¿Cómo analizar los datos? | Todo lo Que Necesitas Saber para Empezar
Summary
TLDREste script ofrece una introducción al análisis de datos, una serie de tareas para examinar conjuntos de datos y facilitar la toma de decisiones. Se discuten los pasos clave, desde identificar las preguntas a responder hasta la construcción de dashboards, enfatizando la importancia de la limpieza y depuración de datos. Se sugiere que la mayoría del tiempo se invierte en la preparación de los datos, no en la visualización. El análisis de datos se presenta como un proceso iterativo y crítico para la toma de decisiones empresariales, con la promesa de más contenido en futuras charlas.
Takeaways
- 📊 El análisis de datos es un proceso compuesto de tareas para examinar conjuntos de datos y sacar conclusiones que faciliten la toma de decisiones.
- 🔍 El primer paso en el análisis de datos es entender y interpretar correctamente las preguntas que se buscan responder, ya que esto define el tipo de análisis que se realizará.
- 👤 Identificar a la persona que hace las preguntas es crucial, ya que esta persona utilizará la información para tomar decisiones.
- 🔧 El análisis de datos puede ser descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo, dependiendo de la naturaleza de la pregunta que se busca responder.
- 📈 La elección de la técnica de análisis depende de la pregunta que se busca responder y de la madurez analítica de la empresa.
- 🌐 Los datos pueden provenir de fuentes convencionales como archivos Excel, texto o bases de datos, o de fuentes no convencionales como redes sociales, grabaciones de llamadas o archivos PDF.
- 🛠 El proceso de limpieza de datos, conocido como ETL (Extracción, Transformación y Carga), es fundamental para la calidad de los análisis futuros.
- 📉 La identificación de variables cualitativas y cuantitativas, así como el manejo de datos faltantes y outliers, es una parte esencial del proceso de limpieza de datos.
- 📝 Los indicadores clave de desempeño (KPIs) deben ser medibles, relevantes y capaces de promover acciones de mejora para ser efectivos.
- 📊 La construcción de un dashboard debe ser sencilla y no sobrecargada de información, para facilitar el seguimiento del progreso y la toma de decisiones.
- ⏱ Se observa que el 75% del tiempo en análisis de datos se dedica a la organización y limpieza de los datos, lo que resalta la importancia de una buena gestión de datos.
Q & A
¿Qué es el análisis de datos y cómo ayuda en la toma de decisiones?
-El análisis de datos es un proceso que implica una serie de tareas para examinar un conjunto de datos con el fin de sacar conclusiones y facilitar la toma de decisiones. Mediante el uso de técnicas de análisis adecuadas, se pueden procesar y transformar los datos para descubrir patrones que ayuden a tomar decisiones informadas.
¿Cuál es el primer paso en el proceso de análisis de datos según el guion?
-El primer paso en el proceso de análisis de datos es saber qué necesitas medir, es decir, identificar las preguntas que debes responder para iniciar el análisis.
¿Por qué es importante identificar a la persona que hace las preguntas en el análisis de datos?
-Es importante identificar a la persona que hace las preguntas porque esta persona será quien utilice la información para la toma de decisiones. Asegurarse de comprender y interpretar correctamente las necesidades del negocio es fundamental.
¿Cuáles son los tipos de análisis que se mencionan en el guion y cómo se diferencian?
-Se mencionan cuatro tipos de análisis: descriptivo (para entender qué ocurre), diagnóstico (para entender por qué ocurre), predictivo (para predecir qué pasará) y prescriptivo (para sugerir cómo hacer que algo ocurra). La elección del tipo de análisis depende de la pregunta que se busca responder y de la madurez analítica de la empresa.
¿Cómo se clasifican las fuentes de datos en el análisis de datos y cuáles son ejemplos de cada tipo?
-Las fuentes de datos se clasifican en convencionales y no convencionales. Ejemplos de convencionales incluyen archivos Excel, archivos de texto y bases de datos. Ejemplos de no convencionales incluyen redes sociales como Facebook o Twitter, grabaciones de llamadas y archivos PDF.
¿Qué es el proceso de depuración de datos y qué actividades se realizan durante este proceso?
