Existen diferente tipos de análisis de datos que permiten aplicar de forma sistemática las técnicas estadísticas para describir, condensar y evaluar los datos con el fin de obtener ideas para la toma de decisiones.
El análisis de datos en su conjunto incluye la limpieza, la transformación y el modelado de los datos para descubrir información útil para la toma de decisiones empresariales.
El objetivo principal de utilizar diferentes tipos de análisis de datos es contar con diversas opciones para extraer información útil de los datos y tomar decisiones inteligentes.
El análisis de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como un medio para dar forma a los procesos empresariales y mejorar los resultados de la empresa.
Para este tipo de análisis medimos que esta pasando.
Análisis Descriptivos
El análisis descriptivo se centra en resumir y describir los datos existentes para obtener una comprensión inicial de lo que representan. Su objetivo principal es presentar información relevante de manera concisa y comprensible. Se utilizan estadísticas descriptivas como promedios, medianas, desviaciones estándar y gráficos para visualizar patrones y tendencias en los datos. Ejemplo: Imagina que tienes un conjunto de datos de ventas mensuales de una tienda. Al realizar un análisis descriptivo, podrías calcular el promedio de ventas mensuales, la mediana, la desviación estándar y crear gráficos de barras para mostrar cómo varían las ventas a lo largo del año.
Análisis de Diagnósticos
El análisis de diagnóstico se utiliza para identificar las causas detrás de ciertos eventos o resultados. Se trata de analizar datos en busca de patrones, anomalías o relaciones que puedan explicar por qué ocurrió algo en particular. Este tipo de análisis es útil para comprender las razones detrás de los resultados observados. Ejemplo: Si una empresa experimenta una disminución repentina en las ventas, el análisis de diagnóstico podría implicar investigar factores como cambios en la estrategia de marketing, la economía local o problemas de suministro que podrían haber contribuido a esa disminución. Ejemplo: Imagina que tienes un conjunto de datos de ventas mensuales de una tienda. Al realizar un análisis descriptivo, podrías calcular el promedio de ventas mensuales, la mediana, la desviación estándar y crear gráficos de barras para mostrar cómo varían las ventas a lo largo del año.
Análisis Predictivo
El análisis predictivo se basa en modelos y algoritmos para predecir eventos futuros o resultados. Se utiliza para pronosticar tendencias y tomar decisiones informadas sobre posibles escenarios futuros. Los datos históricos se utilizan para entrenar modelos que pueden predecir resultados desconocidos en función de nuevas entradas. Ejemplo: Un ejemplo de análisis predictivo sería usar datos de ventas pasadas para predecir las ventas futuras de un producto en función de factores como la temporada, las tendencias del mercado y las condiciones económicas.
Análisis Prescriptivo
El análisis prescriptivo va un paso más allá y no solo predice resultados, sino que también recomienda acciones específicas para lograr ciertos resultados deseados. Combina técnicas de análisis predictivo con la capacidad de sugerir estrategias o decisiones óptimas. Ejemplo: Supongamos que estás administrando una cadena de suministro. El análisis prescriptivo podría sugerir la mejor forma de asignar recursos y rutas de envío para minimizar los costos de transporte y reducir los tiempos de entrega.
En general, estos cuatro tipos de análisis de datos son herramientas valiosas para obtener información, comprender patrones, identificar problemas y tomar decisiones informadas en diversos campos y situaciones. Cada uno tiene su propio enfoque y propósito, pero en conjunto, permiten aprovechar al máximo el potencial de los datos disponibles.
Que tipo de datos utilizas en tus análisis?
