, estandarizando formatos, enriqueciendo datos de origen y / o eliminar valores atípicos. 

• Recolección de datos: El proceso comienza con la búsqueda y unificación de los datos correctos de todas las fuentes disponibles con la finalidad de obtener un repositorio robusto.

• Evaluación de datos: La exploración de datos nos permite descubrir estadísticas, patrones y anomalías en cada conjunto de datos favoreciendo a su conocimiento y comprensión, así como su implicancia en diferentes contextos.

• Limpieza y validación de datos: Es el paso que consume más tiempo, pero esencial para eliminar los errores en la data y se debe tener en cuenta las siguientes características: Eliminar datos extraños y valores atípicos, completar los valores faltantes, estandarizar los datos a un patrón y toda vez que se han limpiado los datos, se deben validar mediante pruebas estadísticas en el proceso de preparación.

• Transformar los datos: Actualizar formatos o entradas de valor mediante estandarización o normalización de datos para alcanzar un resultado bien definido o para que los datos sean más fáciles de entender por una audiencia más amplia.

• Almacenar datos: Una vez realizado los 4 primeros pasos, se reúne los datos para entregarlos en una aplicación a terceros o unidad accesible de almacenamiento, iniciando la siguiente etapa de procesamiento y análisis.

Técnicas de Recolección de Datos

Tipo de Análisis de Datos

Pasos Para Hacer un Análisis de Datos

 Paso 1: Define tus Preguntas

Comienza seleccionando las preguntas correctas. Las preguntas deben ser medibles, claras y concisas. Diseñe sus preguntas para calificar o descalificar posibles soluciones a su problema u oportunidad específicos.

Paso 2: Establece Prioridades de Medición

Este paso se divide en dos sub-pasos:

1. Decide qué medir: Analiza qué tipo de datos necesitas.
2. Decidir cómo medirlo: Pensar en cómo medir sus datos es igual de importante, especialmente antes de la fase de recolección de datos, porque su proceso de medición respalda o desacredita su análisis más adelante.

Paso 3: Recolecta Datos

Con la pregunta claramente definida y sus prioridades de medición establecidas, ahora es el momento de recopilar sus datos. A medida que recopiles y organices los datos, recuerda tener en cuenta estos puntos importantes:

Antes de recopilar nuevos datos, determina qué información podría recopilarse de las bases de datos o fuentes existentes.

Determinar un sistema de almacenamiento y asignación de nombres de archivos para ayudar a todos los miembros del equipo a colaborar. Este proceso ahorra tiempo y evita que los miembros del equipo recopilen la misma información dos veces.

Si, se necesita recopilar datos mediante encuestas, observación o entrevistas, desarrollar con anticipación un cuestionario para asegurar la consistencia y ahorrar tiempo.

Mantén los datos recopilados organizados en un registro con las fechas de recopilación y agrega cualquier nota de origen a medida que avanza