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BIG DATA Y MINERIAS DE DATOS CARLOS FLORES

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BIG DATA Y MINERIAS DE DATOS CARLOS FLORES

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¿Qué es la Ciencia de Datos, Minería de Datos y Big Data?

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Los conceptos big data y minería de datos se relacionan con las formas de procesar grandes cantidades de información para aprovecharla en la optimización de servicios y operaciones empresariales.

Big data, en su definición más simple se refiere a una gran cantidad de datos. Engloba los desarrollos tecnológicos que posibilitan tanto el almacenaje de grandes volúmenes de información como el tratamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados en el menor tiempo posible  para  su eficaz aprovechamiento.

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Entre las acciones que la gestión del Big data posibilita al analizar y estructurar los datos que procesa cabe destacar:

La predicción de la demanda para el desarrollo de productos.

A partir del análisis de los datos generados en  las acciones de los usuarios, reduce la deserción de los clientes y optimiza la relación.

Una labor generadora de modelos de aprendizaje automático y robótica industrial.

Reducción de costos e impulso de la innovación en productos.

Identificación de patrones que conducen a fraudes.

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La aplicación de técnicas de Big Data ha generado un incremento significativo en la optimización de los objetivos comerciales y servicios de atención al cliente en la mayoría de empresas de todo el mundo. Sus desafíos necesariamente están relacionados con el mejoramiento de los procesos que conducen a lograr estos resultados:

Preparación de profesionales altamente capacitados en la ciencia de los datos.

Optimización de las técnicas de análisis para obtener datos relevantes, y así lograr el éxito en la gestión empresarial.

Garantizar la seguridad de dicha información contra ataques cibernéticos.

Cumplimiento de la normativa legal vigente relacionada con el almacenamiento de los datos relevantes para el negocio.

Reinversión constante en la tecnología, dada su constante evolución.

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Semejanzas entre Big Data y minería de datos

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Semejanzas entre Big Data y minería de datos

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Big data y minería de datos son procesos complementarios, y a pesar de tener enfoques distintos frente a la información que procesan y utilizar diferentes técnicas presenta ciertas semejanzas o similitudes:

El fin de ambos es procesar grandes cantidades de datos para convertirlos en información interpretable y utilizable.

Big data y minería de datos se desarrollan en varias fases.

Como una acción complementaria el data mining obtiene valor del Big data.

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¿Cómo se complementan el Big Data y minería de datos?

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¿Cómo se complementan el Big Data y minería de datos?

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Los algoritmos usados tradicionalmente por la minería de datos son utilizados para resolver desafíos de Big Data. Big data y Data Mining establecen una relación en la que la primera representa el procedimiento y la segunda la herramienta con que se lleva a cabo el proceso analítico.

Big Data y minería de datos se complementan cuando aplican sus técnicas de análisis para detectar y adquirir información válida y clara para mejorar los procesos y la gestión comercial de una empresa.

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ERP, CRM, MES, SGA, son ejemplos de tendencias tecnológicas que usan técnicas de Data Mining. Pero en general los principales usos de minería de datos se verifican en:

Gestión de operaciones de marketing digital.

Identificación de patrones de deserción de clientes.

Predicción de movimientos de los clientes por suscripción.

Aporte en la Gestión de empleados para el Depto. De Recursos Humanos.

Exploración  de los volúmenes de datos que genera la empresa 4.0.

Las técnicas de Big data y minería de datos responden eficazmente a las necesidades de manejo de las grandes cantidades de datos inteligentes que se generan en casi todas las actividades actuales, para ser utilizadas como smart data.

Pero no solo la implementación de costosas y complejas estrategias informáticas garantiza la transformación digital de una organización. El uso de herramientas de software especializado en procesos de logística interna,  de planificación de rutas, trazabilidad, y seguimiento en tiempo real de los recorridos de última milla puede garantizar con altos índices de eficacia la exitosa culminación de la secuencia de la cadena de suministro.

Aquí es donde PlannerPro y LastMile by Beetrack se convierten en el mejor ejemplo de innovación tecnológica como respuesta al uso de tecnologías de alto costo y complejidad, ya que aportan eficazmente a la optimización de los procesos logísticos y las gestiones de los recorridos de la última milla de forma mucho más asequible para las empresas.

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El proceso de minería de datos comprende una serie de pasos que abarcan desde la recopilación de datos hasta la visualización para extraer insights de grandes conjuntos de datos.