-El proceso de depuración de datos, también conocido como ETL (Extracción, Transformación y Carga), implica actividades como identificar variables cualitativas y cuantitativas, manejar datos faltantes, identificar outliers y evaluar la correlación entre variables.
¿Qué son los indicadores clave de desempeño (KPIs) y cómo se seleccionan?
-Los KPIs son mediciones que indican el rendimiento en relación con los objetivos de la empresa. Se seleccionan considerando si son fáciles de medir, son relevantes para alcanzar los objetivos y si promueven acciones de mejora.
¿Cuál es la importancia de los dashboards en el análisis de datos y cómo se deben construir?
-Los dashboards son herramientas visuales que permiten presentar datos de manera clara y concisa para facilitar la toma de decisiones. Deben construirse teniendo en cuenta la simplicidad y la capacidad de medir el progreso hacia los objetivos, evitando la sobrecarga de información.
¿Cuál es el porcentaje de tiempo que se suele dedicar a la limpieza y organización de datos en un proyecto de análisis?
-Se observa que aproximadamente el 75% del tiempo en un proyecto de análisis se dedica a la limpieza y organización de datos.
¿Qué herramienta se menciona en el guion como ejemplo de análisis avanzado y cómo se utiliza?
-Se menciona Python como una herramienta avanzada para el análisis de datos, especialmente útil para tareas complejas como el análisis de sentimientos en comentarios de Twitter.
¿Qué consejo se da en el guion sobre cómo elegir las herramientas para el análisis de datos?
-El guion sugiere que existen varias herramientas disponibles para ayudar en el análisis de datos, y que no se debe entrar en debates sobre cuál es la mejor, sino conocer que cada una tiene su utilidad en diferentes situaciones.
Outlines
📊 Introducción al Análisis de Datos
Este párrafo presenta el análisis de datos como un proceso compuesto de tareas que permiten examinar conjuntos de datos para extraer conclusiones y facilitar la toma de decisiones. Se menciona que se aplicarán técnicas de análisis para procesar y transformar datos en busca de patrones que puedan ser útiles para la gestión de una pequeña ferretería. Se enfatiza la importancia de seguir un recorrido por los pasos del análisis de datos, que incluyen establecer qué se necesita medir, definir las preguntas a responder, y asociar cada paso con una pregunta específica para facilitar su recordación. Además, se destaca que cada paso es consecuente y depende del anterior, lo que implica que la comprensión y la interpretación correcta de las necesidades del negocio son fundamentales para el proceso.
🔍 Tipos de Análisis y Fuentes de Datos
En este párrafo, se detalla los diferentes tipos de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, según el objetivo de la pregunta que se busca responder. Se discute la importancia de la madurez analítica de la empresa para realizar análisis avanzados, lo que puede ser una ventaja competitiva. También se clasifican las fuentes de datos en convencionales y no convencionales, y se menciona la importancia de ser consciente de los múltiples orígenes de datos. Se introduce el proceso de limpieza de datos, conocido por su acrónimo en inglés ETL (Extract, Transform, Load), y se presentan ejemplos de técnicas avanzadas de análisis como el análisis de sentimientos, utilizando herramientas potentes como Python.
🛠 Procesamiento y Limpieza de Datos
Este párrafo se enfoca en el proceso de identificación y tratamiento de datos cualitativos y cuantitativos, incluyendo la gestión de datos faltantes y la identificación de valores atípicos o outliers. Se discuten las técnicas para llenar datos faltantes y la importancia de conocer la distribución de los datos. Además, se aborda la identificación de correlaciones entre variables y cómo estas pueden influir en el análisis. Se enfatiza que el 75% del tiempo en análisis de datos se dedica a la organización y limpieza de los datos, lo que resalta la importancia de esta fase en el proceso. Finalmente, se menciona el uso de herramientas como Excel y Python para realizar estas tareas.
📈 Identificación de Indicadores Clave y Diseño de Dashboards
En el último párrafo, se aborda la identificación de indicadores clave (KPIs) y cómo estos deben ser medibles, relevantes y capaces de promover acciones de mejora. Se sugiere que la selección de KPIs debe estar diseñada en función de los objetivos y ser lo suficientemente sencillos para su medición. Se hace una analogía con la elección de instrumentos de medición, como tableros de avance, para enfatizar la importancia de la simplicidad y utilidad en el diseño de dashboards. Se comparten ejemplos de dashboards y se menciona que se pueden construir utilizando herramientas como Excel, Tableau u otras. El párrafo concluye con una invitación a seguir explorando el mundo del análisis de datos en futuras charlas y se presenta al presentador, Juan Pablo Bazán.
