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Análisis de datos: ¿qué tipos hay?

Análisis de datos

Tokio School | 08/04/2022

La gran mayoría de las empresas recopilan datos todo el tiempo, pero, en crudo, estos no significan nada ni sirven para mucho. Para eso está el análisis de datos, un proceso que sirve para extraer patrones, tendencias e información. Dentro de las técnicas de análisis de datos existen distintos tipos, dependiendo del enfoque y los resultados que se quieran obtener. Por ello, formarse en el sector de la analítica de datos resulta muy interesante.

En este artículo vamos a hacer un repaso por los principales tipos de análisis de datos. De forma general podemos decir que existen cuatro tipos enfocados a Big Data y Data Science: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Vamos a explicar detalladamente cada uno de ellos, pero, antes vamos a ver qué es y en qué consiste exactamente el análisis de datos y porque es importante en tantos tipos de negocios e incluso a nivel gubernamental.

 

¿En qué consiste el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso mediante el cual, los especialistas aplican de forma sistemática técnicas estadísticas o lógicas para describir, ilustrar, condensar, recapitular y evaluar datos. Con el crecimiento en la cantidad de datos recopilados, se han hecho necesarias nuevas técnicas y herramientas que ayuden a procesar toda esta información.

En general, dentro del análisis de datos nos encontramos con distintos tipos y técnicas. Resumiendo, tenemos:

  • Tipos de análisis de datos cualitativos.
  • Tipos de análisis de datos cuantitativos.
  • Tipos de análisis de datos estadísticos.

En realidad, la investigación y el análisis de datos, lleva a un proceso iterativo continuo entre todos los tipos de análisis de datos. La información se recopila y se analiza de forma continua y simultáneamente de distintas maneras. ¡Vamos a verlo!

 

Tipos de análisis de datos: técnicas para el análisis de datos

Dentro del análisis de datos nos encontramos, como decíamos con cuatro tipos principales: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.

Descriptivos

El análisis descriptivo es uno de los tipos de análisis de datos cuantitativo. Analiza lo que sucedió en el pasado y su propósito es describir que pasó, no trata de explicar el por qué ni establece relaciones de causa-efecto. Se trata de proporcionar una imagen general de la situación.

¿Por qué decimos que es uno de los tipos de análisis de datos cuantitativo? Porque sus dos técnicas básicas se fundamentan en recopilar datos, bien sea por agregación, bien sea por minería de datos.

Piensa, por ejemplo, en un comercio electrónico. Los datos agregados o los datos recopilados en sus transacciones ofrecen una descripción general del perfil de sus clientes: edad, promedio de compras realizadas, ubicación, etc.

Con esta información los analistas pueden establecer una visión general de cualquier tipo de negocio y facilitar la toma de decisiones por parte de la empresa.

Análisis de diagnóstico

En análisis de datos, los tipos de análisis de diagnóstico buscan profundizar y comprender por qué sucedió algo en concreto. Su principal propósito es identificar y dar respuesta a anomalías dentro de los datos recopilados, como, por ejemplo, una caída de ventas inesperada en un período concreto de tiempo. Se trata de un tipo de análisis cualitativo.

Para poder identificar la causa, los analistas de datos tienen que identificar cualquiera de las fuentes de datos adicionales que le puedan ofrecer una visión más completa del problema. De esta manera, van enlazando e investigando cuál puede haber sido la causa del problema.

Aparte de para solucionar problemas o errores en distintos procesos empresariales, el análisis de datos por diagnóstico también sirve para ver qué es lo que genera resultados positivos, que elemento o elementos están haciendo que haya una mejora en un aspecto concreto del negocio.

Predictivos

El análisis predictivo busca predecir lo que es probable que suceda en el futuro. Tomando como base patrones y tendencias anteriores, los analistas de datos pueden crear modelos predictivos que estiman la probabilidad de unos resultados futuros.

Para realizar las predicciones, en este tipo de análisis de datos se tienen en cuentan un conjunto de variables, como, por ejemplo, la correlación entre un período de tiempo concreto y las cifras de ventas. De este modo, se podría predecir cuando disminuyen o aumentan las ventas teniendo como referencia determinados períodos anuales.

Es especialmente útil ya que permite que las empresas puedan planificar con antelación basándose en datos fiables y modelos probabilísticos.

Además de para predecir tendencias, en análisis de datos los tipos predictivos también se utilizan para crear clasificaciones. Se crea lo que se denomina como algoritmo de clasificación que sirve o se usa normalmente para regresiones logísticas.

Con las regresiones logísticas se puede determinar el comportamiento de los clientes y clasificarlos según lo que interese a la empresa. Piensa en un banco y tarjetas de crédito, con esta clasificación puede determinar quien es un buen cliente para una nueva tarjeta de crédito y crear una clasificación con ello. Se trata de un tipo de análisis cualitativo.

Prescriptivos

Los análisis de datos de tipo prescriptivo se centran en lo que pasó, por qué paso y que debería pasar para determinar qué es lo que se debe hacer. Es decir, muestra cómo se pueden aprovechar los resultados futuros que se han pronosticado. En este caso se combina lo cualitativo con lo cuantitativo y lo estadístico.

Este tipo de análisis de datos da respuesta a las preguntas de ¿Qué medidas se pueden tomar para evitar un problema en el futuro? y ¿Qué se puede hacer para capitalizar una tendencia emergente?

Se trata del tipo de análisis de datos más complejo, ya que involucra distintas disciplinas como programación de algoritmos, estadística, aprendizaje automático y modelados computacionales. En esencia este modelo de análisis de datos tiene en cuenta todos los patrones, decisiones y caminos que podría tomar una empresa y da unos resultados probables a partir de ellos.

Un ejemplo de análisis prescriptivo es el de los modelos de las aplicaciones de tráfico. Google Maps tiene en cuenta todos los modos de transporte posibles, las condiciones del tráfico y las obras para ofrecer la mejor ruta. Del mismo modo, este modelo de análisis de datos se usa para calcular las rutas de una empresa en su toma de decisiones y sus resultados esperados.

 

¿Quieres ser analista de datos?

En análisis de datos, como hemos visto, existen distintas tipos, técnicas y abordajes, pero lo que está claro es que tanto el Big Data como el Cloud Computing están en alza. Un campo en expansión que ofrece grandes oportunidades a todos aquellos que se formen y especialicen en esta disciplina.

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