Analista de datos
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¿Qué es el análisis de datos? Una guía experta con ejemplos
Explora el mundo del análisis de datos con nuestra completa guía. Conoce su importancia, proceso, tipos, técnicas, herramientas y principales carreras en 2023
abr 2024 · 15 min leer
La importancia del análisis de datos en el mundo digital actual
En la era de la transformación digital, el análisis de datos se ha vuelto más importante que nunca. La explosión de datos generados por las tecnologías digitales ha dado lugar a lo que ahora llamamos "big data". Esta ingente cantidad de datos, si se analiza correctamente, puede proporcionar información valiosísima que puede revolucionar las empresas.
El análisis de datos es la clave para liberar el potencial de los grandes datos. Ayuda a las organizaciones a dar sentido a estos datos, convirtiéndolos en información procesable. Estos conocimientos pueden utilizarse para mejorar los productos y servicios, mejorar las experiencias, agilizar las operaciones y aumentar la rentabilidad.
Un buen ejemplo es el sector sanitario. Mediante el análisis de datos, los profesionales sanitarios pueden predecir brotes de enfermedades, mejorar la atención al paciente y tomar decisiones informadas sobre estrategias de tratamiento. Del mismo modo, en el sector financiero, el análisis de datos puede ayudar en la evaluación de riesgos, la detección de fraudes y la toma de decisiones de inversión.
El proceso de análisis de datos: Guía paso a paso
El proceso de análisis de datos es un enfoque sistemático que implica varias etapas, cada una de ellas crucial para garantizar la precisión y utilidad de los resultados. Aquí te guiaremos por cada paso, desde la definición de objetivos hasta la narración de datos. Puedes saber más sobre cómo analizan los datos las empresas en otra guía.
El proceso de análisis de datos en pocas palabras
Paso 1: definición de objetivos y preguntas
El primer paso en el proceso de análisis de datos es definir los objetivos y formular preguntas claras y específicas a las que tu análisis pretenda dar respuesta. Este paso es crucial, ya que marca la dirección de todo el proceso. Implica comprender el problema o la situación en cuestión, identificar los datos necesarios para abordarlo y definir las métricas o indicadores para medir los resultados.
Paso 2: recogida de datos
Una vez definidos los objetivos y las preguntas, el siguiente paso es recopilar los datos pertinentes. Esto puede hacerse mediante diversos métodos, como encuestas, entrevistas, observaciones o extrayendo información de las bases de datos existentes. Los datos recogidos pueden ser cuantitativos (numéricos) o cualitativos (no numéricos), según la naturaleza del problema y las preguntas que se planteen.
Paso 3: limpieza de datos
La limpieza de datos, también conocida como depuración de datos, es un paso fundamental en el proceso de análisis de datos. Implica comprobar los datos en busca de errores e incoherencias, y corregirlos o eliminarlos. Este paso garantiza la calidad y fiabilidad de los datos, lo que es crucial para obtener resultados precisos y significativos del análisis.
Paso 4: análisis de datos
Una vez depurados los datos, llega el momento del análisis propiamente dicho. Se trata de aplicar técnicas estadísticas o matemáticas a los datos para descubrir pautas, relaciones o tendencias. Existen varias herramientas y programas informáticos para ello, como Python, R, Excel y programas especializados como SPSS y SAS.
Paso 5: interpretación y visualización de datos
Una vez analizados los datos, el siguiente paso es interpretar los resultados y visualizarlos de forma que sean fáciles de entender. Esto podría implicar la creación de tablas, gráficos u otras representaciones visuales de los datos. La visualización de datos ayuda a hacer más comprensibles los datos complejos y proporciona una imagen clara de los resultados.
Paso 6: narración de datos o storytelling
El último paso del proceso de análisis de datos es la narración de los mismos. Se trata de presentar las conclusiones del análisis de forma narrativa, atractiva y fácil de entender. La narración de datos es crucial para comunicar los resultados a públicos no técnicos y para tomar decisiones basadas en datos.
Tipos de análisis de datos
El análisis de datos puede clasificarse en cuatro tipos principales, cada uno de los cuales sirve a un propósito único y proporciona diferentes perspectivas. Se trata de análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos.
Análisis descriptivo
El análisis descriptivo, como su nombre indica, describe o resume los datos brutos y los hace interpretables. Consiste en analizar datos históricos para comprender lo que ha ocurrido en el pasado.
