8 métodos y técnicas de análisis de datos súper importantes

El análisis de datos es la piedra angular de la toma de decisiones moderna. Implica el proceso sistemático de recopilación, limpieza, transformación e interpretación de datos para extraer información significativa. Al comprender los patrones y tendencias subyacentes dentro de los datos, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas, optimizar las operaciones e identificar oportunidades de crecimiento.

En este artículo, profundizamos en ocho poderosos métodos y técnicas de análisis de datos que son esenciales para las organizaciones basadas en datos:

1. Estadísticas Descriptivas La estadística descriptiva proporciona un resumen de datos mediante cálculos numéricos y representaciones gráficas. Ayuda a comprender la tendencia central, la dispersión y la forma de la distribución de los datos.

• Métricas clave:
  • Significar: Valor promedio de un conjunto de datos (por ejemplo, edad promedio del cliente)
  • Mediana: Valor medio cuando se clasifican los datos (p. ej., ingreso medio)
  • Modo: Valor más frecuente en el conjunto de datos (p. ej., producto más popular)
  • Desviación estándar: Mide la dispersión de puntos de datos desde la media (p. ej., variabilidad en las ventas de productos)
  • Diferencia: El cuadrado de la desviación estándar (por ejemplo, variabilidad en los precios de las acciones)
  • Rango: La diferencia entre los valores máximo y mínimo (por ejemplo, rango de puntuaciones de satisfacción del cliente)
• Visualizaciones:
  • Histogramas: Visualizar la distribución de datos numéricos (por ejemplo, distribución de edades de los clientes)
  • Diagramas de caja: Mostrar la distribución de datos, incluidos cuartiles y valores atípicos (por ejemplo, distribución de salarios de los empleados)
  • Gráficos de barras: Comparar datos categóricos (por ejemplo, ventas por categoría de producto)
  • Gráficos de líneas: Visualizar tendencias a lo largo del tiempo (por ejemplo, tráfico del sitio web a lo largo del tiempo)

2. Estadísticas inferenciales La estadística inferencial implica concluir una población basada en una muestra. Nos permite hacer predicciones y generalizaciones sobre la población en general.

• Técnicas clave:
  • Prueba de hipótesis: Probar afirmaciones sobre un parámetro poblacional (p. ej., probar si un medicamento nuevo es más efectivo que uno antiguo)
  • Intervalos de confianza: Estimar un rango de valores dentro del cual es probable que se encuentre un parámetro de población con un cierto nivel de confianza (por ejemplo, estimar la satisfacción promedio del cliente)
  • Análisis de regresión: Modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes (por ejemplo, predecir los precios de la vivienda en función de los metros cuadrados y la ubicación)

3. Minería de datos La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos que involucran métodos en la intersección del aprendizaje automático, las estadísticas y los sistemas de bases de datos.

• Técnicas clave:
  • Clasificación: Asignar puntos de datos a categorías predefinidas (por ejemplo, clasificar el correo electrónico como spam o no spam)
  • Agrupación: Agrupar puntos de datos similares sin etiquetas predefinidas (por ejemplo, segmentar a los clientes según su comportamiento de compra)
  • Minería de reglas de asociación: Identificar relaciones entre elementos de un conjunto de datos (por ejemplo, encontrar productos que se compran juntos con frecuencia)
  • Detección de anomalías: Encontrar patrones inusuales o valores atípicos en los datos (por ejemplo, detectar transacciones fraudulentas)

4. Análisis de texto El análisis de texto implica extraer información significativa de datos textuales.

• Técnicas clave:
  • Análisis de sentimiento: Determinar el sentimiento (positivo, negativo o neutral) expresado en el texto (por ejemplo, analizar las opiniones de los clientes)
  • Modelado de temas: Identificar los temas principales discutidos en un texto (por ejemplo, analizar artículos de noticias para identificar temas de tendencia)
  • Clasificación de texto: Categorizar documentos de texto en categorías predefinidas (por ejemplo, clasificar artículos de noticias por tema)

5. Análisis de series temporales El análisis de series de tiempo implica analizar los datos recopilados a lo largo del tiempo. Ayuda a identificar tendencias, estacionalidad y patrones cíclicos.

