Cómo afrontar un proyecto de análisis de datos
Summary
TLDREl guion del video ofrece una metodología para enfrentar proyectos de análisis de datos, destacando la importancia de formular una pregunta concreta, revisar proyectos previos y contar con un equipo multidisciplinar. Se sugiere buscar datos en portales abiertos y seguir un flujo de trabajo que incluye importación y limpieza de datos, análisis y modelado, y comunicación de los resultados. Se mencionan herramientas útiles para cada fase y se anima a la participación y uso de recursos educativos adicionales para profundizar en el análisis de datos.
Takeaways
- 🔍 **Identificar una pregunta concreta**: Antes de iniciar un proyecto de análisis de datos, es fundamental plantear una pregunta específica que se desee responder.
- 🔬 **Revisar proyectos previos**: Es importante examinar trabajos previos en el ámbito de estudio para evitar duplicidad y aprovechar conocimientos existentes.
- 👥 **Equipo multidisciplinar**: Un equipo diverso aporta distintos puntos de vista y habilidades, lo que enriquece el análisis de datos.
- 📚 **Búsqueda de información**: Localizar datos relevantes a través de portales de datos abiertos es un paso crucial para el análisis.
- 🧼 **Proceso de limpieza de datos**: Antes del análisis, los datos deben ser depurados para asegurar una estructura homogénea y libre de errores.
- 📊 **Análisis exploratorio**: Realizar un análisis descriptivo, ajustar tipos de variable, tratar datos ausentes y atípicos, y correlacionar variables es esencial para comprender los datos.
- 🛠️ **Herramientas de análisis**: Utilizar herramientas como Open Refine, Talend Open Studio, Mr Data Converter, Beauty Converter y Tabula para la limpieza y conversión de datos.
- 📈 **Selección del análisis**: Según la pregunta, se debe decidir entre不同类型的 análisis, como analítica descriptiva, diagnóstico, predictiva o prescriptiva.
- 💻 **Herramientas de análisis avanzado**: Seleccionar herramientas de análisis como Weka, Knime, Orange, R, Python o GNU Octave según las habilidades y necesidades del proyecto.
- 🗣️ **Comunicación de resultados**: Es fundamental comunicar los hallazgos de manera comprensible, utilizando storytelling, visualizaciones, aplicaciones o productos.
- 📊 **Visualización de datos**: Utilizar herramientas como Kibana, Grafana, Tableau y Spagobi para representar de manera efectiva los datos analizados.
- 📚 **Recursos adicionales**: El Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital ofrece guías, visualizaciones y recursos que pueden ser útiles para proyectos de análisis de datos.
Q & A
¿Qué es el primer paso para comenzar un proyecto de análisis de datos?
-El primer paso es plantearse una pregunta concreta a responder, como '¿Cuántos accidentes de tráfico hay?' o '¿Cómo evolucionará la calidad del aire?'.
¿Por qué es importante examinar proyectos previos antes de iniciar un análisis de datos?
-Es importante para conocer lo que ya se ha investigado en el ámbito de estudio, lo que puede ayudar a evitar duplicidades y a enfocar el proyecto en áreas no cubiertas.
¿Qué ventajas aporta tener un equipo multidisciplinar en un proyecto de análisis de datos?
-Un equipo multidisciplinar aporta distintos puntos de vista y habilidades, lo que puede mejorar significativamente la calidad y la innovación del análisis.
¿Dónde se pueden encontrar datos para un proyecto de análisis de datos?
-Se pueden encontrar datos en portales de datos abiertos, que pueden ser generalistas o de campos específicos, y pueden ser nacionales o internacionales.
¿Qué proceso sigue el análisis de datos en bruto antes del análisis?
-El proceso incluye análisis descriptivo, ajustes de tipos de variable, detección y tratamiento de datos ausentes, identificación de datos atípicos y correlación de variables.
¿Qué herramientas se pueden utilizar para la limpieza y conversión de datos?
-Herramientas como Open Refine, Talend Open Studio, Mr Data Converter, Beauty Converter y Tabula pueden ayudar en la limpieza y conversión de datos.
¿Qué tipos de análisis se pueden aplicar una vez obtenidos los datos limpios?
-Se pueden aplicar análisis descriptivos, diagnósticos, predictivos y prescriptivos, dependiendo de la pregunta a responder.
¿Qué herramientas de análisis se mencionan en el guion para el análisis de datos?
-Se mencionan herramientas como Weka, Knime, Orange, R, Python y GNU Octave.
¿Cómo se puede comunicar el conocimiento obtenido a través del análisis de datos?
-Se puede comunicar a través de storytelling, visualizaciones, aplicaciones web o móvil, servicios o productos comerciales, según los objetivos del proyecto.
¿Qué herramientas se sugieren para generar visualizaciones de datos?
-Se sugieren herramientas como Kibana, Grafana, Tableau y Spagobi para la generación de visualizaciones de datos.
¿Cómo se pueden compartir los resultados del análisis de datos con el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital?
-Se pueden compartir los resultados a través del buzón de correo electrónico [email protected].
Outlines
📊 Cómo afrontar un proyecto de análisis de datos
El párrafo 1 aborda los pasos iniciales para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos, comenzando por la formulación de una pregunta concreta. Se sugiere investigar proyectos previos y revisar recursos en línea, como empresas, retos y plataformas de datos abiertos. Se enfatiza la importancia de un equipo multidisciplinar y la localización de información relevante. El flujo de trabajo propuesto incluye la importación y limpieza de datos, el análisis y modelado, y la comunicación de los resultados. Se mencionan herramientas específicas para cada fase, como Open Refine, Talend Open Studio, Weka, Knime, y para la visualización de datos, Kibana, Grafana, Tableau y Spagobi. El texto concluye con la oferta de recursos adicionales y la posibilidad de compartir resultados con el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital.
