{"id":2103,"date":"2021-04-23T06:06:13","date_gmt":"2021-04-23T09:06:13","guid":{"rendered":"https:\/\/gessoartedecor.com.br\/?p=2103"},"modified":"2024-02-19T11:03:11","modified_gmt":"2024-02-19T14:03:11","slug":"analisis-de-datos-que-es-tipos-herramientas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gessoartedecor.com.br\/?p=2103","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de datos: qu\u00e9 es, tipos, herramientas, ejemplos y c\u00f3mo hacerlo"},"content":{"rendered":"<p>El modelo de aprendizaje toma informaci\u00f3n en forma de texto sin formato y la salida del modelo es una puntuaci\u00f3n de sentimiento que ayuda a determinar si el sentimiento es positivo, negativo o neutral. El mejor ejemplo para explicar la anal\u00edtica descriptiva son los resultados que una empresa obtiene del servidor web a trav\u00e9s de las herramientas <a href=\"https:\/\/www.gestionar-facil.com\/curso-analista\/\">curso de analista de datos<\/a> de Google Analytics. Los resultados ayudan a comprender lo que realmente sucedi\u00f3 en el pasado y a validar si una campa\u00f1a promocional tuvo \u00e9xito o no en funci\u00f3n de par\u00e1metros b\u00e1sicos como las visitas a la p\u00e1gina. En la actualidad, el 90% de las organizaciones utilizan an\u00e1lisis descriptivo, que es la forma m\u00e1s b\u00e1sica de an\u00e1lisis.<\/p>\n<ul>\n<li>Si descubres ese por qu\u00e9, podr\u00e1s ser capaz de identificar la manera de abordar la problem\u00e1tica.<\/li>\n<li>Las empresas pueden utilizar los factores basados \u200b\u200ben datos y respaldados por datos para crear recetas para los problemas comerciales que conducen a realizaciones y observaciones.<\/li>\n<li>Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacci\u00f3n.<\/li>\n<li>Que estos sean medibles no significa, por otro lado, que no sean interpretables.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Esta combinaci\u00f3n es crucial para entender los patrones y tendencias en los datos, as\u00ed como tomar las mejores decisiones. Cuando podemos extraer el significado de los datos, nos permite tomar mejores decisiones. Y vivimos en una \u00e9poca en la que  tenemos m\u00e1s datos que nunca a nuestro alcance. El an\u00e1lisis de datos se ha convertido en un pilar esencial en la toma de decisiones efectiva, tanto en el \u00e1mbito empresarial como en la investigaci\u00f3n. En este art\u00edculo, exploraremos qu\u00e9 es el an\u00e1lisis de datos, su relaci\u00f3n con el Big Data, sus etapas fundamentales y proporcionaremos ejemplos ilustrativos.<\/p>\n<h2>\u00bfQu\u00e9 es data analytics?<\/h2>\n<p>Prep\u00e1rate para un trabajo de nivel inicial mientras aprendes de los empleados de Google, sin necesidad de tener experiencia ni t\u00edtulo. Una vez que termines, podr\u00e1s presentar tu candidatura directamente a m\u00e1s de 30 empleadores de M\u00e9xico (incluido Google). En este \u00faltimo tipo es donde entra en juego el concepto de toma de decisiones basada en datos. Mira este v\u00eddeo para saber qu\u00e9 es el an\u00e1lisis de datos y c\u00f3mo lo define Kevin, Director de An\u00e1lisis de datos de Google.<\/p>\n<div style='text-align:center'><iframe width='560' height='315' src='https:\/\/www.youtube.com\/embed\/hPPi_QEmFbM' frameborder='0' alt='definici\u00f3n de an\u00e1lisis de datos' allowfullscreen><\/iframe><\/div>\n<p>Recopila y consolida autom\u00e1ticamente datos de m\u00faltiples fuentes y recomienda nuevos conjuntos de datos para el an\u00e1lisis. Para empezar a utilizar el an\u00e1lisis de datos para tu empresa, se recomienda que las organizaciones comiencen por automatizar algunos de estos procesos mediante la preparaci\u00f3n de datos de autoservicio. Se trata de una capacidad integrada e incorporada en las herramientas de an\u00e1lisis que documentan y automatizan el proceso para que sea repetible, lo que reduce enormemente el tiempo de an\u00e1lisis y resultados. El an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico es un proceso de profundizaci\u00f3n o an\u00e1lisis detallado de los datos para entender por qu\u00e9 ocurri\u00f3 algo.<\/p>\n<h2>C\u00f3mo se utiliza la anal\u00edtica de datos<\/h2>\n<p>Simular el futuro, bajo varios conjuntos de supuestos, permite el an\u00e1lisis de escenarios, que cuando se combina con diferentes t\u00e9cnicas de optimizaci\u00f3n, permite realizar un an\u00e1lisis prescriptivo. El an\u00e1lisis prescriptivo explora varias acciones posibles y sugiere acciones en funci\u00f3n de los resultados del an\u00e1lisis descriptivo y predictivo de un conjunto de datos determinado. Las organizaciones deben aprovechar la contrataci\u00f3n de un grupo de cient\u00edficos de datos que puedan desarrollar algoritmos estad\u00edsticos y de aprendizaje autom\u00e1tico para aprovechar el an\u00e1lisis predictivo y dise\u00f1ar una estrategia comercial eficaz. El an\u00e1lisis predictivo ayuda a predecir <a