Mindmap
Keywords
💡Análisis de datos
💡Técnicas de análisis
💡Fuente de datos
💡Depuración de datos
💡Variables cualitativas y cuantitativas
💡Indicadores clave (KPIs)
💡Dashboard
💡Madurez analítica
💡Análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo
💡Sentimiento analítico
Highlights
El análisis de datos es un proceso compuesto por una serie de tareas para examinar un conjunto de datos y facilitar la toma de decisiones.
El análisis de datos permite tomar datos, procesarlos y transformarlos para descubrir patrones y facilitar la toma de decisiones.
Es importante identificar a la persona que hace las preguntas, ya que será quien utilice la información para la toma de decisiones.
Las técnicas de análisis deben elegirse según el tipo de pregunta que se busca responder: descriptivo, diagnóstico, predictivo o prescriptivo.
La madurez analítica de una empresa puede ser una ventaja competitiva y permitir realizar análisis avanzados.
Las fuentes de datos pueden ser convencionales como archivos de Excel o no convencionales como redes sociales.
El proceso de depuración de datos se conoce como ETL (Extracción, Transformación y Carga).
El análisis de sentimientos es una técnica avanzada de análisis que se puede realizar con herramientas como Python.
La depuración de datos es una actividad que ocupa el 75% del tiempo en análisis de datos, según las estadísticas del tiempo.
Los indicadores clave (KPIs) deben ser medibles, relevantes y promover acciones de mejora.
El diseño de dashboards debe ser simple y no sobrecargado para facilitar la medición del progreso.
Las herramientas como Excel, Tableau y Python son útiles para la construcción de dashboards y el análisis de datos.
El análisis de datos es una introducción al apasionante mundo del análisis y habrá más vídeos para profundizar en cada actividad.
El orador, Juan Pablo Bazán, invita a la audiencia a seguir explorando el análisis de datos en futuras charlas.
El análisis de datos es una disciplina en constante evolución que requiere de una comprensión profunda de las técnicas y herramientas involucradas.
La interpretación correcta de las necesidades del negocio es fundamental para el éxito del análisis de datos.
El análisis de datos no solo se limita a la extracción de información, sino que también incluye la transformación y presentación de datos para la toma de decisiones.
La calidad de los datos es crucial y debe ser evaluada constantemente a lo largo del proceso de análisis.
El tiempo invertido en la depuración y organización de datos es significativamente mayor que en la visualización o exploración de patrones.
Transcripts
estás iniciando en este apasionante
mundo del análisis de datos
estoy visualizando algunos datos pero no
sabes cómo sacar el máximo provecho de
ellos o simplemente te gustaría conocer
más sobre las técnicas correctas para
analizarlos pues bienvenido a esta
charla sobre análisis de datos
hoy compartiremos algunas
recomendaciones importantes que debes
tener presente cuando realizas datos
este será el primero de una serie de
vídeos dónde comentaremos más acerca del
análisis de datos bienvenido y empecemos
qué es el análisis de datos es un
proceso es decir es una serie de tareas
o pasos que debemos realizar para
examinar un conjunto de datos a fin de
sacar conclusiones de ellos y poder
facilitar la toma de decisiones
es decir aplicando correctamente las
técnicas de análisis seremos capaces de
tomar los datos procesarlos y
transformarlos para descubrir patrones
en ellos y de esta manera facilitar la
toma de decisiones
hagamos un ejemplo
supongamos que tengo una pequeña
ferretería y quiero saber cómo están las
ventas desde la perspectiva del análisis
de datos que debo hacer
antes de responder esta pregunta haremos
un recorrido por cada uno de los pasos
que debemos realizar para hacer un
correcto análisis así que profundicemos
en ellos
el proceso de análisis de datos está
compuesto por una serie de tareas o
pasos que debemos realizar para
garantizar un correcto análisis a
continuación y visitando cada uno de los
pasos y los iré asociando a una pregunta
de manera que sea más fácil recordarlos
saber que necesito medir qué preguntas
debo responder establecer el tipo de
análisis qué técnicas me conviene
utilizar obtención de los datos de donde
