Otro paso importante en el análisis de tipo descriptivo y de otros tipos de datos es la limpieza de los datos. Esto se debe a que los datos pueden estar formateados de manera inaccesible, lo que dificultará su manipulación estadísticas. Actualmente, las empresas pueden administrar una gran base de datos, lo que permite una toma de decisiones más asertiva. Permiten presentarlos de forma significativa y comprensible, lo que a su vez da pie a una interpretación simplificada del conjunto de datos en cuestión.
- Esa información debería provenir de distintas fuentes; entrevistas, encuestas, investigación documental y mediciones físicas y/o psicológicas.
- Hoy vamos a conocer más de este tipo de análisis de datos, sus características y la manera en que funciona, y de todas las ventajas de llevarlo a cabo dentro de tu organización.
- Se aconseja a los lectores que se familiaricen con uno de estos programas para comprender los conceptos descritos en este capítulo.
- Tenga en cuenta que cualquier valor que se estime a partir de una muestra, como la media, la mediana, el modo o cualquiera de las estimaciones posteriores se denomina estadística.
- Los datos ingresados deben verificarse frecuentemente para verificar su exactitud, mediante verificaciones puntuales ocasionales en un conjunto de ítems u observaciones, durante y después de la entrada.
- El análisis de los datos puede ayudar a un banco a personalizar las interacciones con los clientes, a un sistema sanitario a predecir las necesidades futuras de salud o a una empresa de entretenimiento a crear el próximo gran éxito de streaming.
Si bien este tipo de estudio es muy utilizado en la medicina y la epidemiología, esto no quita que pueda ser utilizado con otros fines, como, por ejemplo, buscar una posible hipótesis para una nueva investigación. Los hallazgos de la analítica descriptiva pueden identificar rápidamente áreas que requieren mejoras, ya sea mejorando la participación del alumno o la efectividad de la impartición del curso. Las encuestas incluyen la recopilación de una cantidad de datos relativamente grande. Estas se encargan de describir, registrar e interpretar fenómenos sin interferir en las variables existentes. En definitiva, el método descriptivo utilizado en las investigaciones es de gran ayuda para conocer en profundidad el hecho o la situación objeto de la curiosidad científica.
Diferencia entre un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo
Existen cálculos matemáticos que permiten extraer de los datos una tendencia real positiva o negativa de los resultados. Es precisamente la estadística descriptiva la que nos ayuda a analizar y describir los datos para obtener un resultado final. Describir implica observar sistemáticamente el objeto de estudio y catalogar la información que se observa para que pueda ser empleada y replicada por otros. El objetivo de este método es obtener datos precisos que puedan aplicarse en promedios y cálculos estadísticos que reflejen tendencias, por ejemplo. Por último, el análisis descriptivo supone la aplicación de los métodos estadísticos elegidos para sacar las conclusiones deseadas. Los métodos que se elijan dependerá de los datos que se manejen y de lo que se quiera determinar.
Así pues, el análisis descriptivo estadístico puede proceder aplicando variables a los datos para dar forma a la información y asociarla a través de medias, razones, promedios y proporciones. Para describir una tendencia o las características de la población se suele tomar una muestra controlada de ella y extrapolar las conclusiones al resto de individuos. Este tipo de análisis ayuda a describir o resumir los datos cuantitativos mediante la presentación de estadísticas. Por ejemplo, el análisis estadístico descriptivo podría mostrar la distribución de las ventas entre un grupo de empleados y la cifra media de ventas por empleado. La analítica descriptiva examina los datos y analiza los acontecimientos pasados para saber cómo abordar el futuro. La analítica descriptiva examina el rendimiento pasado y entiende ese rendimiento al extraer datos históricos para buscar las razones detrás del éxito o el fracaso del pasado.
Encuestas
Los modelos captan las relaciones entre muchos factores para permitir la evaluación del riesgo o potencial asociado con un conjunto particular de condiciones, guiando la toma de decisiones para las transacciones candidatas. El objetivo del Análisis de Datos (Data Analytics), en conjuntos de datos tanto grandes Domina el análisis de datos con este curso online como pequeños, es obtener información que resulte de utilidad para la una toma de decisiones más inteligente y obtenga los resultados empresariales deseados. Claramente, la forma de obtener los datos, así como las herramientas de análisis pueden variar, la técnica para realizar hallazgos varía en muy poco.
Para ello se pueden utilizar diversas técnicas, como el análisis de conglomerados o la minería de reglas de asociación. Alteryx utiliza la inteligencia cronológica, la minería y el perfilado de datos, el análisis espacial y demográfico, y otros métodos a fin de
proporcionar una base sólida para el https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 análisis. Este tipo de estadística se utiliza para transformar información cuantitativa difícil de entender de un gran conjunto de datos en descripciones breves. La estadística inferencial utiliza una muestra aleatoria de datos de una población para describirla y hacer inferencias sobre ella.
¿Qué es el análisis de datos descriptivo?
El análisis predictivo utiliza datos para determinar el resultado futuro probable de un evento o la probabilidad de que se produzca una situación. Con el análisis prescriptivo, la inteligencia artificial se pone al servicio de la estrategia de una manera más dinámica y sofisticada, yendo más allá de proporcionar panoramas descriptivos y predictivos. En función de múltiples factores, se indican los mejores caminos a seguir y el posible impacto de diferentes variables. Por ejemplo, el gerente de un restaurante de comida rápida analiza el tiempo de espera de los clientes a la hora de comer durante una semana y luego resume los datos. Por estadística descriptiva entendemos, por ejemplo, el cálculo de la media y la mediana, dos indicadores muy importantes y sobre todo diferentes.
Es importante tener en cuenta que los conocimientos adquiridos a partir del análisis descriptivo no se utilizan para hacer inferencias o predicciones sobre el desempeño futuro de un alumno. La agregación de datos y la minería de datos son dos técnicas que se utilizan en el análisis descriptivo para descubrir datos históricos. Los datos primero se recopilan y clasifican por agregación de datos para que los analistas puedan administrar los conjuntos de datos.
Importancia del análisis descriptivo en una investigación
Digamos que deseamos estudiar cómo se relaciona la edad con la autoestima en una muestra de 20 encuestados, es decir, a medida que aumenta la edad, la autoestima aumenta, disminuye o permanece sin cambios. Si la autoestima aumenta, entonces tenemos una correlación positiva entre las dos variables, si la autoestima disminuye, tenemos una correlación negativa, y si sigue siendo la misma, tenemos una correlación cero. Para calcular el valor de esta correlación, considere el hipotético conjunto de datos que se muestra en la Tabla 14.1.
En el caso de la estadística de análisis descriptivo, este tipo de metodología proporciona un enfoque por el que se confecciona un resumen de información que dan los datos de una muestra. Es decir, su meta es hacer síntesis de la información para arrojar precisión, sencillez y aclarar y ordenar los datos. Si el análisis descriptivo determina el “qué”, el análisis de diagnóstico determina el “por qué”. Digamos que un análisis descriptivo muestra una afluencia inusual de pacientes en un hospital.