Este tipo de análisis se utiliza para identificar pautas y tendencias a lo largo del tiempo.
Por ejemplo, una empresa puede utilizar el análisis descriptivo para conocer el promedio de ventas mensuales del último año.
Análisis diagnóstico
El análisis diagnóstico va un paso más allá que el análisis descriptivo al determinar por qué ocurrió algo. Implica una exploración más detallada de los datos y la comparación de distintos conjuntos de datos para comprender la causa de un resultado concreto.
Por ejemplo, si las ventas de una empresa bajaron en un mes concreto, se podría utilizar el análisis de diagnóstico para averiguar por qué.
Análisis predictivo
El análisis predictivo utiliza modelos estadísticos y técnicas de previsión para comprender el futuro. Consiste en utilizar datos del pasado para predecir lo que podría ocurrir en el futuro. Este tipo de análisis se utiliza a menudo en la evaluación de riesgos, el marketing y la previsión de ventas.
Por ejemplo, una empresa puede utilizar el análisis predictivo para prever las ventas del siguiente trimestre basándose en datos históricos.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo es el tipo más avanzado de análisis de datos. No sólo predice resultados futuros, sino que también sugiere acciones para beneficiarse de estas predicciones. Utiliza herramientas y tecnologías sofisticadas como el machine learning y la inteligencia artificial para recomendar decisiones.
Por ejemplo, un análisis prescriptivo podría sugerir las mejores estrategias de marketing para aumentar las ventas futuras.
Técnicas de análisis de datos
Existen numerosas técnicas utilizadas en el análisis de datos, cada una con su finalidad y aplicación únicas. Aquí hablaremos de algunas de las técnicas más utilizadas, como el análisis exploratorio, el análisis de regresión, la simulación Monte Carlo, el análisis factorial, el análisis de cohortes, el análisis de clústeres, el análisis de series temporales y el análisis del sentimiento.
Análisis exploratorio
El análisis exploratorio se utiliza para comprender las características principales de un conjunto de datos. Suele utilizarse al principio de un proceso de análisis de datos para resumir los aspectos principales de los datos, comprobar si faltan datos y probar supuestos. Esta técnica implica métodos visuales como diagramas de dispersión, histogramas y diagramas de caja.
Puedes aprender más sobre el análisis exploratorio de datos con nuestro curso, que explica cómo explorar, visualizar y extraer información de los datos utilizando Python.
Análisis de regresión
El análisis de regresión es un método estadístico utilizado para comprender la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se suele utilizar para la previsión, la modelización de series temporales y la búsqueda de relaciones de efecto causal entre variables.
Tenemos un tutorial que explora los fundamentos de la regresión lineal, que es uno de los algoritmos de regresión más utilizados en áreas como el machine learning.
Regresión lineal y logística
Análisis factorial
El análisis factorial es una técnica utilizada para reducir un gran número de variables a menos factores. Los factores se construyen de forma que capten la máxima información posible de las variables originales. Esta técnica se utiliza a menudo en estudios de mercado, segmentación de clientes y reconocimiento de imágenes.
Profundiza en el aprendizaje del análisis factorial en R con nuestro curso, que explora variables latentes, como la personalidad, utilizando análisis factoriales exploratorios y confirmatorios.
Simulación Montecarlo
La simulación de Montecarlo es una técnica que utiliza distribuciones de probabilidad y muestreos aleatorios para estimar resultados numéricos. Se utiliza a menudo en el análisis de riesgos y en la toma de decisiones cuando existe una incertidumbre significativa.
Tenemos un tutorial que explora los métodos de Montecarlo en R, así como un curso sobre simulaciones de Montecarlo en Python, que pueden estimar una serie de resultados para sucesos inciertos.
Ejemplo de simulación Monte Carlo
Análisis de clústeres
El análisis de conglomerados es una técnica utilizada para agrupar un conjunto de objetos de forma que los objetos de un mismo grupo (llamado conglomerado) sean más parecidos entre sí que los de otros grupos. Se utiliza a menudo en segmentación de mercados, segmentación de imágenes y sistemas de recomendación.
Puedes explorar una serie de técnicas de agrupación, como la agrupación jerárquica y la agrupación de k-means, en nuestro curso Análisis de clústeres en R.