• Técnicas clave:
  • Análisis de tendencias: Identificar patrones a largo plazo, como tendencias al alza o a la baja (por ejemplo, analizar los precios de las acciones a lo largo del tiempo)
  • Análisis estacional: Identificar patrones que se repiten durante un período fijo, como fluctuaciones mensuales o anuales (por ejemplo, analizar las ventas minoristas por mes)
  • Análisis cíclico: Identificar patrones que se repiten en intervalos irregulares, como los ciclos económicos (por ejemplo, analizar el crecimiento del PIB a lo largo del tiempo)
  • Modelos ARIMA: Modelar datos de series de tiempo mediante la combinación de componentes autorregresivos, de media móvil y de diferenciación (p. ej., previsión de ventas futuras)
  • Suavizado exponencial: Pronosticar valores futuros basados ​​en un promedio ponderado de observaciones pasadas (por ejemplo, pronosticar la demanda de productos)
  • Análisis espectral: Descomponer datos de series de tiempo en sus componentes de frecuencia para identificar patrones periódicos subyacentes (por ejemplo, analizar datos de EEG)

6. Aprendizaje automático El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender a partir de datos sin programación explícita. Implica desarrollar algoritmos que puedan detectar patrones automáticamente y hacer predicciones.

• Técnicas clave:
  • Aprendizaje supervisado:
    • Regresión: Predecir valores numéricos (p. ej., predecir precios de la vivienda)
    • Clasificación: Categorizar datos en clases predefinidas (por ejemplo, clasificar el correo electrónico como spam o no spam)
  • Aprendizaje no supervisado:
    • Agrupación: Agrupar puntos de datos similares (por ejemplo, segmentar a los clientes según su comportamiento de compra)
    • Reducción de dimensionalidad: Reducir la cantidad de características en un conjunto de datos (por ejemplo, reducir la cantidad de características en un conjunto de datos de alta dimensión)
  • Aprendizaje por refuerzo: Capacitar a los agentes para que tomen decisiones en un entorno que maximice las recompensas (por ejemplo, entrenar a un robot para navegar por un laberinto)

7. Visualización de datos La visualización de datos es el proceso de representar datos gráficamente. Ayuda a comunicar conocimientos y tendencias de forma eficaz.

• Técnicas clave:
  • Diagramas de dispersión: Visualizar la relación entre dos variables numéricas (por ejemplo, visualizar la relación entre edad e ingresos)
  • Gráficos de líneas: Visualizar tendencias a lo largo del tiempo (por ejemplo, visualizar el tráfico del sitio web a lo largo del tiempo)
  • Gráficos de barras: Comparar datos categóricos (por ejemplo, comparar ventas por categoría de producto)
  • Gráficos circulares: Visualizar proporciones de un todo (por ejemplo, visualizar cuota de mercado)
  • Mapas de calor: Visualizar correlaciones entre variables (por ejemplo, visualizar correlaciones entre precios de acciones)

8. Modelado estadístico El modelado estadístico implica el uso de modelos matemáticos para describir y analizar datos. Ayuda a comprender las relaciones subyacentes entre variables y a hacer predicciones.

• Técnicas clave:
  • Regresión lineal: Modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes (por ejemplo, predecir los precios de la vivienda en función de los metros cuadrados y la ubicación)
  • Regresión logística: Modelar la probabilidad de un resultado binario (por ejemplo, predecir si un cliente abandonará)
  • Modelado de series de tiempo: Analizar datos dependientes del tiempo para identificar tendencias, estacionalidad y patrones cíclicos (por ejemplo, pronosticar ventas futuras)
  • Análisis de supervivencia: Analizar datos de tiempo transcurrido hasta el evento, como el tiempo de supervivencia del paciente o el tiempo de falla del producto (por ejemplo, analizar las tasas de supervivencia del paciente después de la cirugía)
  • Estadísticas bayesianas: Incorporar creencias previas en el análisis estadístico para actualizar las probabilidades a medida que surja nueva evidencia (por ejemplo, diagnóstico médico)
  • Modelos lineales generalizados (GLM): Ampliar la regresión lineal para modelar variables de respuesta no normales, como datos de recuento o resultados binarios (por ejemplo, modelar el número de accidentes).
  • Modelos de efectos mixtos: Tener en cuenta la variabilidad en múltiples niveles, como pacientes individuales dentro de un ensayo clínico (p. ej., analizar los resultados de los pacientes en un ensayo clínico)
  • Modelado de ecuaciones estructurales (SEM): Analizar relaciones complejas entre variables latentes y variables observadas (por ejemplo, probar teorías psicológicas)

Al dominar estos ocho métodos y técnicas de análisis de datos, los analistas de datos pueden desbloquear todo el potencial de sus datos. Desde estadísticas descriptivas hasta aprendizaje automático avanzado, estas herramientas permiten a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, identificar nuevas oportunidades y obtener una ventaja competitiva. A medida que el volumen y la complejidad de los datos sigan creciendo, la importancia de un análisis de datos eficaz no hará más que aumentar.

Pragati Jhunjhunwala es pasante de consultoría en MarktechPost. Actualmente está cursando su B.Tech en el Instituto Indio de Tecnología (IIT), Kharagpur. Es una entusiasta de la tecnología y tiene un gran interés en el alcance del software y las aplicaciones de ciencia de datos. Siempre está leyendo sobre los avances en diferentes campos de la IA y el ML.