tengo los datos calidad de los datos los
datos están depurados generación de los
capis identifique los indicadores clave
elaboración del dashboard qué tipo de
datos construiré
como el trabajado cuenta son solamente
seis los pasos que tenemos en cuenta en
el proceso de data analítica pero ten
presente que son consecuentes es decir
que cada paso depende de la anterior
profundicemos un poco más en cada uno de
ellos ha sido un haremos entender a
profundidad que se hace y con esto podré
responder el ejemplo de la ferretería
qué pregunta debo responder con esta
pregunta
empezamos todo nuestro proceso de datos
analíticos y es la base de todo lo que
hagamos
por ello es de vital importancia
entender e interpretar correctamente lo
que debemos responder lo principal en
este paso es identificar a la persona
que hace las preguntas pues ésta será la
persona que utilizará la información
para la toma de decisiones
y no tengas miedo en preguntar todo lo
que necesites hasta sentirte seguro de
que interpretas te correctamente la
necesidad del negocio
cito algunos ejemplos de quienes podrían
ser estas personas tu supervisor o jefe
el gerente de ventas el gerente
financiero
el gerente general policía
y algunas preguntas podrían ser cuál fue
el producto más vendido porque bajaron
las ventas cuánto venderemos los
próximos tres meses
muriendo el ejemplo de la ferretería que
preguntarías para saber cómo están las
ventas
podría ser por ejemplo cómo están las
ventas en comparación al mes pasado cómo
están las ventas en comparación al mismo
mes pero del año pasado cuál es el
producto que más se vende cuál es el
producto que deja mayor rentabilidad qué
tienen en común las personas que compran
un producto determinado cómo te das
cuenta estas preguntas van a ir variando
dependiendo de qué actor haya hecho las
preguntas
veamos el siguiente paso qué técnica me
conviene utilizar si recuerdas te
mencioné que los pasos son consecuentes
muy bien ahora entenderás por qué
dependiendo del tipo de pregunta que
busque responder
tendrá que elegir alguna técnica de
análisis pero cómo se entiende esto pues
es muy fácil mira si la pregunta del
gerente busca entender qué fue lo que
pasó estamos ante un análisis
descriptivo si la pregunta busca
entender por qué paso estamos ante un
análisis diagnóstico si la pregunta
busca entender qué va a pasar estamos
ante un análisis predictivo y por último
si la pregunta busca cómo hacer que
ocurra algo estamos ante un análisis
prescriptivo algo muy importante a tener
en cuenta en esta fase es que
dependiendo de la madurez analítica de
la empresa podrá ser capaz o no realizar
análisis avanzados y esto a su vez podrá
ser uno una ventaja competitiva esto
quiere decir que a mayor madurez
analítica mayor ventaja competitiva
muy bien volviendo ahora al ejemplo de
la ferretería si quiero saber cómo están
las ventas versus el mes pasado qué tipo
de análisis sería
correcto descriptivo
ahora si quiero saber por qué bajaron
mis ventas respecto al mes pasado que
análisis sería
correcto diagnóstico si quiero ofrecer
un producto x a un determinado número de
personas
muy bien predictivo
y por último si quiero que las ventas
crezcan un 20 por ciento versos el
último trimestre
perfecto prescriptivo
ten siempre presente que el tipo de
análisis a utilizar dependerá de dos
cosas primero la pregunta que busca
responder y segundo la madurez analítica
de la empresa
tengo los datos
en la actualidad las fuentes de datos
pueden ser múltiples y por ello me
gustaría clasificarlo en dos grupos los
convencionales y los no convencionales
dentro de los convencionales podemos
tener archivos como excel archivos de
texto o bases de datos mientras que los
no convencionales podemos tener a las
redes sociales como ser facebook o
grabaciones de llamadas archivos pdf
entre otros
es muy importante tener conciencia que
los datos tienen múltiples orígenes pues
dependiendo del origen deberemos
utilizar herramientas y técnicas más
avanzadas que otras para de esta manera
poder depurar los
al proceso de depuración se lo conoce
por su acrónimo en inglés de l d estrac
transform and loud en español sería
extracción transformación y carga y
cuáles podrían ser técnicas avanzadas de
análisis es muy fácil imagínense que
desean saber la aceptación de un
producto x teniendo como base los
