Curso de Excel análisis de datos

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

Llevar a cabo un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas correctas puede brindar numerosos beneficios para nuestro estudio, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más estratégicas y argumentadas, y fundamentadas en datos reales.
• Asimilación más profunda de las necesidades de nuestro target, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda a la empresa a detectar obstáculos de productividad que requieren medidas.
• Mejor conocimiento del crecimientos económico de la empresa.
• Mayor percepción de los potenciales peligros, contribuyendo a la implementación de medidas de prevención.
• Puede proporcionarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, permitiendo agilizar la toma de decisiones y hacerlo de manera más rápida.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los costes y, por tanto, incrementa los beneficios.

Actualmente, multitud de sectores aplican el Big Data para extraer información que pueda ser usada como guía para decidir qué racciones implementar en función de 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 los hábitos de los compradores, incluso para poder valorarlo.
• Académicos: el Big Data también implementarse en la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su progreso.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta de gran utilidad dentro del mundo empresarial para disfrutar de un ambiente agradable entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de ella para evaluar potenciales candidatos.

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

Si lo que buscamos extraer datos útiles, es imprescindible que los analicemos, y para ello, tenemos la opción de utilizar distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, en algunos casos, gráficamente. Están basados en la interpretación y el modo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, agrupaciones de observación y grupos de discusión donde, generalmente, los investigadores buscan patrones comunes en las observaciones realizadas mientras recogen los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos por norma general se presentan de forma numérica y se basan en resultados concretos.

En ambos casos, el Big Data busca alcanzar una conclusión tomando en consideración exclusivamente el saber que el especialista ya conoce. La manera en la que extrae los datos debe estar relacionada con el modo en el que tiene pensado analizar y emplearla. Pero también tiene que procurar que que los datos recogidos sean fiables y exactos. En este sentido, la táctica más aplicada entre los especialistas son las encuestas online, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diferentes métodos de Big Data que podemos implementar en función de nuestras necesidades y de cuál sea la finalidad de la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e interpreta los datos brutos para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: su propósito es descubrir tendencias futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos con el objetivo de optimizar los procesos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: ayuda a reconocer asociaciones y crear hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la detección y el uso de tendencias y guías para crear estrategias empresariales útiles y una gran capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es fundamental saber cuál es el orden que debemos seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestra investigación. Este proceso consta de cinco pasos esenciales:

1. Plantear las preguntas: comienza seleccionando las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Perfilar las prioridades de medición: este punto se divide en dos sub-pasos:
   • Determina qué medir: estudia el tipo de información que necesitas extraer.
   • Decide cómo evaluarlo: reflexionar sobre cómo medir los datos es igual de importante, especialmente antes del momento de recopilación de los mismos, ya que el procedimiento de evaluación desacreditará o sustentará el análisis posteriormente.
3. Recoger la información: con la pregunta claramente determinada y sus prioridades de evaluación marcadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué datos vas a poder recopilar y el sistema de almacenamiento.
4. Estudiar los datos: es el momento de llevar a cabo un análisis exhaustivo de los datos. Intenta detectar tendencias y relaciones, y clasifica y filtra los datos según las reglas elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados se ajustan a la pregunta formulada al principio y son capaces de justificar cualquier obstáculo, puede que hayas alcanzado una conclusión productiva. En ese caso, únicamente queda utilizar los resultados para planear tus estrategias.

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

A lo largo de los últimos años, los datos han ido ganando atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como aquellas que no. La transformación digital de los datos de los productos y consumidores ha generado una increíble profusión de datos muy valiosos para planificar campañas de negocios. Así pues, saber de Big Data es actualmente un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas usan tus datos privados: tener la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos ayuda a entender nuestros propios datos, cómo se usan y si debemos autorizar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu currículum en la carrera tecnológica: independientemente del cargo que realices, aprender a manejar la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más atractivo para cualquier empresa, ya que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen apoyadas en datos tangibles. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte exclusivamente a este terreno, se trata de una magnífica forma de dar un empujón a tu carrera actual.
• Los datos son muy valiosos en el mundo empresarial: los especialistas de datos son uno de los puestos más solicitados por las grandes empresas en la actualidad, pues cuentan con ciertas capacidades que les permiten recoger y analizar la información, de manera que puedan mejorar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una fantástica herramienta de análisis de información, pero el verdadero experto es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar y representar conjuntos de datos con mucha fiabilidad.
• Hay una gran demanda de expertos en datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se encuentran entre las tres primeras posiciones de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por eso, hay infinidad de vacantes para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy atractivos.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es clave en este terreno. La mayor parte del análisis de datos se centra en identificar propuestas creativas sobre cómo dar respuesta 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 beneficiarse de ellos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de datos, cuya función es convertir enormes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan comprender.