Curso de Excel para análisis de datos

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

Llevar a cabo un análisis de datos detallado mediante las estrategias y herramientas apropiadas puede reportarnos múltiples beneficios para nuestra investigación, entre los que destacan:

• Gracias a ello, podemos tomar decisiones más rápidas e informadas, y respaldadas en hechos.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestros potenciales clientes, lo que contribuye a crear mejores lazos comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar dificultades de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor conocimiento del desarrollo financiero del negocio.
• Mayor claridad del riesgo, ayudando a la ejecución de acciones preventivas.
• Puede darnos ventaja sobre la competencia.
• Puede observarse de manera visual, lo que permite tomar mejores decisiones y hacerlo de forma más rápida.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por ende, aumenta los beneficios.

En al actualidad, un amplio abanico de sectores aplican el análisis de datos para extraer información que pueda servir a modo de guía para determinar qué medidas ejecutar dependiendo las conclusiones que pueden reportar. Algunos de los sectores más destacados son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa especialmente para predecir el comportamiento de los compradores, incluso con la intención de valorarlo.
• Académicos: el análisis de datos también puede servir para la docencia, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el Big Data también resulta muy útil dentro del mundo empresarial para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

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

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es esencial que los estudiemos, para lo cual, podemos emplear distintas estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de forma verbal y, algunas veces, de manera gráfica. Están respaldados por la interpretación y la forma más común para de obtenerlos es a través de entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de discusión donde, por norma general, los investigadores buscan patrones en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos normalmente se presentan de manera numérica y se sustentan en resultados evidentes.

En cualquiera de los dos casos, el análisis de datos tiene por objetivo llegar a una conclusión teniendo en cuenta exclusivamente el saber que el especialista ya conoce. La manera en la que recoge los datos debe tener relación con la estrategia con la que tiene previsto analizar y utilizarla. Pero también tiene que asegurarse de que que los datos recogidos sean fiables y precisos. Para ello, la técnica más aplicada entre los especialistas son los cuestionarios online, puesto que permiten un importante ahorro tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diversos procedimientos de análisis de datos que podemos implementar dependiendo de nuestras necesidades y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: clasifica, manipula e analiza los datos extraídos para convertirlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es descubrir tendencias futuras, deficiencias, posibles problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procedimientos de trabajo y ganar ventaja frente a la competencia.
• Análisis de datos exploratorio: permite reconocer conexiones y formular hipótesis y deducciones para problemas específicos.
• Análisis de datos prescriptivo: se centra en la detección y la utilización de tendencias y modelos para planificar estrategias empresariales útiles 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 los insights más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento consta de cinco pasos básicos:

1. Determinar las preguntas: comienza eligiendo las preguntas más apropiadas, que deben ser claras, evaluables y precisas.
2. Perfilar los objetivos de medición: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Decide qué medir: analiza la clase de información que vas a necesitar.
   • Decide la manera en la que vas a evaluarlo: pensar en la forma de medir la información es igual de importante, sobre todo antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de evaluación desautorizará o sustentará la investigación en el futuro.
3. Recoger la información: con la pregunta perfectamente realizada y sus metas de evaluación fijadas, es hora de pasar a la recolección de los datos. Piensa en qué información vas a poder recoger y la forma de almacenamiento.
4. Analizar la información: es el momento de hacer un examen detallado de los datos. Encuentra tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra la información teniendo en cuenta las reglas establecidas.
5. Interpretar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y son capaces de superar cualquier obstáculo, puede que hayas alcanzado una conclusión productiva. Si es así, únicamente queda emplear los resultados para planear tus campañas.

Curso de Excel para 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 atractivo para todo tipo de empresas, tanto aquellas relacionadas con el sector tecnológico como las que no. La digitalización de la información de los productos y consumidores ha generado una increíble cantidad de datos muy valiosos a la hora de planificar estrategias de negocios. Por este motivo, saber de análisis de datos se ha convertido en un requisito crucial.¿Quieres saber por qué?

• Las empresas utilizan tus datos personales: tener la capacidad de manejar grandes conjuntos de datos resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si tenemos que autorizar o no que sean usados.
• Mejorarás tu currículum en el sector de la tecnología: sin importar el trabajo que realices, aprender a manejar los datos y a interpretarlos te resultará de gran utilidad para mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones claves que se ponen en marcha se hacen apoyadas en datos reales. Por este motivo, aunque no quieras dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una magnífica manera de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los puestos más requeridos por las grandes empresas en la actualidad, pues poseen ciertas capacidades que les permiten recoger y analizar los datos, de manera que puedan facilitar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una fantástica herramienta para analizar información, pero el verdadero experto es un lenguaje informático conocido como Python, tan potente como para recopilar, clasificar e interpretar enormes volúmenes de datos con gran fiabilidad.
• Hay 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 valoradas. Por esta razón, hay miles de vacantes para este tipo de profesionales y las condiciones y salarios que se ofrecen son muy interesantes.
• Los datos también son para mentes imaginativas: aunque no lo hayas pensado, la creatividad es imprescindible en este terreno. Un alo porcentaje del análisis de datos se enfoca en identificar propuestas creativas sobre la manera de dar respuesta a una cuestión complicada o aportar soluciones a un problema difícil. Pero además, a las empresas les interesa mucho que los datos sean accesibles para que todos los departamentos puedan aprovecharlos. Y es aquí donde entra en escena la visualización de datos, cuya función es convertir enormes conjuntos de información en infografías y gráficos que la gente pueda entender.