comentarios de twitter pues eso se puede
hacer y se lo conoce como análisis de
sentimientos
este tipo de análisis avanzado se puede
realizar con herramientas como python
que es una herramienta mucho más potente
que un excel
volviendo al ejemplo de la ferretería lo
más probable es que los datos los debe
obtener de diferentes archivos en excel
o en el mejor de los casos de una base
de datos
pero para poder analizar y depurar los
datos debería usar herramientas como
excel nine o python
en este vídeo no entraré a debatir qué
herramienta es mejor que otra
simplemente quiero que conozcan que
existen varias herramientas que me
ayudarán con esta tarea esto nos lleva
al siguiente paso
los datos están depurados una vez que
hayamos extraído los datos desde los
diversos orígenes será momento de su
depuración y para ello realizamos las
siguientes actividades
identificar las variables cualitativas y
las cuantitativas
las variables cualitativas son aquellas
que expresan cualidades pero que no
pueden ser medidas como ser el sexo o la
nacionalidad mientras que las variables
cuantitativas se representan mediante
números y podemos realizar operaciones
aritméticas con ellas como por ejemplo
la edad o la altura
identificar las variables como completo
los datos faltantes
en caso de variables cuantitativas lo
hago con promedio moda o mediana cual me
conviene cuál es la diferencia entre
cada una
en caso de variables cualitativas luego
con el valor que más se repite o con el
valor de registro anterior o del
registro posterior al
conozco la distribución de mis datos
tengo out layers pues son players serían
valores atípicos que salen de lo
esperado
imagínense que estamos analizando a un
equipo de la nba si el promedio de la
altura de los jugadores es de 2 metros
qué pasa si tengo un jugador que mide un
metro 70 pues ése sería el player es un
valor que no está esperado en mi
distribución de datos
tengo correlación de variables es decir
tengo variables que tienen relación
entre sí
como mencionamos anteriormente toda esta
depuración se puede realizar mediante
diferentes herramientas que van desde
las más simples a las más complejas
algunos ejemplos que vivimos son excel
nine o python
algo muy importante que quiero compartir
contigo son las estadísticas del tiempo
que dedicamos a esta actividad
se observa en el gráfico verás que el 75
por ciento del tiempo que ocupamos en la
organización y limpieza de los datos un
10% en la recolección un 9% en la
exploración de patrones y apenas un 6%
en la visualización es decir que acá
estarás la mayor parte del tiempo
identifique los indicadores clave
para saber esto debo tener presente lo
siguiente diseñaron café y por cada
objetivo este debe poder medirse
frecuentemente y de forma sencilla debe
tener relevancia para lograr el objetivo
y por último deben permitir y promover
acciones de mejora un café y no se elige
se diseña
llegamos a la última actividad que
tiempo de dejarse construir
observa con atención las imágenes y
quiero que trates de entender que tienen
que ver estas imágenes con el diseño de
las words si te parece ponen pausa el
vídeo para analizarlo con más calma
muy bien pues estas imágenes nos invitan
a reflexionar sobre lo complejo que
pueden llegar a ser los instrumentos de
medición
si deseo ir del punto a al punto b qué
tipo de tablero de utilizar para contar
mi progreso
como de la cabina de un avión o uno como
de un automóvil yo optaría por la opción
2 por qué pues porque es un tablero más
simple y éste me sirve a la perfección
para medirme avance lo mismo pasa con la
construcción de dashboard muchas veces
queremos crear daros con mucha
información y lo terminamos
sobrecargando ten presente que menos es
más acá comparto dos ejemplos de dos
word para que tengas ideas de que puedes
construir estos se pueden construir
usando diferentes herramientas como es
el excel tableau por vía y entre otros
con esto terminamos nuestras charlas
sobre análisis de datos como te darás
cuenta es apenas una introducción al
apasionante mundo del análisis de datos
y es por ello que haremos más vídeos
para ir profundizando y trabajando en
cada una de las actividades que vimos
hoy te espero en los próximos vídeos mi
nombre es juan pabló bazán nos vemos
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