Curso de análisis de datos en Excel

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

Llevar a cabo un análisis de datos exhaustivo a través de las estrategias y herramientas apropiadas puede reportarnos numerosos beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• Permite tomar decisiones más estratégicas e informadas, y respaldadas en hechos.
• Asimilación más amplia de lo que necesita nuestro target, lo que contribuye a crear mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar trabas de eficiencia que necesitan de medidas.
• Mejor entendimiento del desarrollo económico de la empresa.
• Mayor claridad del riesgo, ayudando a la ejecución de medidas de prevención.
• Puede brindarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse de manera visual, lo que permite optimizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha demostrado que reduce los costes y, por tanto, aumenta los beneficios.

Actualmente, multitud de sectores emplean el Big Data para extraer información que pueda ser usada como guía para determinar qué campañas implementar en función de las conclusiones que pueden reportar. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa principalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los consumidores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también implementarse en la educación, siendo muy útil para escoger a los nuevos alumnos y para medir su progreso.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy ventajoso en el mundo de los negocios para crear un ambiente agradable entre los miembros del equipo. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles candidatos.

Curso de análisis de datos en Excel | Técnicas de análisis de datos

Si nuestro objetivo es extraer datos relevantes, es indispensable que los analicemos, para lo cual, podemos emplear diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos cualitativos suelen presentarse de forma verbal y, en algunos casos, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el modo más habitual de de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los analistas buscan patrones en común en las anotaciones realizadas mientras recogen los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos por norma general se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados concretos.

En cualquiera de los dos casos, el Big Data tiene como finalidad llegar a una conclusión tomando en consideración solamente la información que el investigador ya conoce. La manera en la que obtiene los datos debe tener relación con la estrategia con la que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también debe comprobar que los datos recopilados sean fiables y precisos. En este sentido, la técnica más aplicada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, ya que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos métodos de Big Data que podemos implementar según nuestras necesidades 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 identificar previsiones futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procesos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a identificar conexiones y crear hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la identificación y el uso de tendencias y manuales para crear estrategias empresariales prácticas y una enorme capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es imprescindible saber cuál es la secuencia que necesitamos seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestra investigación. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Plantear las preguntas: empieza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Recalcar los objetivos de evaluación: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: analiza la clase de datos que necesitas extraer.
   • Decide la manera en la que vas a medirlo: reflexionar sobre cómo medir los datos es igual de importante, sobre todo antes del momento de recolección de los mismos, ya que el proceso de evaluación desautorizará o argumentará la investigación en el futuro.
3. Recoger la información: con la pregunta perfectamente determinada y sus prioridades de evaluación fijadas, es hora de proceder a la recopilación de los datos. Decide qué información vas a poder recopilar y el mecanismo de guardarlos.
4. Analizar la información: es el momento de realizar un análisis detallado de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las variables establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y son capaces de justificar cualquier objeción, es posible que hayas alcanzado una conclusión eficaz. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para planear tus estrategias.

Curso de análisis de datos en Excel | ¿Por qué es importante realizar cursos de análisis de datos?

En los últimos años, los datos se han convertido en un elemento muy atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como aquellas que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha producido una increíble cantidad de datos de gran relevancia para proyectar estrategias de negocios. Así pues, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente algo muy demandado.¿Te gustaría saber por qué?

• Las empresas utilizan tus datos personales: tener la capacidad de manipular grandes volúmenes de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se tratan y si tenemos que autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: sin importar el trabajo que desempeñes, saber manipular la información y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu currículum será más interesante para cualquier empresa, ya que todas las decisiones importantes que se toman se hacen basadas en datos tangibles. Por este motivo, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a ello, se trata de una magnífica manera de dar un impulso a tu currículum.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los roles más demandados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les ayudan a recoger y analizar la información, de manera que puedan agilizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una magnífica herramienta de análisis de información, pero el auténtico experto es un lenguaje informático conocido como Python, tan potente como para recoger, clasificar e interpretar grandes cantidades de datos con mucha exactitud.
• Existe una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se posicionan en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por esta razón, hay infinidad de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la imaginación es imprescindible en este terreno. Un alo porcentaje del análisis de datos se centra en encontrar propuestas creativas sobre cómo responder a una pregunta compleja o aportar soluciones a un problema complicado. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los miembros de la plantilla puedan sacar partido de ellos. Y es aquí donde entra en juego la visualización de datos, cuyo propósito es transformar enormes volúmenes de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.