El Análisis de Datos en Analítica Predictiva
Summary
TLDREl análisis de datos es un proceso integral que incluye la limpieza, transformación y modelado para obtener información útil y tomar decisiones. Se divide en análisis descriptivo, exploratorio y confirmatorio, con la estadística desempeñando un papel crucial. La inteligencia de negocios y la analítica predictiva se enfocan en la predicción de eventos futuros, mientras que el análisis de textos extrae información de documentos. El proceso consta de fases iniciales de limpieza y análisis de calidad, seguidas de técnicas de exploración y confirmación, y métodos estadísticos variados como el modelo lineal generalizado y el modelado de ecuaciones estructurales.
Takeaways
- 🔍 El análisis de datos en analítica predictiva implica la inspección, limpieza y transformación de datos con el fin de encontrar información útil y tomar decisiones informadas.
- 📊 La estadística divide el análisis de datos en descriptivo, exploratorio y confirmatorio, siendo este último también conocido como análisis deductivo o inferencia.
- 🧹 La limpieza de datos es crucial y varía según el tipo de datos; se eliminan valores atípicos, cerrados y no deseados para garantizar la calidad de los datos.
- 📈 La inteligencia de negocios se centra en el análisis de datos para obtener información empresarial, utilizando agregados, desagregados, medias y segmentaciones.
- 🔮 La analítica predictiva se basa en modelos estadísticos para predecir eventos futuros, es decir, para realizar pronósticos.
- 📝 La analítica de textos utiliza estadística, lingüística y modelos estructurales para extraer y clasificar información de textos y realizar predicciones.
- 🛠 Los métodos de análisis de datos incluyen fases de limpieza, análisis de calidad y análisis principal de datos, que son fundamentales para obtener conclusiones válidas.
- 📊 El análisis de calidad de los datos incluye técnicas como el conteo de frecuencias, la media, la desviación estándar, la mediana y la comparación con variables estándar.
- 📉 La calidad de las medidas se confirma mediante técnicas de validación como análisis de confirmación y factores, y se evalúa la homogeneidad de los datos.
- 📚 El análisis inicial se realiza mediante técnicas estadísticas y gráficos, como asociaciones, correlaciones y el cálculo de nuevas variables.
- 🔧 El análisis central de datos incluye el uso de métodos exploratorios y confirmatorios, donde se evalúan las hipótesis y se prueban durante el proceso de análisis.
- 📉 El análisis estadístico variado incluye técnicas como el modelo lineal generalizado, el modelado de ecuaciones estructurales y la respuesta de campos, adaptadas a diferentes tipos de variables.
Q & A
¿Qué es el análisis de datos en la analítica predictiva?
-El análisis de datos en la analítica predictiva es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelamiento de datos con el fin de encontrar información útil, llegar a conclusiones y tomar decisiones apropiadas.
¿Cómo se divide el análisis de datos en estadística?
-En estadística, el análisis de datos se divide en análisis descriptivo, análisis exploratorio y análisis confirmatorio, también conocido como análisis deductivo o inferencia.
¿Por qué es importante que los datos estén limpios antes de analizarlos?
-Los datos deben estar limpios para eliminar valores atípicos, cerrados y no deseados, lo que permite obtener resultados más precisos y confiables en el análisis.
¿Qué técnicas se utilizan para detectar valores atípicos en datos cuantitativos?
-Para datos cuantitativos, la detección de valores atípicos elimina los valores anómalos, asegurando que los datos analizados sean representativos y fiables.
¿Cómo se aborda la limpieza de datos de texto?
-En el caso de datos de texto, se pueden emplear correctores ortográficos para reducir la cantidad de palabras mal escritas y mejorar la calidad de los datos.
¿Qué es la inteligencia de negocios y cómo se relaciona con el análisis de datos?
-La inteligencia de negocios es un proceso de análisis de datos que se enfoca en la información empresarial a través de agregados, desagregados, medias, segmentaciones, etc., para tomar decisiones informadas.
¿Cuál es el objetivo de la analítica predictiva?
-La analítica predictiva se centra en la aplicación de modelos estadísticos para realizar pronósticos, es decir, determinar eventos que van a suceder en el futuro.
¿Qué es la analítica de textos y cómo se realiza?
-La analítica de textos es la aplicación de la estadística, la lingüística y los modelos estructurales para extraer y clasificar información a partir de textos, con el fin de interpretar y predecir fines específicos.
¿Cuáles son las fases principales del método de análisis de datos?
-Las fases principales del método de análisis de datos incluyen la limpieza inicial de datos, el análisis de calidad de los datos, la calidad de las medidas o valores y el análisis inicial, seguido del análisis principal de datos.
