Cómo hacer un análisis de datos paso a paso

Cómo hacer un análisis de datos paso a paso

Hacer un análisis de datos nos permite obtener información muy útil sobre un proyecto o actividad. Ya sea a través de tablas, gráficos o estadísticas, podemos acceder a un lenguaje para conseguir conclusiones significativas.

Este procedimiento analítico permite despejar el caos para detectar posibles riesgos y mejorar los resultados. No obstante, surgen preguntas sobre cómo analizar los datos de forma eficaz o qué método es el más adecuado para obtener resultados.

La eficacia de un análisis de datos

Un análisis de datos eficaz es muy útil porque ayuda en la toma de decisiones. Esto permite que un negocio pueda mejorar sus servicios y productos y ser mucho más competitivo en el mercado. Es obvio, que ayuda a crear soluciones para las necesidades de las empresas.

Cualquier tipo de negocio que quiera sacarle mayor beneficio a su actividad, debería analizar la información para saber cuáles son los puntos débiles y qué oportunidades se le presentan para evolucionar. Solamente cuando se adoptan las medidas adecuadas se está en el camino correcto, por este motivo, la información es un activo muy valioso.

Los tipos de análisis de datos

La interpretación de los datos no es una tarea nada fácil, por este motivo, hay que tener en cuenta los tipos y métodos que existen para realizar el proceso de forma eficaz.

  • El análisis descriptivo tiene el objetivo de resumir los datos y registros para tomar las medidas que se adapten al objetivo de la organización.
  • El análisis predictivo ayuda en la aplicación de técnicas matemáticas o de carácter estadístico. Es la mejor forma de predecir qué puede suceder y adelantarse a los problemas.
  • El análisis prescriptivo ayuda a fijar un camino y tomar las decisiones adecuadas para una organización.

Asimismo, hay que tener en cuenta dos métodos principales para el análisis de datos. Por un lado, está el método cualitativo que responde a preguntas: qué, cómo o por qué. Y por otro lado, tenemos el análisis cuantitativo en términos de escala de medición.

Tampoco podemos pasar por alto el valor de las estadísticas para interpretar los datos. Es una técnica muy útil para la cuantificación de la información, ya que incluye varias herramientas que nos ayudan a realizar un análisis fiable.

Cómo analizar los datos paso a paso

Uno de los principales secretos para el Data Management es la metodología que se emplea en la aplicación. A continuación, enumeramos los siguientes pasos para hacer un buen análisis.

  • Paso 1

Hay que definir el objetivo del proyecto y focalizar aquí las metas. Deberíamos preguntarnos sobre el problema que se quiere solucionar, el tipo de variables que existen o qué herramienta es más útil para hacer un análisis fiable.

  • Paso 2

Es el momento de ordenar la información de forma clara para poder proceder al análisis. Por este motivo, habrá que incluir todos los datos que son relevantes de forma ordenada y crear gráficos que puedan ayudar en la interpretación.

  • Paso 3

Seguidamente, hay que analizar las posibles conclusiones y ver su validez. Hay ciertas estadísticas y algoritmos que nos ayudan a reconocer los patrones. Para tal fin, habrá que buscar las técnicas más apropiadas y diseñar una metodología de análisis acertada que permita resumir los resultados.

  • Paso 4

Finalmente, hay que crear un informe final con todas las conclusiones. Además, habrá que comunicar todo lo que sea relevante a la audiencia. Por este motivo, habrá que contextualizar bien el proyecto, definir el objetivo a resolver y mostrar la información útil para definir una metodología acertada.

 

Tipo de software para hacer el análisis de datos

​Utilizar un buen software para analizar los datos es muy beneficioso porque permitirá realizar los cálculos oportunos. Además, es una herramienta muy útil que permite acceder de forma rápida y efectiva a la información.

  • Por ejemplo, Excel es una herramienta con mucho potencial que ayuda a crear gráficos de forma rápida y sencilla. Pero, si hay un problema complejo, podemos observar ciertas limitaciones. No obstante, es bastante eficiente para ordenar datos y crear gráficos sencillos.
  • En el caso de Power BI es dar un paso más avanzado, porque permite leer muchos datos en tiempo real. El reporting es bastante sencillo y flexible, pero su manejo es más complejo al tener más funcionalidades.
  • El software SPSS es excelente por su sencillez y las probabilidades que brinda. Es una alternativa muy utilizada en el mundo de la salud, estudios de mercado o aplicaciones de ingeniería.
  • Otra herramienta muy atractiva es RStudio, ya que permite usar una interfaz de usuario. Las posibilidades de trabajo son muy grandes para trabajar con paquetes muy potentes de visualización.
  • Finalmente, cabe destacar Python, la herramienta por excelencia en machine learning. Su uso y la programación es bastante compleja a diferencia de otros softwares.

En definitiva, un análisis de datos es un proceso laborioso, pero también muy eficaz para conseguir la información valiosa para tomar decisiones importantes en el ámbito empresarial.

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