Como se mencionó anteriormente, las técnicas de minería de datos se utilizan para generar descripciones y previsiones sobre un conjunto de datos de destino. Los científicos de datos describen los datos a través de sus observaciones de patrones, asociaciones y correlaciones.

También clasifican y agrupan datos a través de métodos de clasificación y regresión, e identifican valores atípicos para casos de uso, como la detección de spam.

La minería de datos generalmente consta de cuatro pasos principales:

1. Establecer objetivos

2. Recopilación y preparación de datos

3. Aplicación de algoritmos de minería de datos

4. Evaluación de resultados.

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¿En qué se diferencia el Data Mining del Big Data?

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¿En qué se diferencia el Data Mining del Big Data?

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El Data Mining y el Big Data son dos conceptos que están relacionados a los datos pero que tienen un enfoque diferente sobre ellos. El enfoque principal del Big Data es la gestión de grandes volúmenes de datos para que estos estén disponibles para la organización. El enfoque principal del Data Mining por otro lado es el análisis de los datos. Por lo tanto, para extraer valor del Big Data necesitamos el Data Mining. Podemos aplicar cualquier técnica del Data Mining, como un algoritmo de clustering sobre el Big Data para descubrir patrones y exprimir el valor escondido en los grandes volúmenes de datos. Relacionado al Big Data se han desarrollado múltiples herramientas. Entre ellas encontramos algunas como Apache Spark con las librerías MLlib y SparkML que crean un entorno para realizar Data Mining con Big Data.

En conclusión, el Big Data se puede ver como el activo mientras que el Data Mining es la herramienta o las técnicas para aprovechar ese activo. Desde LIS-Solutions planteamos soluciones adaptadas a cada empresa en particular, analizando el tipo de datos que maneja y el resto de las variables necesarias para prescribir la solución de Big Data y Data Mining más apropiada.

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Para qué utilizar Small Data y qué ventajas ofrece

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Para qué utilizar Small Data y qué ventajas ofrece

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Una vez que ya hemos descrito qué es Small Data y en qué se diferencia al Big Data, enumeramos algunas ventajas a tener en cuenta si vas a comenzar a utilizar Small Data:

El análisis Big Data es más complicado que el Small Data. El Big Data requiere tecnología y perfiles profesionales expertos de Datos que sepan analizar y manejar grandes volúmenes de datos para extraer solo la información relevante para nuestro negocio utilizando algoritmos y modelos matemáticos. Por el contrario, el Small Data es más sencillo. No necesitaremos la ayuda de un data scientist para analizar y manejar los datos.

El Small Data está enfocado a conocer al consumidor. Debemos centrarnos en lo que el consumidor necesita y de qué manera podemos interactuar con el. El Small Data facilita que encontremos la información necesaria para implementar campañas más personalizadas y afines a sus gustos y necesidades.

Relacionado con esto, podemos decir que el Small Data tiene aplicación en el sector consumo. Sin apenas darse cuenta, el consumidor ya hace uso del Small Data en su día a día. Los dispositivos inteligentes o el IoT optimizan sus compras, potencian su actividad física diaria, gestionan sus finanzas o recomiendan qué puedes ver en TV en base a tus gustos o necesidades. La finalidad de todo esto es que el consumidor obtenga información cada vez más personalizada en función de los datos que previamente ha registrado en el sistema que consuma.

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Clasificación: Asigna elementos a categorías predefinidas. Por ejemplo, clasificar correos electrónicos como spam o no spam.

Regresión: Predice valores continuos. Por ejemplo, predecir el precio de una casa basada en sus características.

Agrupamiento (Clustering): Agrupa elementos similares en clusters. Por ejemplo, segmentar clientes en grupos basados en sus comportamientos de compra.

Detección de Anomalías: Identifica datos que no siguen el patrón general. Por ejemplo, detectar transacciones fraudulentas en una base de datos financiera.

Minería de Reglas de Asociación: Encuentra relaciones entre variables. Por ejemplo, identificar productos que se compran juntos con frecuencia.

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QUE SON LAS TECNICAS DE ANALISIS DE DATOS

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Las formas más comunes de obtener esta información es a través de entrevistas abiertas, grupos de discusión y grupos de observación, donde los investigadores generalmente analizan patrones en las observaciones durante toda la fase de recolección de datos

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El análisis de texto permite a las empresas extraer y clasificar automáticamente información, como menciones en redes sociales, correos electrónicos, tickets de soporte, revisiones de productos y respuestas a encuestas.