¿Qué son los métodos exploratorios y confirmatorios en el análisis de datos?
-Los métodos exploratorios son utilizados para explorar datos sin hipótesis previas, mientras que los métodos confirmatorios, también conocidos como deductivos, prueban hipótesis claras durante el análisis.
¿Qué técnicas se pueden emplear en el análisis estadístico variado?
-En el análisis estadístico variado se pueden utilizar técnicas como el modelo lineal general, el análisis de varianza (ANOVA), la regresión lineal ordinaria, el análisis de correspondencia y el modelo lineal generalizado, entre otras.
¿Cuáles son algunas técnicas concretas de análisis de datos basadas en exploración y confirmación mencionadas en el guion?
-Algunas técnicas concretas mencionadas son el análisis etnográfico, el análisis narrativo, el análisis tecnológico, el análisis comparativo, el análisis del discurso, el análisis hermenéutico, el análisis teórico fundamentado, el análisis de contenido y el análisis cultural cruzado.
Outlines
🔍 Análisis de Datos y Procesos de Limpieza
El primer párrafo aborda el análisis de datos en la analítica predictiva, que es el proceso de inspección, limpieza y transformación de datos con el fin de obtener información útil y tomar decisiones informadas. Se menciona la importancia de la limpieza de datos, eliminando valores atípicos y no deseados, y se diferencia entre análisis descriptivo, exploratorio y confirmatorio. Además, se introduce la inteligencia de negocios y la analítica predictiva como aplicaciones de modelos estadísticos para predecir eventos futuros, así como la analítica de textos que utiliza la estadística y la lingüística para extraer información de textos. Finalmente, se describen las fases iniciales del análisis de datos, que incluyen la limpieza y el análisis de calidad de los datos, y se mencionan técnicas como la validación y el análisis de correlación.
📊 Técnicas Avanzadas de Análisis Estadístico
El segundo párrafo se enfoca en las técnicas avanzadas de análisis estadístico, como el modelo lineal general y sus variaciones, incluyendo el test ANOVA, la regresión lineal ordinaria y el modelo lineal generalizado para variables discretas. También se mencionan técnicas como el modelado de ecuaciones estructurales y la respuesta de campos. Además, se describen métodos de análisis basados en exploración y confirmación, tales como el análisis etnográfico, narrativo, tecnológico, comparativo, del discurso, hermenéutica, teórico fundamentado, de contenido y cultural cruzado, destacando la diversidad de enfoques para el análisis de datos en diferentes contextos.
Mindmap
Keywords
💡Análisis de datos
💡Análisis predictivo
💡Limpieza de datos
💡Análisis descriptivo
💡Análisis exploratorio
💡Análisis confirmatorio
💡Inteligencia de negocios
💡Análisis de textos
💡Validación cruzada
💡Modelos estadísticos
💡Análisis de contenido
Highlights
El análisis de datos en la analítica predictiva es el proceso de inspección, limpieza, transformación y modelamiento de datos para encontrar información útil y tomar decisiones apropiadas.
En estadística, el análisis de datos se divide en análisis descriptivo, exploratorio y confirmatorio, también conocido como deductivo o inferencia.
Los datos deben estar limpios, eliminando valores atípicos, cerrados y no deseados, y los procesos de limpieza varían según el tipo de datos.
Para datos cuantitativos, la detección de valores atípicos elimina los valores anómalos, mientras que para datos de texto, se usan correctores ortográficos.
La inteligencia de negocios se centra en el análisis de datos basados en agregados, desagregados, medias, segmentaciones, etc., focalizados en la información empresarial.
La analítica predictiva aplica modelos estadísticos para el pronóstico predictivo, determinando eventos futuros.
La analítica de textos utiliza estadística, lingüística y modelos estructurales para extraer y clasificar información de textos para fines de predicción.
Los métodos de análisis de datos incluyen fases de limpieza, análisis de calidad, calidad de las medidas y análisis inicial.
El análisis de calidad de los datos se realiza a través de conteo de frecuencias, estadística descriptiva y comparación con variables estándar de datos externas.
La calidad de las medidas o valores se confirma utilizando técnicas de validación como análisis de factores y análisis de energía.
El análisis inicial se desarrolla con técnicas como estadística univariada, análisis de asociaciones, gráficos de dispersión y variables nominales y ordinales.
El análisis central de datos incluye métodos exploratorios y confirmatorios, diferenciados por la presencia o ausencia de hipótesis claras antes del análisis.
La estabilidad de los resultados se evalúa utilizando técnicas de validación cruzada, análisis de sensibilidad y métodos estadísticos.
