Técnicas para el análisis de datos

Técnicas para realizar un buen análisis de datos

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Las soluciones basadas en datos son cada vez más frecuentes en la actualidad, pero no basta con tenerlos almacenados: el análisis e interpretación es fundamental para obtener información puntual y resumida, que permita realizar acciones para el beneficio de la empresa, o bien, evaluar situaciones demográficas, económicas, de salud, entre otras.

El primer paso del proceso de análisis es definir un problema claro y concreto para, posteriormente, plantear una solución basada en datos. Posteriormente se debe identificar el conjunto de datos disponible, su origen y disponibilidad, así como los metadatos y las variables, de modo que se reduzcan en pequeños fragmentos para darles sentido y estructura.

Con base en el problema a solucionar y los medios para hacerlo, se debe identificar el set de datos del entorno, identificar las variables y otros datos que puedan hacer falta para la estrategia. Antes de proceder, es necesario eliminar las variables que puedan causar confusiones; por ejemplo, si quieres conocer el volumen de ventas de los empleados, debes asegurarte de que no haya duplicación de nombres, errores de ortografía o de formato.

Si el análisis se debe realizar de forma sistemática y periódica, puedes crear simulaciones para descartar las variables que provoquen errores en los resultados recabados; asimismo, contar con un script o código para reducir la necesidad de realizar la captura de datos ante cada análisis y hacerlo una sola vez.

Los resultados preliminares deben ser sometidos a prueba para identificar problemas que pueden modificarse sin tener que cambiar todo el análisis, de modo que evites volver a realizar el análisis desde el inicio. Recuerda que una investigación mal planteada te dará resultados erróneos.

Posteriormente debes elegir la herramienta de análisis de datos, que puede ser desde Microsoft Excel hasta plataformas de gestión y análisis con lenguajes de programación especializados. Incluso es posible tener diferentes herramientas o entornos para analizar los datos desde diferentes perspectivas, lo que te acercará a un resultado más preciso y confiable, además de descartar posibles errores.

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