Curso Excel análisis de datos

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

Llevar a cabo un análisis de datos detallado mediante las técnicas y herramientas adecuadas puede brindar numerosos beneficios para nuestra investigación, como los siguientes:

• Permite tomar decisiones más ágiles e informadas, y sustentadas en hechos.
• Comprensión más profunda de las necesidades de nuestra audiencia, lo que contribuye a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar problemas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del crecimientos financiero del negocio.
• Mayor consciencia del riesgo, contribuyendo a la implementación de acciones de prevención.
• Puede brindarnos ventaja sobre nuestros competidores.
• Puede verse a un golpe de vista, lo que permite agilizar la toma de decisiones y hacerlo más rápidamente.
• Se ha probado que disminuye los costes y, por ende, incrementa los beneficios.

En al actualidad, un amplio abanico de sectores emplean el Big Data para extraer información que pueda ser utilizada como guía para decidir qué racciones poner en marcha teniendo en cuenta los resultados que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el Big Data se usa fundamentalmente para predecir los hábitos de los consumidores, incluso para poder 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 de gran utilidad dentro del ámbito de los negocios para disfrutar de un buen ambiente entre los trabajadores de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

Curso Excel análisis de datos | Técnicas de análisis de datos

Si nuestra intención es extraer datos relevantes, es indispensable que los analicemos, para lo cual, tenemos la opción de emplear diferentes técnicas:

1. Análisis de datos cualitativo: cualitativos: los datos de calidad suelen presentarse de manera verbal y, en algunas ocasiones, gráficamente. Están respaldados por la interpretación y el mecanismo más habitual de de obtenerlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, generalmente, los investigadores estudian patrones en común en las anotaciones que se van haciendo mientras recopilan los datos.
2. Análisis de cuantitativos: los datos cuantitativos generalmente se presentan de manera numérica y se apoyan en resultados evidentes.

En ambos casos, el análisis de datos tiene como finalidad llegar a una conclusión teniendo en cuenta sólo el saber que el especialista ya conoce. La forma en la que recoge los datos debe tener relación con el modo en el que tiene pensado estudiar y emplearla. Pero también debe procurar que que los datos obtenidos sean fiables y reales. Para ello, la táctica más aplicada por los especialistas son las encuestas virtuales, puesto que permiten ahorrar mucho tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

Actualmente, 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: ordena, dirige e interpreta los datos extraídos para transformarlos en información útil para la empresa.
• Análisis predictivo: su intención es identificar previsiones futuras, ineficiencias, posibles problemas, pérdidas y relaciones de datos con el objetivo de mejorar los procedimientos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite hallar conexiones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se encarga de la detección y la utilización de tendencias y patrones para crear estrategias corporativas prácticas y una enorme capacidad de respuesta.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es fundamental tener claro cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener las conclusiones más relevantes para nuestro estudio. Este procedimiento cuenta con cinco pasos básicos:

1. Definir las preguntas: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que tienen que ser claras, medibles y precisas.
2. Establecer los objetivos de medición: este paso se divide en dos sub-pasos:
   • Decide qué se va a medir: analiza el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Determina cómo medirlo: pensar en cómo medir la información es igual de importante, especialmente antes de la fase de recolección de los mismos, puesto que el proceso de medición desautorizará o apoyará la investigación en el futuro.
3. Recopilar los datos: con la pregunta perfectamente formulada y sus prioridades de evaluación marcadas, es el momento de pasar a la recolección de los datos. Decide qué datos vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Estudiar los datos: es el momento de hacer un examen exhaustivo de los datos. Identifica tendencias y relaciones, y ordena y filtra la información en función de las variables elegidas.
5. Interpretar los resultados: si los resultados responden a tu pregunta inicial y ayudan a justificar cualquier objeción, es posible que hayas llegado a una deducción eficaz. En ese caso, solamente queda aplicar los resultados para crear tus campañas.

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

En los últimos años, los datos han ido ganando interesante para muchas empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con la tecnología como aquellas que no. La digitalización de la información de los productos y compradores ha producido una increíble profusión de datos muy valiosos para planear estrategias de negocios. Por este motivo, tener conocimientos en análisis de datos se ha convertido en algo crucial.¿Te gustaría saber la razón?

• Muchas empresas utilizan tus datos privados: saber manejar grandes conjuntos de información ayuda a comprender nuestros propios datos, cómo se utilizan y si tenemos que autorizar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tu currículum en el sector de la tecnología: independientemente del cargo que realices, saber manipular la información y a interpretarlos te ayudará a mejorar profesionalmente. Tu perfil resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones relevantes que se toman se hacen respaldadas por datos reales. Por esta razón, aunque no quieras dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes en el mundo empresarial: los analistas de datos son uno de los puestos más solicitados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues poseen habilidades que les permiten recoger y estudiar la información, de forma que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Sabrás codificar: Excel es una maravillosa herramienta de análisis de datos, pero el verdadero experto es un lenguaje de programación llamado Python, lo suficientemente potente como para recoger, organizar y representar enormes volúmenes de datos con mucha exactitud.
• Hay una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la AI se encuentran en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más requeridas. Por eso, hay miles de vacantes para este tipo de perfiles y las condiciones y salarios que se prometen son muy interesantes.
• Los datos también son para personas creativas: aunque no lo creas, la imaginación es crucial en este terreno. La mayor parte del análisis de datos se centra en buscar ideas creativas sobre cómo responder a una cuestión compleja o resolver un problema complicado. Pero además, a las empresas les conviene que los datos sean accesibles para que todos los empelados puedan aprovecharlos. Y es aquí donde entra en juego la representación de la información, cuya finalidad es transformar enormes conjuntos de datos en infografías y gráficos que las personas puedan entender.