Análisis de datos: técnicas para tomar mejores decisiones

Análisis de datos: técnicas para tomar mejores decisiones

El análisis de datos es un pilar fundamental en el desarrollo de negocios. Nos permite entender cómo nuestros productos pueden satisfacer mejor las necesidades y deseos de nuestros clientes. En un mundo en el que la transformación digitales cada vez más una necesidad, tener la información es solo la mitad del éxito. Conocer cómo interpretar y analizar los datos es la llave para tomar mejores decisiones.

A continuación, vamos a repasar las principales técnicas de análisis de datos, sus características y aspectos destacados.

1. Regresión

Es una de las herramientas de análisis de datos más tradicionales, pero no por eso menos precisa. Este análisis es muy útil para detectar tendencias a lo largo del tiempo. El modelo relaciona dos variables (dependientes e independientes). Usualmente se grafica en un diagrama de dispersión y nos indica si hay una correlación entre las variables medidas. Sirve para explicar causalidad y también se usa para evaluar riesgos.

2. Desviación estándar para el análisis de datos

Es una herramienta muy útil para analizar la distribución de los datos. Esta nos permite comprender qué tan apartados de la media están los datos de un grupo. Por ejemplo, podemos utilizarla para conocer cómo se comparan los precios de nuestro producto y la competencia.

3. Visualización de datos

Esta técnica engloba toda una serie de herramientas estadísticas que permiten visualizar conjuntos de datos. Es ampliamente utilizada para observar con precisión la evolución de una métrica y la forma en la que se compara con otras.

Las gráficas para el análisis de datos empleadas en esta técnica facilitan encontrar patrones y tendencias. Softwares muy populares de visualización de datos como Google Data Studio y Tableu proporcionan informes y tableros de control muy completos.

4. Análisis de escenarios

Este tipo de análisis se suele emparejar con análisis predictivos y de tendencias. El análisis de datos por escenarios trata de establecer los resultados de una variedad de eventos futuros y evaluar las alternativas. Este modelo ayuda a reducir la incertidumbre y a tomar decisiones para prevenir o provocar una situación.

5. Redes neuronales y el análisis de datos

Es un análisis complejo y requiere la utilización de modelos computacionales que emulan las redes neuronales del cerebro. Los algoritmos analizan datos a alta velocidad para detectar patrones, con base en ellos toman decisiones y activan una determinada acción. Este análisis permite evaluar riesgos y hacer predicciones sobre el comportamiento de clientes y usuarios.

Con el análisis de datos se puede recopilar información relevante de una forma rápida y concisa. Ahorra tiempo y da la posibilidad de orientar la toma de decisiones. Cada una de las técnicas se emplea de acuerdo con la información que haya disponible. Lo más recomendable es combinar varios tipos de análisis para obtener la mayor cantidad de perspectivas y tener una imagen completa de lo que podría estar afectando el desempeño de la empresa o el fenómeno que estamos estudiando.

Ahora, ve y anímate a empezar a aplicar estas técnicas. Toma las mejores decisiones guiado por datos y no por corazonadas.

Bibliografía:

Sánchez, J. (s.f.). Cómo Analizar Datos: La guía paso a paso para aprovechar tus Datos. Recuperado de https://shorturl.at/Xptj6

Rungta, K. (27 de julio de 2020). What is Data Analysis? Types, Process, Methods, Techniques. Recuperado de https://shorturl.at/Tt9Pr