El objetivo de este análisis es crear datos estructurados a partir de contenido textual libre. El proceso puede considerarse como una forma de dividir montones de documentos heterogéneos y desestructurados en piezas de datos fáciles de gestionar e interpretar.

Las técnicas populares de análisis de texto incluyen el análisis de sentimientos, la detección de temas y la extracción de palabras clave.

Al hacer un análisis de texto se pueden medir las opiniones de los clientes, hacer revisiones de los productos y recolectar comentarios que faciliten el análisis de sentimientos y la toma de decisiones basadas en datos.

Ventajas del análisis de texto

Procesar la información que se obtienen diariamente es humanamente imposible, por lo que las empresas necesitan recurrir a la ayuda de ciertas herramientas que les ayuden a clasificarla utilizando modelos de análisis.

A continuación, tenemos para ti los principales los beneficios del análisis de texto:

Escalabilidad

Al analizar textos las empresas pueden estructurar grandes cantidades de información, como correos electrónicos, chats, redes sociales, tickets de soporte, documentos, etc., en segundos y redirigir recursos adicionales a tareas comerciales más importantes.

Análisis en tiempo real

Las empresas están inundadas de información, lo que hace que sea más difícil resolver consultas urgentes y lidiar con críticas negativas a medida que surgen.

El análisis de texto cambia las reglas del juego cuando se trata de detectar asuntos urgentes, y la gran ventaja es que puede funcionar en tiempo real. Al capacitar a estos modelos para detectar expresiones y sentimientos que impliquen negatividad o urgencia, las pueden marcar automáticamente tweets, reseñas, videos, tickets y similares, y tomar medidas a tiempo.

Criterios consistentes

Los humanos cometen errores, y cuanto más tediosa y lenta es una tarea, más problemas surgen. Con el análisis de texto, los algoritmos pueden analizar, comprender y clasificar datos con mayor precisión.

Los humanos estamos influenciados por experiencias personales, pensamientos y creencias, mientras que los algoritmos están influenciados por la información que han recibido. Al aplicar estos criterios, los algoritmos pueden ofrecer información consistente y confiable.

Importancia del análisis de texto para una investigación

Las organizaciones enfrenta un proceso de recolección de datos masivos cada día, desde correos electrónicos, chats y menciones en redes sociales, hasta tickets de atención al cliente y respuestas a encuestas. Sin embargo, esta información no están estructurada, lo que dificulta su procesamiento.

El análisis permite detectar conexiones que pueden pasar desapercibidas y similitudes en grandes colecciones de datos, ofreciendo información relevante  para mejorar el proceso de toma de decisiones.

Por ejemplo, el análisis permite que las organizaciones analicen los comentarios de los clientes, como las respuestas a una encuesta, y hacer mejoras basadas en información de primera mano de los clientes.

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Tecnica de datos a travéz de medios electrónicos

Acceso a grandes volúmenes de datos: Los medios electrónicos permiten la recopilación y almacenamiento masivo de datos de diversas fuentes como redes sociales, transacciones comerciales, sensores IoT, entre otros. Esto proporciona una cantidad significativa de datos que pueden ser analizados para obtener insights valiosos.

Velocidad y tiempo real: Los datos electrónicos pueden ser analizados casi en tiempo real, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones rápidas y responder a cambios en el mercado o en las condiciones operativas de manera ágil.

Automatización y eficiencia: Herramientas de análisis de datos electrónicos permiten la automatización de procesos analíticos complejos. Esto mejora la eficiencia al reducir la carga de trabajo manual y al permitir la exploración de grandes conjuntos de datos de manera eficiente.

Identificación de patrones y tendencias: Mediante técnicas avanzadas como el machine learning y el análisis predictivo, es posible identificar patrones ocultos en los datos que pueden ser cruciales para prever comportamientos futuros o tendencias emergentes.

Personalización y segmentación: El análisis de datos electrónicos permite una segmentación más precisa de clientes y usuarios, lo que facilita la personalización de productos, servicios y estrategias de marketing.

Mejora continua: Al analizar datos electrónicos de manera sistemática, las organizaciones pueden identificar áreas de mejora continua en sus procesos, productos y servicios.

