Cómo aprender análisis de datos

Cómo aprender análisis de datos | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desarrollar un análisis de datos detallado a través de las estrategias y herramientas correctas puede brindar multitud de beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más rápidas e informadas, y sustentadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores lazos comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar trabas de eficiencia que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del progreso financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, contribuyendo a la implementación de acciones de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo optimizar la toma de decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha evidenciado que disminuye los gastos y, por ende, aumenta los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores usan el Big Data para extraer información que pueda ser usada como guía para decidir qué campañas implementar dependiendo los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa principalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también puede servir para la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también es muy ventajoso dentro del ámbito de los negocios para mantener un ambiente agradable entre los trabajadores del equipo. Pero también fuera fuera de ella para valorar potenciales candidatos.

Cómo aprender análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es imprescindible que los estudiemos, para lo cual, podemos aplicar distintas técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos cualitativos suelen mostrarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Se apoyan en la interpretación y el modo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, normalmente, los analistas estudian patrones en común en las anotaciones realizadas mientras recopilan la información.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de forma numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta solamente la información que el analista ya conoce. La forma en la que recopila los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también tiene que asegurarse de que que los datos recopilados sean fiables y exactos. Para ello, la táctica más utilizada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, ya que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, contamos con diversos procedimientos de análisis de datos que podemos implementar dependiendo de qué es lo que necesitemos y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, dirige e analiza los datos brutos para transformarlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es descubrir previsiones futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos para mejorar los procesos operativos y obtener ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite identificar asociaciones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la identificación y el uso de tendencias y patrones para planificar estrategias corporativas prácticas y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

Al hablar Big Data, es imprescindible tener claro cuál es el orden que hay que seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este procedimiento consta de cinco pasos esenciales:

1. Plantear las cuestiones: comienza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, evaluables y precisas.
2. Recalcar los objetivos de evaluación: este punto se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: analiza el tipo de datos que quieres obtener.
   • Determina la manera en la que vas a medirlo: pensar en cómo medir la información es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, ya que el procedimiento de medición desacreditará o sustentará la investigación posteriormente.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente realizada y sus metas de medición fijadas, es el momento de pasar a la recopilación de los datos. Decide qué datos vas a poder recoger y el modo de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un examen detallado de la información. Identifica tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra los datos en función de las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los datos se ajustan a la pregunta inicial y son capaces de superar cualquier obstáculo, es posible que hayas alcanzado una conclusión eficaz. Si es así, únicamente queda usar los resultados para crear tus estrategias.

Cómo aprender análisis de datos | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

A lo largo de los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy interesante para las empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como aquellas que no. La digitalización de los datos de los productos y compradores ha producido una gran profusión de datos de gran relevancia para proyectar estrategias empresariales. Debido a ello, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente algo muy demandado.¿Quieres saber por qué?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: saber manejar grandes conjuntos de datos ayuda a comprender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si debemos autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: independientemente del cargo que desempeñes, aprender a manipular los datos y a visualizarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones relevantes que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una magnífica manera de dar un empujón a tu currículum.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los puestos más demandados por las grandes corporaciones hoy en día, pues cuentan con habilidades que les ayudan a recoger y analizar los datos, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una magnífica herramienta para analizar datos, pero el verdadero experto es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar e interpretar agrupaciones de datos con gran fiabilidad.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se ubican entre las tres primeras posiciones de las capacidades tecnológicas más solicitadas. Por eso, hay miles de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes creativas: aunque no lo creas, la imaginación es imprescindible en este terreno. Una buena parte del análisis de datos se enfoca en buscar propuestas creativas sobre cómo dar respuesta a una pregunta compleja o resolver un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les interesa mucho que los datos estén siempre a disposición para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de la información, que consiste en convertir grandes volúmenes de datos en imágenes y gráficos que la gente pueda entender.