Data Anlytics - Tipos de análisis de datos | Comunicación Numérica

Summary

El guion del video explica los diferentes tipos de análisis de datos: descriptivos, predictivos y prescriptivos. Utiliza metáforas sencillas, como el espejo retrovisor del auto para el análisis descriptivo y lo que está frente al auto para los análisis predictivo y prescriptivo. Aborda la importancia de no fijarse solo en promedios y buscar cambios y relaciones entre indicadores. Destaca que el análisis descriptivo, aunque menos complejo, resuelve el 80-90% de las inquietudes en data analytics, mientras que los análisis predictivos y prescriptivos, más avanzados, requieren conocimientos estadísticos más profundos.

Takeaways

• 📊 El análisis de datos se puede dividir en tres tipos principales: descriptivo, predictivo y prescriptivo.
• 🔍 El análisis descriptivo se enfoca en el pasado y describe eventos que ya han ocurrido.
• 🔮 El análisis predictivo mira hacia el futuro y busca predecir eventos basándose en datos pasados y presentes.
• 💡 El análisis prescriptivo también se enfoca en el futuro, pero más que predecir, busca sugerir acciones para lograr resultados específicos.
• 🚗 Una metáfora utilizada para explicar estos tipos de análisis es la conducción de un auto: el espejo retrovisor (descriptivo), lo que ves frente al auto (predictivo y prescriptivo).
• 👨‍⚕️ Otra metáfora es la del doctor, donde el diagnóstico (descriptivo), la predicción de la evolución de la enfermedad (predictivo) y las recomendaciones para el tratamiento (prescriptivo) son análogos a los tipos de análisis.
• ⚠️ Los análisis predictivos pueden ser complejos y requieren técnicas avanzadas como el análisis de regresión.
• 📈 El análisis descriptivo es el más accesible y se puede realizar con herramientas básicas de visualización y estadísticas.
• 📉 No se debe confiar únicamente en promedios al realizar análisis descriptivos, ya que pueden ocultar información importante.
• 🔄 Es importante buscar cambios y relaciones entre indicadores para obtener una comprensión más profunda de los datos.
• 📊 El análisis de correlación puede ser una herramienta útil para entender la relación entre diferentes variables y predecir tendencias.

Q & A

¿Qué es el análisis de datos y por qué es importante?

El análisis de datos es el proceso de examinar, limpieza, transformación y modelo para extraer información útil de una gran cantidad de datos. Es importante porque permite a las empresas y a los individuos tomar decisiones basadas en evidencia y mejorar la eficiencia y el rendimiento.

¿Cuáles son los tres tipos principales de análisis de datos mencionados en el guion?

Los tres tipos principales de análisis de datos mencionados son: análisis descriptivos, análisis predictivos y análisis prescriptivos.

¿Qué es el análisis descriptivo y qué revela?

El análisis descriptivo se refiere a la exploración y resumir datos existentes para comprender y describir los patrones y tendencias pasados. Revela información sobre eventos y condiciones que ya han ocurrido.

¿Cómo se describe el análisis predictivo en el guion?

El análisis predictivo se describe como el tipo de análisis que mira hacia el futuro para predecir qué va a pasar. Se basa en patrones pasados para hacer predicciones sobre eventos futuros.

¿Qué es el análisis prescriptivo y qué hace diferente al predictivo?

El análisis prescriptivo es el tipo de análisis que no solo predice qué va a pasar sino que también proporciona recomendaciones sobre cómo actuar en el futuro. A diferencia del análisis predictivo, que solo hace predicciones, el prescriptivo ofrece acciones concretas para influir en los resultados.

¿Qué es la regresión y cómo se relaciona con el análisis predictivo?

La regresión es una técnica estadística utilizada para modelar y analizar cómo una variable dependiente cambia en respuesta a una o más variables independientes. Se relaciona con el análisis predictivo porque permite predecir valores futuros basándose en relaciones pasadas.

¿Qué consejo se da sobre el uso de promedios en el análisis de datos?

El guion aconseja no guiarse solo por promedios, ya que pueden simplificar la comprensión de los datos pero también pueden perderse detalles importantes que están dentro del rango de los datos que componen el promedio.

¿Cómo se sugiere buscar cambios en los análisis de datos?

Se sugiere buscar cambios indexando los datos o comparando relativos a un punto de referencia, en lugar de mirar solo los cambios absolutos. Esto ayuda a identificar tendencias y cambios que de otro modo podrían pasar desapercibidos.

¿Qué es la correlación y cómo se utiliza en el análisis descriptivo?

La correlación es una medida estadística que indica la relación entre dos variables. Se utiliza en el análisis descriptivo para determinar si hay una relación y la dirección y fortaleza de esa relación, lo que puede ayudar a entender cómo se relacionan diferentes variables en los datos.

¿Por qué es importante buscar relaciones entre indicadores en el análisis de datos?

Buscar relaciones entre indicadores es importante porque puede revelar cómo diferentes variables influyen entre sí y pueden ayudar a identificar factores clave que afectan los resultados. Esto puede ser crucial para la toma de decisiones estratégicas.