Seguridad y detección de fraudes: El análisis de datos electrónicos es fundamental para monitorear la seguridad de sistemas informáticos y redes, así como para detectar patrones sospechosos que puedan indicar actividades fraudulentas

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1. Salud

Diagnóstico y Tratamiento Personalizado: Los hospitales y clínicas utilizan análisis de datos para personalizar tratamientos basados en el historial médico del paciente, datos genómicos y otros factores de salud. Esto permite tratamientos más efectivos y una mejor gestión de enfermedades crónicas.

Detección de Epidemias: Las agencias de salud pública utilizan datos de salud y de movilidad para identificar y controlar brotes de enfermedades antes de que se conviertan en epidemias.

2. Marketing

Segmentación de Mercado: Las empresas analizan datos de redes sociales, historial de compras y comportamientos de navegación para segmentar su mercado y personalizar sus campañas publicitarias, aumentando así la efectividad de sus estrategias de marketing.

Predicción de Tendencias: Utilizando análisis de datos, las empresas pueden identificar tendencias emergentes en tiempo real y ajustar sus productos y servicios para satisfacer las demandas del mercado.

3. Finanzas

Detección de Fraude: Los bancos y las instituciones financieras utilizan algoritmos de análisis de datos para identificar patrones inusuales en las transacciones que pueden indicar fraude, permitiendo una respuesta rápida y eficaz.

Gestión de Riesgos: Las empresas financieras utilizan el análisis de datos para evaluar el riesgo de crédito de los clientes y tomar decisiones informadas sobre préstamos e inversiones.

4. Transporte y Logística

Optimización de Rutas: Las empresas de logística utilizan datos de ubicación en tiempo real para optimizar rutas de entrega, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.

Mantenimiento Predictivo: Los operadores de transporte utilizan análisis de datos de sensores en vehículos para predecir y prevenir fallos mecánicos antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.

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TÉCNICAS ANÁLISIS DE DATOS

Una técnica de análisis de datos es un método o proceso empleado para inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Estas técnicas pueden variar desde métodos estadísticos simples hasta algoritmos complejos de aprendizaje automático y análisis predictivo, y son esenciales en la investigación científica, negocios, y muchas otras áreas.

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ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

1. ¿Qué es la estadística descriptiva y para qué sirve?

La estadística descriptiva es una rama esencial de la estadística que se centra en la recopilación, organización, representación y resumen de datos numéricos.

Su objetivo es comprender y comunicar las características fundamentales de los datos de manera clara y efectiva. Utiliza diversas herramientas y técnicas para analizar grandes conjuntos de datos, siendo vital en campos como la investigación científica, estudios de mercado y toma de decisiones empresariales.

2. Tipos de estadística descriptiva

La estadística descriptiva ayuda a describir y comprender las características de un conjunto de datos específico ofreciendo breves resúmenes sobre la muestra y las medidas de los datos.

Medidas de Tendencia Central:

Una parte esencial de la estadística descriptiva es la identificación de medidas de tendencia central, las cuales resumen dónde se encuentra el «centro» de los datos, es decir, son valores que representan la ubicación central de un conjunto de datos. Estas medidas incluyen la media, que es el promedio de los valores (en este caso, sería alrededor de 166.33 cm), la mediana, que es el valor del medio cuando los datos se ordenan (168 cm), y la moda, que es el valor que más se repite (no habría ninguna moda clara en este conjunto).

Medidas de Dispersión:

Además de entender dónde se agrupan los datos, es importante comprender cuán dispersos están. Las medidas de dispersión, como el rango y la desviación estándar, ofrecen información sobre la variabilidad de los datos. El rango es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo (20 cm en este caso), lo que da una idea general de cuán amplia es la dispersión. La desviación estándar mide cuánto se alejan los valores individuales de la media; un valor más alto indica una mayor variabilidad en las alturas.

Distribución de Frecuencias:

Otra herramienta valiosa de la estadística descriptiva es la distribución de frecuencias. Esta técnica implica agrupar los datos en intervalos (como 150-160 cm, 160-170 cm, etc.) y contar cuántas observaciones caen en cada intervalo. Luego, esta información se puede presentar en forma de un histograma, que es un gráfico de barras que muestra la frecuencia de cada intervalo. Esto proporciona una imagen visual de cómo se distribuyen los datos.

Medidas de Posición:

Las medidas de posición, como los percentiles y los cuartiles, también son parte de la estadística descriptiva. Los percentiles indican qué parte de los datos está por debajo de cierto valor. Por ejemplo, el percentil 25 es el valor por debajo del cual se encuentra el 25% de los datos (en este caso, alrededor de 162.75 cm).