Análisis de cohortes
El análisis de cohortes es un subconjunto del análisis del comportamiento que toma datos de un conjunto de datos determinado y los agrupa en grupos afines para su análisis. Estos grupos relacionados, o cohortes, suelen compartir características comunes dentro de un lapso de tiempo definido. Esta técnica se utiliza a menudo en marketing, captación de usuarios y análisis del ciclo de vida del cliente.
Nuestro curso, Segmentación de clientes en Python, explora una serie de técnicas para segmentar y analizar datos de clientes, incluido el análisis de cohortes.
Gráfico que muestra un ejemplo de análisis de cohortes
Análisis de series temporales
El análisis de series temporales es una técnica estadística que trata datos de series temporales, o análisis de tendencias. Se utiliza para analizar la secuencia de puntos de datos para extraer estadísticas significativas y otras características de los datos. Esta técnica se utiliza a menudo en la previsión de ventas, la previsión económica y la previsión meteorológica.
Nuestro programa sobre Series Temporales con Python te enseña a manipular y analizar datos de series temporales, trabajando con diversas bibliotecas de Python.
Análisis del sentimiento
El análisis de sentimientos, también conocido como minería de opiniones, utiliza el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de textos y la lingüística computacional para identificar y extraer información subjetiva de materiales fuente. Se utiliza a menudo en la monitorización de las redes sociales, la monitorización de la marca y la comprensión de las opiniones de los clientes.
Para familiarizarte con el análisis de sentimientos en Python, puedes seguir nuestro curso online, que te enseñará a realizar un análisis de sentimientos de principio a fin.
Herramientas de análisis de datos
En el ámbito del análisis de datos, existen varias herramientas que se adaptan a diferentes necesidades, complejidades y niveles de experiencia. Estas herramientas van desde lenguajes de programación como Python y R hasta software de visualización como Power BI y Tableau. Profundicemos en algunas de estas herramientas.
Python
Python es un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que se ha convertido en el favorito de los analistas y científicos de datos. Su sencillez y legibilidad, junto con una amplia gama de bibliotecas como pandas, NumPy y Matplotlib, lo convierten en una herramienta excelente para el análisis y la visualización de datos.
Recursos para empezar
- Puedes empezar a aprender Python hoy mismo con nuestro programa de habilidades Fundamentos de Python, que abarca todos los conocimientos básicos que necesitas para comprender el lenguaje.
- También puedes cursar el programa de carrera de Analista de datos con Python para iniciar tu camino como analista de datos.
- Consulta nuestra hoja de trucos de Python para principiantes como una práctica guía de referencia.
R
R es un lenguaje de programación y un entorno de software libre diseñado específicamente para el cálculo estadístico y los gráficos. Se utiliza mucho entre los estadísticos y los mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R proporciona una amplia variedad de técnicas estadísticas y gráficas, como modelización lineal y no lineal, pruebas estadísticas clásicas, análisis de series temporales y mucho más.
Recursos para empezar
- Nuestro programa de habilidades de programación en R te introducirá en R y te ayudará a desarrollar las habilidades que necesitarás para empezar a programar en R.
- Con el programa de carrera de Analista de datos con R, adquirirás las habilidades que necesitas para iniciar tu camino para convertirte en analista de datos.
- Nuestra hoja de trucos Primeros pasos con R ayuda a dar una visión general de cómo empezar a aprender a programar en R.
SQL
SQL (lenguaje de consulta estructurado) es un lenguaje estándar para gestionar y manipular bases de datos. Se utiliza para recuperar y manipular datos almacenados en bases de datos relacionales. SQL es esencial para las tareas que implican la gestión o manipulación de datos dentro de las bases de datos.
Recursos para empezar
- Para familiarizarte con SQL, considera la posibilidad de seguir nuestro programa de conocimientos Fundamentos de SQL, donde aprenderás a interactuar con los datos y a consultarlos.
- SQL para analistas empresariales potenciará tus conocimientos de SQL empresarial.
- Nuestra hoja de trucos de SQL Básico incluye una lista de funciones para consultar datos, filtrar datos, agregar y mucho más.
Power BI
Power BI es una herramienta de análisis empresarial desarrollada por Microsoft. Proporciona visualizaciones interactivas con funciones de inteligencia empresarial de autoservicio. Power BI se utiliza para transformar datos sin procesar en perspectivas significativas a través de paneles e informes fáciles de entender.
