Curso Excel para análisis de datos

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

Desplegar un análisis de datos detallado mediante las técnicas y herramientas más efectivas puede brindar multitud de beneficios para nuestro estudio, como los siguientes:

• De esta manera, podemos tomar decisiones más eficientes e informadas, y fundamentadas en hechos.
• Comprensión más amplia de las necesidades de nuestro target, lo que ayuda a forjar mejores relaciones comerciales.
• Ayuda al negocio a detectar trabas de productividad que necesitan de algún tipo de acción.
• Mejor entendimiento del avance financiero del negocio.
• Mayor claridad de los potenciales peligros, contribuyendo a la implementación de acciones preventivas.
• Puede reportarnos ventaja sobre la competencia.
• Puede verse de manera visual, permitiendo optimizar la toma de decisiones y hacerlo en menos tiempo.
• Se ha puesto de manifiesto que disminuye los costes y, por tanto, aumenta los beneficios.

Actualmente, multitud de sectores emplean el análisis de datos para obtener información que pueda ser usada como guía para determinar qué racciones desplegar en función de las conclusiones que pueden proporcionarnos. Algunos de estos sectores son los siguientes:

• Marketing: el análisis de datos se usa fundamentalmente para realizar previsiones sobre el comportamiento de los usuarios, incluso con la intención de evaluarlo.
• Académicos: el análisis de datos también aplicarse a la educación, siendo de gran utilidad para elegir a los nuevos estudiantes y para determinar su rendimiento.
• Recursos Humanos: el análisis de datos también resulta muy ventajoso dentro del mundo empresarial para generar un ambiente agradable entre los miembros de la plantilla. Pero también fuera fuera de la misma para evaluar posibles talentos.

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

Si nuestro objetivo es extraer datos útiles, es fundamental que los estudiemos, para lo cual, podemos usar diferentes estrategias:

1. Análisis de datos cualitativo: cualificados: los datos de calidad suelen mostrarse de manera verbal y, algunas veces, de manera gráfica. Están sustentados sobre la interpretación y el mecanismo más común para de conseguirlos es mediante entrevistas abiertas, grupos de observación y grupos de debate donde, por norma general, los investigadores estudian patrones en común en las observaciones que se van haciendo mientras recopilan la información.
2. Análisis de por cantidad: los datos cuantitativos generalmente se presentan de manera numérica y están respaldados por resultados evidentes.

En ambos casos, el análisis de datos lo que busca es alcanzar una conclusión teniendo en cuenta únicamente el saber que el experto ya conoce. La forma en la que obtiene los datos tiene que tener relación con la estrategia con la que tiene previsto analizar y emplearla. Pero también debe asegurarse de que que los datos extraidos sean fiables y reales. Para ello, la táctica más utilizada por los especialistas son los cuestionarios virtuales, puesto que permiten un significativo ahorro de tiempo y dinero.

Métodos para el análisis de datos

En la actualidad, Disponemos de diferentes procedimientos de Big Data que podemos usar dependiendo de qué es lo que necesitemos y de los objetivos que guían a la investigación:

• Análisis de datos descriptivo: ordena, dirige e analiza los datos recopilados para convertirlos en información valiosa para la empresa.
• Análisis predictivo: lo que busca es identificar previsiones futuras, ineficiencias, potenciales problemas, pérdidas y conexiones de datos para optimizar los procesos operativos y obtener ventaja competitiva.
• Análisis de datos exploratorio: permite reconocer asociaciones y formular hipótesis y soluciones para problemas concretos.
• Análisis de datos prescriptivo: se ocupa de la detección y la utilización de tendencias y modelos para planear estrategias corporativas útiles y una gran capacidad para responder.

Pasos para analizar los datos

En él ámbito del Big Data, es muy importante tener claro cuál es la secuencia que hay que seguir para obtener los insights de mayor relevancia para nuestro estudio. Este procedimiento está formado por cinco pasos básicos:

1. Definir las preguntas: empieza eligiendo las preguntas adecuadas, que deben ser claras, medibles y concisas.
2. Establecer los objetivos de evaluación: este paso se fracciona en dos sub-pasos:
   • Determina qué se va a medir: estudia el tipo de datos que necesitas extraer.
   • Decide cómo medirlo: pensar en cómo medir los datos también es importante, especialmente antes de la fase de recopilación de los mismos, puesto que el procedimiento de medición desacreditará o sustentará el análisis posteriormente.
3. Recoger los datos: con la pregunta claramente establecida y sus prioridades de medición fijadas, es el momento de proceder a la recolección de los datos. Decide qué datos vas a poder recopilar y la forma de guardarlos.
4. Estudiar la información: es el momento de realizar un examen detallado de la información. Intenta detectar tendencias y posibles conexiones, y ordena y filtra los datos en función de las reglas establecidas.
5. Analizar los resultados: si los datos responden a tu pregunta formulada al principio y son capaces de superar cualquier obstáculo, puede que hayas llegado a una conclusión productiva. En ese caso, únicamente queda emplear los resultados para proyectar tus estrategias.

Curso Excel para 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 interesante para muchas empresas, tanto aquellas cuya actividad está relacionada con el sector tecnológico como las que no. La transformación digital de la información de los productos y usuarios ha producido una enorme cantidad de datos de gran relevancia a la hora de planear estrategias de negocios. Debido a ello, tener conocimientos en análisis de datos es actualmente algo crucial.¿Te gustaría saber por qué?

• Muchas empresas usan tus datos privados: adquirir conocimientos para manipular grandes conjuntos de información resulta muy útil para comprender nuestros propios datos, la manera en que se tratan y si debemos dejar o no que sean utilizados.
• Mejorarás tus capacidades en el sector de la tecnología: independientemente del trabajo que desempeñes, aprender a manejar la información y a visualizarlos te ayudará a mejorar a nivel profesional. Tu currículum resultará más interesante para cualquier empresa, puesto que todas las decisiones estratégicas que se toman se hacen respaldadas por datos tangibles. Con lo cual, aunque no estés pensando en dedicarte únicamente a este terreno, se trata de una excelente forma de dar un impulso a tu carrera actual.
• Los datos son muy importantes para las empresas: los analistas de datos son uno de los profesionales más solicitados por las grandes corporaciones en la actualidad, pues cuentan con habilidades que les permiten recoger y estudiar la información, de manera que puedan optimizar la toma de decisiones.
• Aprenderás a codificar: Excel es una excelente herramienta de análisis de información, pero el auténtico maestro es un lenguaje de programación conocido como Python, lo suficientemente potente como para recoger, clasificar y representar grandes cantidades de datos con mucha fiabilidad.
• Existe una gran demanda de analistas de datos: según la revista Forbes, la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial se encuentran en el Top 3 de las habilidades tecnológicas más solicitadas. Por este motivo, hay infinidad de ofertas de trabajo para este tipo de perfiles 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 clave en este sector. Una buena parte del análisis de datos se centra en buscar propuestas creativas sobre la manera de dar respuesta a una pregunta complicada 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 miembros de la plantilla puedan aprovecharlos. Y es aquí donde adquiere importancia la visualización de datos, cuya función es transformar enormes volúmenes de datos en imágenes y gráficos que las personas puedan comprender.