Las mejores técnicas de análisis de datos que debes conocer

"Sin análisis de big data, las empresas están ciegas y sordas, deambulando por la web como un ciervo en la carretera". Geoffrey Moore.

Los analistas de datos utilizan varios tecnicas de analisis de datos para extraer tendencias relevantes y útiles de un área específica. Pero aquí surgen algunas preguntas: ¿Qué es el análisis de datos y por qué se necesita el análisis de datos? La aplicación sistemática de métodos lógicos y estadísticos para explicar el alcance de los datos, resumir la representación de datos mediante tablas, imágenes y gráficos, y modularizar la estructura de datos se denomina Análisis de datos. Por ejemplo: Durante el brote de la pandemia de Coronavirus, varios hospitales enfrentan diversas dificultades para tratar a los pacientes positivos a Coronovirus. El análisis de datos ayuda a proporcionar un análisis efectivo para monitorear la máquina (utilizada para tratar pacientes) para obtener resultados útiles.

Ahora, otra pregunta: por qué es necesario el análisis de datos. Bueno, el análisis de datos juega un papel importante en el crecimiento del negocio. Es solo un tipo de inteligencia comercial que se utiliza para obtener las ganancias deseadas y hacer el mejor uso de todos los recursos disponibles. El análisis de datos también ayuda a mejorar las operaciones gerenciales y respalda el crecimiento de la empresa u organización a otro nivel. Por ejemplo: Con la ayuda del análisis de datos, una empresa puede ver y verificar oportunidades con anticipación. Esto ayuda a desbloquear varias opciones tanto para la empresa como para los trabajadores que se benefician de mayores ingresos.

¿Cuáles son los diferentes tipos de técnicas de análisis de datos?

Hay varios tipos de técnicas de análisis de datos, pero todo depende de la variedad de datos y la cantidad de datos recopilados. Cada técnica se enfoca en métodos de minería de datos, adquiriendo nueva información y ejercitando los datos para cambiar todos los hechos y cifras en los mejores parámetros de decisión. Así, varios tecnicas de analisis de datos se puede clasificar como:

Las técnicas de análisis de datos dependen de las matemáticas y las estadísticas.

Análisis descriptivo

Considera los indicadores clave de rendimiento y los datos históricos y explica el rendimiento frente al punto de referencia particular de los métodos de análisis. Además, analiza tendencias pasadas y métodos sobre cómo las tendencias pasadas pueden afectar el desempeño futuro.

Por ejemplo, una compañía de seguros recopila datos de sus clientes para conocer varios rasgos, como la edad, la edad y la nacionalidad del cliente. El análisis descriptivo ayuda a la aseguradora a tener un mejor perfil de cada cliente. El cálculo de frecuencia ayuda a identificar el número de clientes menores de cierta edad; el cálculo de la tendencia central ayuda a identificar quién es la mayoría de los clientes. Es más el cálculo de la dispersión ayuda a identificar variaciones, como la edad del cliente; finalmente, el cálculo de la posición ayuda a comparar segmentos de clientes que dependen de diferentes características.

Análisis de regresión

Esta técnica de análisis de datos define la relación entre una o más variables independientes y variables dependientes. El modelo de regresión podría ser múltiple, cresta, datos de vida, lineal, logístico, no lineal o de otro tipo.

Por ejemplo: Digamos que tienes un negocio de limonada. Se puede usar una regresión lineal simple para determinar la relación entre la temperatura y los ingresos, con la ayuda del tamaño de la muestra para los ingresos como variable dependiente. También puede determinar la relación entre el precio, la temperatura y la cantidad de empleados con respecto a las entradas en una regresión de múltiples variables. Por lo tanto, el análisis de regresión puede ayudar a analizar el impacto de varias métricas en las ganancias y ventas corporativas.

Análisis de clasificación

Es el más conocido y aplicado. técnicas de análisis de datos. Se utiliza para observaciones (nuevo) para predecir la categoría a la que pertenece la observación. La clasificación se lleva a cabo con la ayuda del análisis de observaciones históricas de una categoría conocida. Se utilizan varios modelos para la clasificación y uno de los mejores y más conocidos es un árbol de decisión. El árbol de decisión es el proceso utilizado para responder preguntas de sí o no para examinar la categoría de observación. Esta técnica de análisis se utiliza principalmente junto con la regresión logística que puede mejorar fácilmente el rendimiento de predicción del modelo estadístico.

Por ejemplo: En la industria de la salud, el análisis de clasificación se utiliza para examinar los síntomas de un nuevo paciente con la ayuda de numerosos historiales de pacientes. La "clasificación" tecnicas de analisis de datos ya se utilizan para predecir el cáncer y detectar grupos de alto riesgo.

Análisis de series temporales

Es un formulario estándar, utilizado principalmente para la observación en profundidad de una serie de tiempo en particular. Controla el cambio realizado en el tiempo donde se toma el tiempo como variable en un resultado. Aquí, debe tener en cuenta que el tiempo no es un parámetro único incluido en una medición, sino que es uno de los ejes principales en los que se observan los datos. Hay una diferencia entre otro análisis y el análisis de series de tiempo, y esto es observación, lo que significa que los datos se recopilan durante un intervalo de tiempo particular. Ayuda a identificar tendencias sistémicas, variaciones estacionales y ciclos de datos observados.

Por ejemplo, Un equipo de ventas de una organización analizó un tablero actualizado y notó que las ventas esperadas para el próximo juego eran mucho más bajas de lo normal. Aproximadamente una semana antes del lanzamiento del juego, el equipo ideó una estrategia para aumentar la venta de boletos. El equipo desarrolló una estrategia de marketing unos días antes del lanzamiento. Aquí usaron análisis de series de tiempo y crearon una oferta de boletos promocionales para el Día del Padre para impulsar las ventas del juego. Esto les ayudó mucho a impulsar las ventas del juego.

Las técnicas de análisis de datos dependen de la visualización y los gráficos.

Las técnicas de análisis de datos dependen de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático

Conclusión

Se ha observado que muchos analistas de datos siguen experimentando con diferentes cosas tecnicas de analisis de datos para desarrollar modelos de datos precisos. Sin embargo, no es posible decir o predecir qué técnica de análisis de datos sería la mejor para brindar soluciones a preguntas de investigación desafiantes. Por lo tanto, siempre es necesario que todos los científicos de datos analicen varias técnicas según el tipo de datos recopilados. Además, el científico de datos puede usar varias herramientas y software de análisis de datos para determinar los detalles apropiados teniendo en cuenta el alcance del trabajo, la viabilidad económica y las limitaciones de infraestructura. y obtenga la mejor tarea de análisis de datos de nuestros expertos.