El análisis estadístico variado puede emplear métodos como el modelo lineal general, test y análisis de covarianza, reducción lineal ordinaria y el análisis TS-EFE.
El modelo lineal generalizado es una extensión del modelo lineal para variables de tipo discreto.
El modelado de ecuaciones estructurales y la respuesta de campos son técnicas concretas dentro del análisis estadístico variado.
Técnicas de análisis de datos basadas en exploración y confirmación incluyen análisis etnográfico, narrativo, tecnológico, comparativo, del discurso, hermenéutica, teórico y de contenido, así como análisis cultural cruzado.
Transcripts
el análisis de datos en la analítica
predictiva el análisis de datos en la
analítica predictiva es el proceso de
inspección limpieza transformación en
modelamiento de datos con el propósito
de encontrar información útil llegar a
conclusiones y tomar decisiones
apropiadas en estadística el análisis de
datos se divide en análisis descriptivo
análisis exploratorio y análisis
confirmatorio también conocido como
análisis deductivo o inferencia
los datos deben estar limpios por lo que
se deben eliminar los valores atípicos
los valores cerrados y los valores no
deseados estos procesos de limpieza
varían según el tipo de datos por
ejemplo para datos cuantitativos la
detección de valores atípicos elimina
los valores anómalos en los datos
en tanto los correctores ortográficos
pueden emplearse para reducir la palabra
mal escrita en el caso de datos de tipo
texto
la inteligencia de negocios es un
proceso de análisis de datos basados en
agregados desagregados medias
segmentaciones etcétera
todos estos focalizados en información
empresarial
en tanto la analítica predictiva es la
aplicación de modelos estadísticos para
el pronóstico predictivo es decir para
determinar eventos que van a suceder en
el futuro
por último la analítica de textos es la
aplicación de la estadística de la
lingüística y los modelos estructurales
para extraer y clasificar información a
partir de textos y poder interpretar los
fines de predicción
[Música]
los métodos de análisis y el análisis de
datos es compuesto de diversas fases
estas fases son unas fases primero
iniciales de limpieza y análisis de
calidad calidad de los valores y
análisis inicial y finalmente está el
análisis principal de datos
veamos estas dos etapas primero la etapa
inicial de análisis de datos está
compuesta de limpieza de datos que es el
proceso inicial de separación de datos
eliminación de duplicados con validación
de datos a partir de los datos en bruto
de distintas fuentes segundo análisis de
calidad de los datos a través del empleo
de conteo de frecuencias estadística
descriptiva como la media la digestión
estándar la mediana o sixto gramo de
frecuencia el análisis de homicidas
etcétera donde las variables de las
fuentes de datos se comparan con
variables estándar de datos externas
tercero calidad de las medidas o valores
para confirmar la consistencia de los
datos utilizando técnicas de validación
como confirmatoria y factor análisis y
análisis of energy o and alice y de
homogeneidad
cuarto análisis inicial
que se desarrolla a través de diversas
técnicas como la estadística un y
variadas las hojas asociaciones vy
variadas de correlación las técnicas
basadas en gráficos de dispersión las
variables nominales y ordinales el
conteo de frecuencias en números y
porcentajes las asociaciones y
circunvalaciones el cálculo de nuevas
variables las variables continuas y
distribuciones
en la segunda etapa se ve el análisis
central de los datos de análisis
principales de los datos acá se tienen
estas v tapas primero el empleo de
métodos exploratorios y confirmatorios
también conocidos como deductivo son
diferenciales en el primer caso en el
análisis exploratorio no se plantean
hipótesis claras antes del análisis en
cambio del análisis confirmatorio
hipótesis claras deben ser probadas
durante el proceso de análisis
segunda su etapa estabilidad de los
resultados aquí se utilizan las técnicas
de evaluación de resultados estadísticos
basados en validación cruzada análisis
de sensibilidad y métodos estadísticos
finalmente la tercera su beta para el
análisis central de datos es el análisis
estadístico variado
aquí se pueden emplear diversos métodos
como el modelo lineal general compuesto
por distintas técnicas como el test y la
nova en cova mano va manco va la
redención lineal ordinaria y el ts efe
también tenemos aquí dentro del análisis
estadístico variado tenemos el modelo
lineal generalizado que es una extensión
y generalización del modelo limpiar
generará anterior para variables de piti
test discretas
otra técnica es el modelado de
ecuaciones estructurales y también
materia de respuesta de campos
algunas técnicas concretas de análisis
de datos basadas en exploración y
confirmación son el análisis etnográfico
el análisis narrativo el análisis
tecnológico el análisis comparativo
constante
el análisis del discurso el análisis
hermenéutica el análisis teórico
fundamentado el análisis de contenido
del análisis cultural cruzado
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