Curso análisis de datos Excel

Curso análisis de datos Excel | Ventajas de comprar cursos de análisis de datos

Desplegar un análisis de datos exhaustivo a través de las técnicas y herramientas más efectivas puede brindar numerosos beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• De esta forma, podemos tomar decisiones más ágiles e informadas, y apoyadas en datos reales.
• Comprensión más profunda de lo que necesita nuestra audiencia, lo que contribuye a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a identificar trabas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del progreso financiero del negocio.
• Mayor conciencia del riesgo, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse de manera visual, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por tanto, incrementa los beneficios.

En al actualidad, multitud de sectores aplican el análisis de datos para extraer información que pueda servir de guía para decidir qué campañas desplegar según los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también implementarse en la docencia, siendo de gran utilidad para escoger a los nuevos alumnos y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta de gran utilidad dentro del ámbito empresarial para disfrutar de un buen ambiente entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para valorar potenciales talentos.

Curso análisis de datos Excel | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es obtener datos útiles, es indispensable que los estudiemos, y para ello, podemos usar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Están sustentados sobre la interpretación y el mecanismo más común para de conseguirlos es a través de entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los investigadores estudian puntos comunes en las observaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos normalmente se presentan de forma numérica y se apoyan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos busca llegar a una conclusión teniendo en cuenta únicamente el saber que el experto ya conoce. La forma en la que extrae los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene pensado estudiar y utilizarla. Pero también tiene que comprobar que los datos recogidos sean fiables y exactos. Para ello, la táctica más empelada por los especialistas son las encuestas online, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, contamos con diferentes procedimientos de Big Data que podemos implementar en base a nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e interpreta los datos extraídos para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir previsiones futuras, deficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procesos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a reconocer conexiones y crear hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y manuales para definir estrategias empresariales útiles y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del análisis de datos, es indispensable saber cuál es el orden que debemos seguir para conseguir los insights de mayor relevancia para nuestra investigación. Este proceso está formado por cinco pasos esenciales:

1. Formular las cuestiones: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y concisas.
2. Perfilar las prioridades de evaluación: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Decide qué se va a medir: analiza el tipo de datos que vas a precisar.
   • Determina cómo evaluarlo: reflexionar sobre la forma de medir los datos también es importante, especialmente antes del momento de recolección de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o respaldará el análisis en el futuro.
3. Recoger los datos: con la pregunta perfectamente formulada y sus prioridades de evaluación marcadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Analizar los datos: es el momento de hacer un examen detallado de los datos. Busca tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas elegidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta inicial y son capaces de enfrentar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una deducción eficaz. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para proyectar tus estrategias.

Curso análisis de datos Excel | ¿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 atractivo para la mayoría de las empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de los datos de los productos y compradores ha producido una increíble cantidad de datos muy valiosos para planificar estrategias empresariales. Debido a ello, saber de análisis de datos es actualmente un requisito crucial.¿Te gustaría saber por qué?

• Las empresas usan tus datos personales: adquirir conocimientos para manipular grandes conjuntos de datos resulta muy útil para entender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si tenemos que permitir o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en la carrera tecnológica: independientemente del trabajo que desempeñes, aprender a manipular la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se ponen en marcha se hacen respaldadas por datos reales. Por eso, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a ello, sí es una magnífica forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los especialistas de datos son uno de los profesionales más requeridos por las grandes corporaciones hoy en día, pues cuentan con ciertas capacidades que les ayudan a recoger y analizar los datos, de forma que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una fantástica herramienta de análisis de datos, pero el verdadero maestro es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recopilar, clasificar y representar conjuntos de datos con mucha fiabilidad.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más requeridas. Con lo cual, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy atractivos.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es crucial en este terreno. Un alo porcentaje del análisis de datos se enfoca en encontrar propuestas creativas sobre la manera de responder a una pregunta compleja o aportar soluciones a un problema complicado. A lo que hay que añadir que a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los trabajadores puedan aprovecharlos. Y es aquí donde adquiere importancia la representación de la información, cuya finalidad es convertir enormes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.