¿Qué es el análisis de datos y qué tipos hay?

Análisis de datos. Una realidad muy presente por estar directamente relacionada con el big data y la actualidad empresarial.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el estudio de un conjunto de datos, normalmente de gran tamaño y desorganizados, con el fin de obtener conclusiones que permitan a una empresa tomar una decisión sobre algo. Es recoger el big data y usarlo como herramienta para ver comportamientos o preferencias de la sociedad en su mayoría. Para esto, hace falta un proceso de clasificación de datos, que es crucial para su análisis.

Tipos de análisis de datos (con ejemplos)

Este tema se puede tratar de dos maneras: desde el contenido que principalmente caracteriza a ese análisis de datos (cualitativo o cuantitativo), y desde lo que se quiera obtener con él para tener un resultado adecuado (más específico).

La primera forma, como se ha dicho antes, es identificar si el análisis de datos es de tipo cualitativo o cuantitativo. Cuando es cualitativo, es porque los expertos en Big Data obtienen los datos con preguntas cuya respuesta no es numérica, por ejemplo, un cuestionario que tiene por respuestas: “sí”, “no”, “a veces”. Para pasarlo a una base de datos y poder cuantificar las respuestas, se le suele asignar un número a cada respuesta. Cuando es cuantitativo, es porque los datos son obtenidos con preguntas cuya respuesta es numérica, por ejemplo, un cuestionario que tiene por respuestas: “1”, “15”, “30”.

La segunda forma es más concreta, y es que se rige por lo que se quiera obtener de ese análisis, de su finalidad. Son una especie de técnicas de análisis de datos. Hay seis tipos:

• Análisis descriptivo

Busca patrones en las variables, ver qué ocurre con ellas. Por ejemplo: ¿qué pasaría si las compras en vez de 1 vez al mes fueran 2?

• Análisis diagnóstico

Busca, como bien dice su nombre, el porqué de algún problema o de algo que esté ocurriendo en cualquier lugar. Por ejemplo: ¿por qué los precios están tan extremadamente altos en todas las fruterías menos en esta?

• Análisis predictivo

Se centra en cómo las variables podrían prácticamente explicar o dibujar el futuro con predicciones, tomando datos actuales o previos sobre un tema. Por ejemplo: ¿Basado en los clientes que hemos tenido desde 2019-2021 en invierno, cuántos podríamos tener este?

• Análisis prescriptivo

Qué hacer para mejorar o resolver una situación concreta. Por ejemplo: ¿Cómo tendría que ser el presupuesto de marketing para que nuestras ventas volvieran a ser como antes?

• Análisis causal

Analiza la causa de algo según su efecto. Para esto, hay que comprobar la correlación de las variables, para ver si una explica la otra o es simplemente coincidencia. Por ejemplo: ¿Tienen que ver los días de ola de calor con que la gente se quede más en casa?

• Análisis exploratorio

Al buscar causas y efectos en distintas variables, encuentra una nueva que también repercute en el área que se estaba buscando.

Funciones

Las bases de datos sirven en todos los campos que nos podamos imaginar, ya que son prácticamente el feedback de los clientes sobre algo reflejado en su comportamiento o respuestas a algún formulario. Por lo tanto, el análisis de datos está relacionado con la econometría, el análisis estadístico, la probabilidad, etc., al final son números y se pueden relacionar con todos los campos, lo engloba todo. Todos estos datos se estudian y se analizan para concretar una estrategia de negocio, para explicar algún patrón, predecir, etc. 

Fases para realizar un análisis de datos

1. Diagnosticar un problema o un área a investigar

Es bueno que tengas inquietud por saber de dónde vienen las cosas, y que te intereses por lo que pasa a tu alrededor, es un buen comienzo.

2. Determina las variables que buscas

Es muy importante este paso, ya que esa va a ser la base para saber qué preguntas se harán y para concretar de qué manera se buscan los datos, los términos específicos. Con las variables podrás poner en palabras y en un futuro en fórmulas matemáticas lo que necesitas. Es necesario ser claro y conciso con las variables, porque entonces así serán las preguntas.

3. Haz preguntas que te vayan a dar las respuestas que buscas

Concreta la manera de hacer las preguntas, para que la persona que lo reciba lo pueda entender todo muy bien y no haya malentendidos de ningún tipo. 

4. Recolección de datos

Busca lugares que sean de interés para hacer esas preguntas, porque tu análisis será igual de valioso que la información que encuentres, así que ¡encuéntrala bien! Ten en cuenta que cuantas más personas aparezcan en tu estudio, más preciso será, porque se habrá cogido una muestra más grande que refleja a más población.

5. Análisis de datos

Todo lo que se haya recogido, ordénalo y haz los cálculos que necesites, los que planeaste al principio. Sé cauteloso y hazlos para que luego te sea fácil interpretarlos y darle utilidad al análisis.

6. Interpretación

Los datos se deben interpretar de manera en la que podamos responder a la pregunta planteada. Es importante ver si tal vez falta algún cálculo para concretar ciertos puntos o aspectos que la pregunta principal puede plantear también de por sí. Es conveniente que los datos que se obtengan puedan ser interpretados por un amplio grupo de personas, ya que cuanto más simplificado esté, aunque el tema sea complicado, será más fácil de entender.

En Vipnet360 y VipnetHUB trabajamos con diversas herramientas para las tareas de procesamiento del Big Data, con profesionales en el análisis de datos a gran escala para poder transformarlos en datos relevantes que nos ayudarán a interpretarlos, de acuerdo a lo que se necesita.