Recursos para empezar
- Explora el poder de Power BI con nuestro programa de habilidades Fundamentos de Power BI, donde aprenderás a sacar el máximo partido a la herramienta de inteligencia empresarial.
- Con el Análisis exploratorio de datos en Power BI aprenderás a mejorar tus informes con EDA.
- Tenemos una hoja de trucos de Power BI que cubre muchos de los aspectos básicos que necesitarás para empezar.
Tableau
Tableau es una potente herramienta de visualización de datos utilizada en el sector de la Inteligencia Empresarial. Te permite crear paneles interactivos y compartibles, que muestran tendencias, variaciones y densidad de los datos en forma de tablas y gráficos.
Recursos para empezar
- El programa de habilidades Fundamentos de Tableau te introducirá en la herramienta de inteligencia empresarial y en cómo puedes utilizarla para despejar, analizar y visualizar datos.
- Analizar datos en Tableau te proporcionará algunos de los conocimientos avanzados necesarios para mejorar tus análisis y visualizaciones.
- Consulta nuestra hoja de trucos de Tableau, que te explica lo esencial para empezar a utilizar la herramienta.
Excel
Microsoft Excel es una de las herramientas más utilizadas para el análisis de datos. Ofrece una serie de funciones para la manipulación de datos, el análisis estadístico y la visualización. La sencillez y versatilidad de Excel lo convierten en una gran herramienta para tareas de análisis de datos tanto sencillas como complejas.
Recursos para empezar
- Consulta nuestro curso de Análisis de datos en Excel para desarrollar habilidades funcionales en Excel.
- Para conocimientos de hojas de cálculo en general, consulta Análisis de marketing en hojas de cálculo.
- La hoja de trucos Fundamentos de Excel cubre muchas de las fórmulas y operaciones básicas que necesitarás para empezar.
Comprender el impacto del análisis de datos
El análisis de datos, ya sea a pequeña o gran escala, puede tener un profundo impacto en el rendimiento empresarial. Puede impulsar cambios significativos, que conduzcan a una mayor eficacia, un aumento de la rentabilidad y una comprensión más profunda de las tendencias del mercado y del comportamiento de los clientes.
Toma de decisiones informada
El análisis de datos permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en hechos, cifras y tendencias, en lugar de basarse en conjeturas o intuiciones. Proporciona una base sólida para la planificación estratégica y la elaboración de políticas, garantizando que los recursos se asignan eficazmente y que los esfuerzos se dirigen a las áreas que producirán más beneficios.
Impacto en las pequeñas empresas
Para las pequeñas empresas, incluso un simple análisis de datos puede conducir a mejoras significativas. Por ejemplo, analizar los datos de ventas puede ayudar a identificar qué productos funcionan bien y cuáles no. Esta información puede utilizarse entonces para ajustar las estrategias de marketing, los precios y la gestión de inventarios, lo que conduce a un aumento de las ventas y la rentabilidad.
Impacto en las grandes empresas
Para las grandes empresas, el impacto del análisis de datos puede ser aún más profundo. El análisis de big data puede descubrir pautas y tendencias complejas que serían imposibles de detectar de otro modo. Esto puede dar lugar a ideas innovadoras que impulsen la innovación y proporcionen a la empresa una ventaja competitiva.
Por ejemplo, un gran minorista podría utilizar el análisis de datos para optimizar su cadena de suministro, reduciendo costes y mejorando la eficiencia. O una empresa tecnológica podría utilizar el análisis de datos para comprender el comportamiento de los usuarios, lo que mejoraría el diseño del producto y la participación de los usuarios.
El papel fundamental del análisis de datos
En el mundo actual, impulsado por los datos, la capacidad de analizarlos e interpretarlos es una habilidad fundamental. Las empresas que pueden aprovechar el poder del análisis de datos están mejor posicionadas para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, satisfacer las necesidades de los clientes e impulsar el crecimiento y la rentabilidad.
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Richie Cotton, Data Evangelist at DataCamp
¿Qué es el análisis de datos?
¿Cuáles son los pasos del proceso de análisis de datos?
¿Cuáles son los distintos tipos de análisis de datos?
¿Cuáles son algunas de las técnicas de análisis de datos más utilizadas?
¿Cuáles son algunas de las herramientas utilizadas en el análisis de datos?
¿Cómo puedo empezar a aprender análisis de datos?
¿Cómo puedo convertirme en analista de datos?
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