¿Cómo analizar los datos? | Todo lo Que Necesitas Saber para Empezar

Datalitica

29 Sept 202014:08

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

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📊 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.

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🔍 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.

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🛠 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

El análisis de datos es el proceso de examinar un conjunto de datos para sacar conclusiones y facilitar la toma de decisiones. Es el tema central del video, donde se presenta como una serie de tareas o pasos que incluyen desde la identificación de las preguntas a responder hasta la construcción de dashboards. Por ejemplo, el script menciona que el análisis de datos implica 'aplicando correctamente las técnicas de análisis seremos capaces de tomar los datos, procesarlos y transformarlos para descubrir patrones en ellos'.

💡Técnicas de análisis

Las técnicas de análisis son métodos utilizados para procesar y interpretar los datos. En el video, se enfatiza la importancia de elegir la técnica adecuada según la pregunta a responder, como el análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Por ejemplo, para saber cómo están las ventas, se usaría un análisis descriptivo, mientras que para entender por qué bajaron las ventas, se requeriría un análisis diagnóstico.

💡Fuente de datos

Las fuentes de datos son los orígenes desde donde se obtienen los datos para el análisis. El script clasifica las fuentes en convencionales y no convencionales, como archivos de Excel, textos, bases de datos, redes sociales, grabaciones de llamadas, etc. Es fundamental entender las fuentes de datos ya que 'dependiendo del origen deberemos utilizar herramientas y técnicas más avanzadas'.

💡Depuración de datos

La depuración de datos, también conocida como ETL (Extracción, Transformación y Carga), es el proceso de limpiar y preparar los datos para el análisis. El video menciona que incluye identificar variables cualitativas y cuantitativas, manejar datos faltantes y outliers, y entender la distribución de los datos. 'El 75% del tiempo que ocupamos en la organización y limpieza de los datos' es un ejemplo de la importancia de esta etapa en el análisis de datos.

💡Variables cualitativas y cuantitativas

Las variables cualitativas expresan cualidades no medidas por números, como el sexo o la nacionalidad, mientras que las cuantitativas se representan con números y permiten operaciones aritméticas, como la edad o la altura. En el análisis de datos, es crucial distinguir entre ambas para realizar el procesamiento adecuado, como se destaca en el script: 'identificar las variables cualitativas y las cuantitativas'.

💡Indicadores clave (KPIs)

Los indicadores clave de rendimiento (KPIs) son medidas que permiten evaluar el desempeño en relación con los objetivos. El video enfatiza que deben ser diseñados pensando en su medibilidad, relevancia y capacidad para promover acciones de mejora. 'Identifique los indicadores clave' es una frase clave que resalta la importancia de estos para el análisis de datos.

💡Dashboard

Un dashboard es una herramienta visual que presenta datos y métricas en tiempo real para una rápida toma de decisiones. En el video, se menciona la construcción de dashboards como una actividad final en el proceso de análisis de datos, donde se debe tener en cuenta la simplicidad y la capacidad de medir el progreso, como se ilustra con la comparación de tableros de avión y automóvil.

💡Madurez analítica

La madurez analítica se refiere a la capacidad de una empresa para realizar análisis avanzados y obtener ventaja competitiva. El script indica que 'a mayor madurez analítica, mayor ventaja competitiva', lo que sugiere que la habilidad para realizar análisis complejos es un activo valioso para cualquier organización.

💡Análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo

El video presenta estos cuatro tipos de análisis como metodologías para abordar diferentes tipos de preguntas. El análisis descriptivo describe lo que sucedió, el diagnóstico busca las causas, el predictivo se centra en lo que pasará y el prescriptivo en cómo hacer que algo ocurra. 'Si la pregunta del gerente busca entender qué fue lo que pasó estamos ante un análisis descriptivo' es un ejemplo de cómo se relacionan estos términos con las preguntas de negocio.

💡Sentimiento analítico

El análisis de sentimiento es una técnica avanzada que se utiliza para interpretar las opiniones y emociones de los clientes a partir de datos como comentarios en redes sociales. Aunque no se menciona directamente en el script, se puede inferir como un ejemplo de análisis avanzado que podría ser relevante para el tema del video, especialmente al discutir herramientas como Python para el análisis de datos.

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.