Data analytics en español
herramientas de análisis de datos
El análisis de big data es el proceso, a menudo complejo, de examinar big data para descubrir información -como patrones ocultos, correlaciones, tendencias de mercado y preferencias de los clientes- que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones empresariales con conocimiento de causa.
A gran escala, las tecnologías y técnicas de análisis de datos ofrecen a las organizaciones una forma de analizar conjuntos de datos y recopilar nueva información. Las consultas de inteligencia empresarial (BI) responden a preguntas básicas sobre las operaciones y el rendimiento de la empresa.
La analítica de big data es una forma de analítica avanzada, que implica aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis hipotéticos impulsados por sistemas analíticos.
Las organizaciones pueden utilizar sistemas y software de análisis de big data para tomar decisiones basadas en datos que pueden mejorar los resultados relacionados con el negocio. Los beneficios pueden incluir un marketing más eficaz, nuevas oportunidades de ingresos, personalización de los clientes y mejora de la eficiencia operativa. Con una estrategia eficaz, estos beneficios pueden proporcionar ventajas competitivas sobre los rivales.
analítica wiki
La analítica de datos es la ciencia que consiste en analizar los datos en bruto para sacar conclusiones sobre esa información. Muchas de las técnicas y procesos de la analítica de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que trabajan sobre datos brutos para el consumo humano.
La analítica de datos es un término amplio que engloba muchos tipos diversos de análisis de datos. Cualquier tipo de información puede someterse a las técnicas de análisis de datos para obtener información que pueda utilizarse para mejorar las cosas. Las técnicas de análisis de datos pueden revelar tendencias y métricas que de otro modo se perderían en la masa de información. Esta información puede utilizarse para optimizar los procesos con el fin de aumentar la eficiencia general de una empresa o sistema.
Por ejemplo, las empresas manufactureras suelen registrar el tiempo de funcionamiento, el tiempo de inactividad y la cola de trabajo de varias máquinas y luego analizan los datos para planificar mejor las cargas de trabajo de modo que las máquinas funcionen más cerca de su capacidad máxima.
El análisis de datos puede hacer mucho más que señalar los cuellos de botella en la producción. Las empresas de juegos utilizan la analítica de datos para establecer programas de recompensa para los jugadores que mantengan a la mayoría de ellos activos en el juego. Las empresas de contenidos utilizan muchos de los mismos análisis de datos para que usted siga haciendo clic, viendo o reorganizando el contenido para conseguir otra vista u otro clic.
métodos de análisis de datos
El análisis de datos es un proceso de inspección, limpieza, transformación y modelización de datos con el objetivo de descubrir información útil, sacar conclusiones y respaldar la toma de decisiones[1]. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, y engloba diversas técnicas con distintos nombres, y se utiliza en diferentes ámbitos empresariales, científicos y sociales[2]. En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel importante a la hora de tomar decisiones más científicas y de ayudar a las empresas a operar con mayor eficacia[3].
La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimientos con fines predictivos más que puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial abarca el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial[4] En las aplicaciones estadísticas, el análisis de datos puede dividirse en estadística descriptiva, análisis exploratorio de datos (AED) y análisis confirmatorio de datos (ACD). [5] El EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el CDA se centra en confirmar o falsificar las hipótesis existentes. 6][7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la predicción o la clasificación, mientras que el análisis de textos aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados. Todas ellas son variedades de análisis de datos[8].
análisis exploratorio de datos
Como proceso de análisis de datos brutos para encontrar tendencias y responder a preguntas, la definición de análisis de datos capta el amplio alcance de este campo. Sin embargo, incluye muchas técnicas con objetivos muy diferentes.
El proceso de análisis de datos tiene algunos componentes que pueden ayudar a una variedad de iniciativas. Combinando estos componentes, una iniciativa de análisis de datos exitosa proporcionará una imagen clara de dónde se está, dónde se ha estado y hacia dónde se debe ir.
El análisis de datos es un campo muy amplio. Existen cuatro tipos principales de análisis de datos: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Cada tipo tiene un objetivo diferente y un lugar distinto en el proceso de análisis de datos. Estas son también las principales aplicaciones de la analítica de datos en las empresas.
Estos tipos de análisis de datos proporcionan la información que las empresas necesitan para tomar decisiones eficaces y eficientes. Utilizados de forma combinada, proporcionan una comprensión completa de las necesidades y oportunidades de una empresa.
Los analistas de datos se encuentran en la intersección de la tecnología de la información, la estadística y los negocios. Combinan estos campos para ayudar a las empresas y organizaciones a tener éxito. El objetivo principal de un analista de datos es aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento descubriendo patrones en los datos.