Mindmap
Keywords
💡Análisis de datos
💡Pregunta concreta
💡Proyectos previos
💡Equipo multidisciplinar
💡Información con la que trabajar
💡Flujo de trabajo
💡Limpieza de datos
💡Herramientas de análisis
💡Comunicación
💡Visualizaciones
💡Análistica descriptiva y diagnóstica
💡Análistica predictiva y prescriptiva
Highlights
Es necesario seguir una serie de pasos para llevar a cabo un proyecto de análisis de datos.
El primer paso es formular una pregunta concreta relacionada con el análisis de datos.
Revisar proyectos previos y casos de uso destacados es esencial para entender el ámbito de estudio.
Un equipo multidisciplinar aporta distintos puntos de vista y enriquece el análisis de datos.
Identificar el problema y el objetivo final es fundamental antes de comenzar a recolectar información.
Los portales de datos abiertos son una fuente valiosa para obtener información para el análisis.
El análisis exploratorio de datos es crucial antes de iniciar el análisis principal.
La limpieza de datos incluye análisis descriptivo, ajustes de tipos de variable y tratamiento de datos ausentes.
La identificación y corrección de datos atípicos es parte del proceso de limpieza de datos.
Las herramientas de depuración y conversión de datos como Open Refine y Talend Open Studio son útiles para el análisis.
La elección del análisis a aplicar depende de la pregunta a responder y puede incluir análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Herramientas de análisis como Weka, Knime, Orange, R, Python o GNU Octave son esenciales para el modelado y transformación de datos.
La comunicación efectiva de los resultados de análisis es crucial para que sean comprendidos por el público objetivo.
Las visualizaciones y herramientas como Kibana, Grafana, Tableau y Spagobi ayudan a presentar los resultados de manera clara.
El storytelling y las aplicaciones web o móvil son formas efectivas de acercar los resultados al usuario.
El Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital ofrece recursos y guías para el análisis de datos.
Los resultados de análisis pueden ser compartidos con el buzón de correo electrónico [email protected] para su revisión y posible utilización.
Transcripts
Cómo afrontar un proyecto de análisis de datos.
A la hora de llevar a cabo un proyecto de análisis de datos,
es necesario seguir una serie de pasos.
El primer paso es plantearse una pregunta concreta a responder.
Por ejemplo: ¿Cuántos accidentes de tráfico hay?
¿Por qué hay más desempleo entre los jóvenes?
¿Cómo evolucionará la calidad del aire?
¿Qué podemos hacer para prevenir el cáncer de colon?
Examina qué proyectos previos existen sobre la temática elegida.
Revisa, entre otros:
Empresas y start-ups centradas en tu ámbito de estudio
Portales de hackathons, retos y concursos
Casos de uso destacados en plataformas como data.europa.eu o datos.gob.es
Un equipo multidisciplinar será de gran utilidad,
aportando distintos puntos de vista.
Tras identificar el problema a solucionar y tener claro el objetivo final, localiza
la información con la que trabajar.
Para ello puedes visitar diversos portales de datos abiertos.
Generalistas o de campos concretos
Nacionales o internacionales.
Una vez descargados los datos adecuados, comenza su análisis,
siguiendo este flujo de trabajo:
1. Importación y Limpieza: importar y ajustar
2. Exportación y modelo: Modelar, transformar y visualizar
3. Comunicar
Fase 1: Importación y limpieza
Antes del análisis, hay que depurar los datos para conseguir una
estructura homogénea, libre de errores y en el formato adecuado.
Para ello realiza un análisis exploratorio de datos.
Los datos en bruto siguen este proceso:
1. Análisis descriptivo
2. Ajustes de tipos de variable
3. Detección y tratamiento de datos ausentes
4. Identificación de datos atípicos
5. Correlacción de variables
Tienes más información en la “Guía Práctica de Introducción
al Análisis Exploratorio de Datos”
En el mercado existen distintas herramientas que te pueden ayudar.
Ejemplos de herramientas de depuración/conversión de datos:
Open Refine y Talend Open Studio
Herramientas solo de conversión:
Mr Data Converter, Beauty Converter y Tabula.
Fase 2: Exportación y modelo
Una vez obtenidos los datos limpios, libres de errores y homogéneos,
decide qué análisis aplicar, según la pregunta a responder.
Analítica descriptiva: Ayuda a entender la situación pasada o actual
Analítica diagnóstico: Proporciona información del porqué
de la situación actual
Analítica predictiva: Permite anticipar hechos relevantes
Analítica prescriptiva: Permite determinar el mejor curso para que una acción
vuelva o no a repetirse.
Dependiendo de tus habilidades para manejar código, elige
la herramienta de análisis. Por ejemplo: Weka, Knime, Orange,
R, Python o GNU Octave.
Fase 3: Comunicar
Al analizar los datos, se obtiene nuevo conocimiento que deberemos
comunicar a nuestro público objetivo de forma fácil de comprender.
Podrás acercar los resultados a los usuarios a través del storytelling,
visualizaciones, aplicaciones web o móvil,
servicios o productos comerciales, según tus objetivos.
Para generar visualizaciones, puedes utilizar herramientas como por ejemplo:
Kibana, Grafana, Tableau y Spagobi.
Más información en el informe "Herramientas de procesado
y visualización de datos"
(enlace en descripción)
¿Quieres saber más sobre análisis de datos?
Visita nuestra sección de documentación y accede a guías, visualizaciones paso a
paso, infografías, y más recursos útiles que te servirán de ayuda.
Puedes compartir los resultados de tus análisis con nosotros a través
del buzón de correo electrónico [email protected].
Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación digital,
Secretaría de Estado de Digitalización e IA, Red.es y Aporta.
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