href=\"https:\/\/siete24.mx\/mundo\/un-bootcamp-de-programacion-que-transformara-tu-carrera-profesional\/\">https:\/\/siete24.mx\/mundo\/un-bootcamp-de-programacion-que-transformara-tu-carrera-profesional\/<\/a> la probabilidad de un resultado futuro mediante el uso de varios algoritmos estad\u00edsticos y de aprendizaje autom\u00e1tico, pero la precisi\u00f3n de las predicciones no es del 100%, ya que se basa en probabilidades. El an\u00e1lisis de big data ayuda a una empresa a comprender los requisitos y preferencias de un cliente para que las empresas puedan aumentar su base de clientes y retener los existentes con ofertas personalizadas y relevantes de sus productos o servicios. Los equipos de finanzas comprenden el comportamiento de pago del cliente, hacen un seguimiento del flujo de efectivo, manejan el an\u00e1lisis de rentabilidad y margen, y ejecutan la previsi\u00f3n de ingresos.<\/p>\n<ul>\n<li>En un an\u00e1lisis de datos, el muestreo supone centrarse en un subconjunto para hallar informaci\u00f3n que resulte importante en el conjunto general.<\/li>\n<li>A d\u00eda de hoy, sin ir m\u00e1s lejos, algunos\u00a0an\u00e1lisis de datos\u00a0pueden llegar a hacerse pr\u00e1cticamente en tiempo real.<\/li>\n<li>Si la hubiera, los analistas de datos o negocios podr\u00edan realizar por su cuenta una visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n y un an\u00e1lisis r\u00e1pidos.<\/li>\n<li>La investigaci\u00f3n cualitativa es el proceso que se enfoca en obtener informaci\u00f3n y comprensi\u00f3n de un individuo o individuos en el estudio.<\/li>\n<li>La capacidad de obtener determinadas m\u00e9tricas o indicadores clave de rendimiento (KPI) a partir de los datos puede resultar dif\u00edcil.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si quieres seguir aprendiendo sobre data analytics, considera el Certificado profesional de Google Data Analytics. Esta serie de ocho cursos est\u00e1 dise\u00f1ada para prepararte para un puesto de trabajo de nivel inicial en anal\u00edtica de datos en aproximadamente seis meses. Aprender\u00e1s habilidades clave, como la limpieza y la visualizaci\u00f3n de datos, y obtendr\u00e1s experiencia pr\u00e1ctica con las herramientas de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s comunes a trav\u00e9s de v\u00eddeos y de un proyecto de aprendizaje aplicado. El an\u00e1lisis de datos puede ayudar a las empresas a racionalizar sus procesos, reducir las p\u00e9rdidas y aumentar los ingresos.<\/p>\n<h2>\u00bfPara qu\u00e9 sirve el an\u00e1lisis de datos?<\/h2>\n<p>La forma m\u00e1s sencilla de definir la anal\u00edtica descriptiva es que responde a la pregunta \u00ab\u00bfQu\u00e9 ha sucedido? Un negocio exitoso puede lograr los tres con informaci\u00f3n oportuna sobre la identificaci\u00f3n de nuevas oportunidades de crecimiento, la mejora de los procesos comerciales, la segmentaci\u00f3n de los mercados objetivo y la planificaci\u00f3n de futuras gu\u00edas. El software de an\u00e1lisis de datos permite recopilar, limpiar, almacenar, analizar e informar datos en cualquier escala determinada. Esto puede parecer obvio, pero en la pr\u00e1ctica, no todas las organizaciones est\u00e1n tan orientadas a los datos como podr\u00edan estarlo. Seg\u00fan la empresa de consultor\u00eda de gesti\u00f3n global McKinsey Global Institute, las empresas que se basan en los datos son mejores a la hora de captar nuevos clientes, mantener su fidelidad y lograr una rentabilidad superior a la media [2].<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class='aligncenter' style='display: block;margin-left:auto;margin-right:auto;' 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width=\"305px\" alt=\"definici\u00f3n de an\u00e1lisis de datos\"\/><\/p>\n<p>Un sistema de informaci\u00f3n es un conjunto integrado de herramientas que permiten a una organizaci\u00f3n acceder, almacenar, procesar y analizar la informaci\u00f3n necesaria para tomar decisiones. A medida que crece la automatizaci\u00f3n, los cient\u00edficos de datos se centrar\u00e1n m\u00e1s en las necesidades del negocio, la supervisi\u00f3n estrat\u00e9gica  y el aprendizaje profundo. Los analistas de datos que trabajan en inteligencia empresarial se centrar\u00e1n m\u00e1s en la creaci\u00f3n de modelos y otras tareas rutinarias. En general, los cient\u00edficos de datos concentran sus esfuerzos en la producci\u00f3n de conocimientos amplios, mientras que los analistas de datos se centran en responder a preguntas espec\u00edficas. En t\u00e9rminos de habilidades t\u00e9cnicas, los futuros cient\u00edficos de datos tendr\u00e1n que centrarse m\u00e1s en el proceso de operaciones de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n llamado MLOps.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El modelo de aprendizaje toma informaci\u00f3n en forma de texto sin formato y la salida del modelo es una puntuaci\u00f3n de sentimiento que ayuda a determinar si el sentimiento es positivo, negativo o neutral. 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