Las 5 mejores técnicas para dominar el análisis de datos

Las 5 mejores técnicas para dominar el análisis de datos

Las 5 mejores técnicas para dominar el análisis de datos

Los avances tecnológicos han logrado que la cantidad de datos disponibles para el público general y las empresas aumente de forma exponencial cada año. Gracias a las mayores capacidades de almacenamiento, los nuevos y variados métodos de recogida de información y la constante innovación, disponemos de cantidades de información que en ocasiones pueden llegar a ser abrumadoras de abordar. El análisis de datos mediante Big Data, las predicciones matemáticas, las redes neuronales o las técnicas de optimización de procesos ya forman parte del día a día en estudios de mercado, innovación empresarial y soluciones digitales, y debemos conocer las mejores formas de hacer uso de ellas.

Paso previo: ¿cuál es nuestro objetivo al analizar los datos?

La información por si sola no es de utilidad si no se le realiza un análisis de datos con un objetivo en mente. De hecho, lo idóneo es saber qué queremos hacer con los datos antes de obtenerlos. Incluso en el caso de que la información haya sido recopilada por terceros, nos ayudará a saber qué tipo de paquetes adquirir. Y es que las técnicas de análisis de datos requieren saber qué buscar, o al menos elaborar hipótesis sobre qué esperamos encontrar.

Distintas técnicas en función del objetivo

Hay muchas formas de analizar conjuntos de datos en función del área de conocimientos que se esté abordando. No es lo mismo analizar patrones de comportamiento humanos, que son mucho más arbitrarios y difíciles de predecir, que cribar datos matemáticos o físicos, que siguen leyes exactas con márgenes de error muy pequeños. A continuación introduciremos las 5 técnicas que vamos a proponer, y lo haremos en función del tipo de escenario en el que mejor pueden aplicarse.

¿Cómo hago predicciones sobre el futuro?

Nadie conoce con exactitud un suceso futuro, pero mediante el análisis de predicciones matemáticas, podemos analizar datos de hechos pasados y simular una enorme cantidad de potenciales escenarios para llegar a resultado final en forma de probabilidad. Este tipo de predicciones se aplican a campos tan distintos como la meteorología o los escenarios económicos.

¿Cómo ofrezco experiencias de usuario más personalizadas?

Mediante el uso de redes neuronales podemos diseñar programas que simulen el proceso de toma de decisiones que sigue el ser humano y aplicárselo a la inteligencia artificial. Son realmente complejas, pero más eficaces que los algoritmos tradicionales que se venían empleando. En lugar de calcular qué producto quiere el cliente, la inteligencia artificial es capaz de decidir qué producto cree que el cliente quiere, siendo mucho más preciso.

¿Cómo puedo hallar relaciones entre variables?

Los modelos de correlación y los de regresión forman parte de la estadística tradicional y nos permiten hallar la diferencia entre una variables dependientes e independientes, y el grado de relación entre ambas variables. Por ejemplo, nos puede indicar si la relación entre el consumo de un producto y el nivel de renta de los sujetos es significativa con el margen de error que elijamos, que suele ser del 5%, y la cuantía de esa relación. Se pueden emplear en todo tipo de estudios, principalmente sociológicos o de marketing.

¿Cómo detecto tendencias?

El data mining es el nombre que recibe el análisis continuo de los datos procedentes de las interacciones que tenemos los seres humanos con la red. Este conjunto de información también es conocido como Big Data por su gran volumen, y permite a las empresas ahondar en el conocimiento de los potenciales consumidores. Tiene un carácter más exploratorio y busca detectar patrones de comportamiento, nuevas necesidades de consumo, tendencias en redes sociales, etc.

¿Cómo hago mi empresa más eficiente?

Mediante la optimización de procesos, es posible analizar datos recopilados por nuestra propia empresa o por la competencia en busca de formas de maximizar beneficios y minimizar costes de producción. Llevado al extremo, es conocido el famoso caso de una compañía aérea que consiguió ahorrar varios miles de dólares al año eliminando una aceituna de la ensaladas que se servían durante los viajes.

Las posibilidades en el análisis de datos son ilimitadas

Estas son solo algunas de las preguntas que podemos hacernos a la hora de marcarnos un objetivo y escoger una técnica para analizar datos, pero el abanico de posibilidades es ilimitado. Predecir con exactitud el futuro o conocer qué es lo que los clientes van a demandar a corto, medio o largo plazo es una ventaja competitiva que puede marcar la diferencia a la hora de vaticinar el éxito de una empresa.

Por ello es una muy buena idea formarse, aprender acerca del mundo del análisis de datos y buscar las soluciones que mejor se adapten a los objetivos de nuestra empresa. En el mercado existen ya empresas especializadas en ello y softwares con los que realizar nuestros propios estudios dedicando recursos de nuestro negocio a ello como parte de la innovación y desarrollo de la empresa.

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