Las mejores 13 técnicas de análisis de datos.
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Las mejores 13 técnicas de análisis de datos.

Hablemos sobre las mejores técnicas de análisis para la gestión de información.

¿Eres empresario? Si es así, ¿Sabrías decir cuáles son las mejores técnicas de análisis de datos usadas para conseguir tomar una decisión correctamente?

Este es el asunto que hace unos días debatía con el gerente de una conocidísima agencia de traducción en Málaga referente en España. La verdad es que me quede helado. Prácticamente sin saber qué decirle. No soy precisamente un experto del mundo de la estadística, y lo poco que recuerdo de esta disciplina es lo que aprendí a lo largo de mis estudios universitarios. Vamos, ¡hace una eternidad! La verdad es que salí de aquella pregunta como mejor pude. Y a lo largo de dos días me quede conjeturando una posible contestación. De ahí que tras un tanto de investigación y preguntas internas lanzadas a mi entorno profesional relacionado con ello, he resuelto a redactar esta entrada sobre técnicas de análisis de datos que todo directivo debería por lo menos saber que existen.

Ya te advierto de antemano que no entraré en el presente artículo en las posibles herramientas para efectuar estos análisis, por lo que si buscabas ello, no es este artículo, aunque de todo se aprende, por lo que ¡No te vayas aún!Eso sí me reservo ese asunto para otras entradas de este blog. Dicho esto, paso a contar estas técnicas de análisis de datos, las cuales pueden ser útiles la hora de tomar decisiones respecto a cualquier cuestión en una organización.que pueden servir a tu proceso de toma de resoluciones en tu organización:

  1. Análisis de relaciones. Se trata de una técnica relacionada con el análisis estadístico de datos. Es útil para determinar si hay una relación entre 2 variables cuantitativas diferentes, revelando la intensidad de dicha relación entre ellas. Acostumbra a emplearse cuando se sospecha que 2 variables prosiguen o bien tiene una evolución afín. Ej: el índice IBEX treinta y cinco y el DAXX.
  2. Análisis de regresión. Es otra técnica con la que analizar estadísticos de datos. Con éste investigamos la relación entre diferentes variables. Se emplea en el momento en que hay sospecha sobre una de las variables, la cual pudiera estar afectando (variable independiente) al comportamiento de la otra variable (la dependiente), o bien otras.
  3. Visualización de datos. Esta es una de las técnicas más demandadas y apreciadas hoy día por lo simple que resulta por medio de un gráfico o bien imagen advertir patrones en los datos. Es singularmente útil cuando procuramos comprender grandes volúmenes de datos de forma veloz y simplificada. Las infografías y gráficos son la manera más popular de este género de técnicas que usan softwares tipo Tableu Boureu o bien Qlick View.
  4. Análisis de escenarios. El análisis de escenarios consiste en examinar una pluralidad determinada de acontecimientos futuros con resultados alternativos. Es bueno usarlo cuando no estamos seguros sobre que resolución tomar o bien que curso de acción perseguir.
  5. Data mining. El data mining (también llamado minería de datos), es un proceso de análisis de datos ideal para utilizar con volúmenes de datos de gran envergadura. Más conocido como Big data, se emplea para advertir patrones, relaciones o información relevante que pueda ayudar al desempeño de operaciones relacionadas con el usuario e internet.
  6. Análisis de sentimiento. Esta es otra de las técnicas de análisis de datos que se ha vuelto muy popular con el auge de las RRSS. Trata de determinar la actitud de un individuo o conjunto de individuos para cualquier tema particular. Se utiliza cuando se busca entender la opinión de los diferentes agentes que interaccionan en una industria. La enorme complejidad de este género de análisis viene derivado de aspectos subjetivos difíciles de medir.
  7. Análisis semánticos de textos. Este género de análisis, asimismo conocido como minería de textos, es un proceso con el que extraemos valor desde la semántica, de grandes volúmenes de textos. Relacionado con la técnica del punto anterior, busca que los ordenadores sean capaces de comprender lo que indexan y conseguir datos de textos no estructurados.
  8. Análisis de patentes + literatura científica. Ésta usa los metadatos de publicaciones científicas y patentes para extraer información acerca de relaciones y tendencias en estudios, autores o bien propiedad intelectual. Es una de las técnicas más utilizadas en la vigilancia de tendencias tecnológicas.
  9. Simulación de MonteCarlo. Esta técnica de probabilidad matemática es utilizada para medir el peligro aproximado de que un hecho determinado tenga sitio. Es realmente útil para comprender las implicaciones de un curso de acción determinado, derivado de una resolución.
  10. Programación y optimización matemática. También conocido como optimización lineal, es un procedimiento para identificar como es mejor resultado posible dadas unas limitaciones específicas a nuestra situación. Se usa mucho para solucionar inconvenientes dados en procesos de producción y determinar de qué manera disminuir al mínimo los costos o bien aumentar al máximo las ventajas.
  11. Predicción matemática. Hablamos en este punto de un conjunto de técnicas del área estadística donde se emplean datos de series temporales, para pronosticar cuál es el resultado más probable que se puede entregar en el futuro próximo. La base de estas técnicas de análisis de datos es fijarse en que es lo que ha ocurrido anteriormente para saber qué va a ocurrir en el futuro. Es muy empleado en proyecciones económicas a nivel macro.
  12. Redes neuronales. Esta quizás sea una de las técnicas de análisis de datos más complejas que existen. Las redes neuronales tratan de simular el proceso de resolución y también información del cerebro o bien conjuntos de neuronas. El propósito de estas redes: simular un proceso de aprendizaje, al estilo del cerebro humano en una computadora, con la que dar facilidad en la toma de resoluciones en inteligencias artificiales.
  13. Experimientos AB. Asimismo conocidos como pruebas AB o split testing. Se trata de 2 técnicas de las más usadas dentro del marketing digital para revisar la reacción de los usuarios frente a un mensaje y ver cómo marcha mejor. Se usa sobre todo para probar hipótesis en el lanzamiento de un nuevo producto, una campaña de publicidad o bien un mensaje en un anuncio.

Para acabar esta entrada y no prolongarme demasiado en este tema diré que considero preciso argumentar otras técnicas de análisis de datos que se hallan en auge:

  • Análisis de imágenes: es un proceso de extracción de información mediante imágenes como fotografías, imágenes médicas y gráficos. Es utilizado en las industrias del sector salud, para poder detectar enfermedades; también se usa en el campo de la seguridad para la detección facial.
  • Análisis de Vídeo: afín a la anterior, trata asimismo de reconocer y pronosticar el comportamiento de una persona.
  • Análisis de voz: es una tipología procesal de extracción de información mediante el audio para facilitar la entendimiento de conversaciones. Este puede ser usado para examinar las conversaciones telefónicas en un servicio de atención telefónica.

El análisis de imágenes, voz y vídeo son herramientas empleadas por grandes empresas para conseguir la máxima eficacia en sus procesos, aunque es evidente que quedan lejos del gran público empresarial que suponen las PYMES generalmente. Ojalá que esto vaya cambiando en un futuro próximo.

Espero que esta entrada te haya resultado útil. ¡Hasta pronto!.

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