3. Importancia de la Estadística descriptiva.

La estadística descriptiva facilita la visualización de los datos. Permiten presentarlos de forma significativa y comprensible, lo que a su vez da pie a una interpretación simplificada del conjunto de datos en cuestión.

Los datos brutos serían difíciles de analizar, y la determinación de tendencias y patrones puede ser un reto. Además, los datos en bruto dificultan la visualización de lo que muestran los datos.

Además, el uso de la estadística descriptiva permite resumir y presentar un conjunto de datos mediante una combinación de descripciones tabuladas y gráficas. La estadística descriptiva se utiliza para resumir datos cuantitativos complejos.

4. Aplicación de la Estadística descriptiva.

En este sentido, la estadística descriptiva es como una caja de herramientas que usamos todos los días para entender mejor el mundo que nos rodea. Entre otros ámbitos, la estadística descriptiva puede ser útil en:

Compras inteligentes:

Imagina que estás en una tienda y quieres saber si el precio de un artículo es alto o bajo en comparación con otros similares. La estadística descriptiva te permite calcular un promedio de precios similares y ver si el precio actual está por encima o por debajo de ese promedio.

Planificación de tiempo:

Si quieres saber cuánto tiempo sueles tardar para llegar al trabajo, puedes usar la estadística descriptiva. Lleva un registro de tus tiempos durante un tiempo, y luego puedes calcular cosas como el tiempo promedio que tardas y si hay mucha variación en tus tiempos de viaje.

Redes Sociales:

Las redes sociales usan la estadística descriptiva para mostrarte cosas como cuántas personas han visto tus publicaciones, cuántos «me gusta» has recibido y cuántos seguidores/as tienes. Esto ayuda a entender qué tipo de contenido es más popular.

Salud:

Si estás tratando de mantener un peso saludable, puedes usar la estadística descriptiva para calcular tu peso promedio en un período de tiempo. También puedes usarla para rastrear cosas como tus niveles de actividad física a lo largo del tiempo.

Clima:

Las previsiones meteorológicas se basan en datos históricos de temperatura, lluvia y otros factores. La estadística descriptiva ayuda a resumir estos datos para predecir el clima y tomar decisiones sobre qué llevar o cómo planificar actividades al aire libre.

Encuestas:

Cuando ves los resultados de una encuesta en la televisión o en línea, esos números son analizados usando estadística descriptiva. Así puedes entender rápidamente qué opinan muchas personas sobre un tema en particular.

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12 tipos de técnicas más utilizados por QuestionPro. 

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Técnicas de Análisis de Datos:

Análisis de Imágenes por Computadora

Técnica que utiliza algoritmos y métodos computacionales para procesar y analizar imágenes médicas obtenidas a través de diversas modalidades de imagenología.

Aplicaciones:

Detección y diagnóstico de enfermedades (por ejemplo, identificación de tumores en imágenes de resonancia magnética).

Planificación y monitoreo de tratamientos (por ejemplo, seguimiento del tamaño de un tumor a lo largo del tiempo).

Automatización de tareas repetitivas (por ejemplo, conteo de células en imágenes microscópicas).

Herramientas Comunes:

Algoritmos de procesamiento de imágenes (filtros, transformadas).

Técnicas de segmentación (umbralización, segmentación basada en regiones).

Modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (redes neuronales convolucionales, CNNs).

Beneficios:

Mayor precisión y rapidez en el análisis de imágenes.

Reducción de la carga de trabajo para los radiólogos.

Mejora en la detección temprana de enfermedades.

Ejemplo: Uso de redes neuronales convolucionales para identificar patrones anormales en mamografías y detectar cáncer de mama en etapas tempranas.

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Datos de Transacciones Financieras:

Información sobre transacciones económicas.

Ejemplo: Compras con tarjeta de crédito, transferencias bancarias.

Datos de Opinión y Retroalimentación:

Opiniones y comentarios de individuos sobre productos o servicios.

Ejemplo: Reseñas de productos, encuestas de satisfacción.

Datos de Sensores y Dispositivos IoT:

Datos generados por sensores y dispositivos conectados a internet.

Ejemplo: Datos de temperatura, monitoreo del ritmo cardíaco.

Datos de Salud:

Información médica y de salud de individuos.

Ejemplo: Historias clínicas, resultados de pruebas de laboratorio.

Datos de Medios:

Información sobre el consumo y la interacción con contenidos multimedia.

Ejemplo: Datos de visualización de videos, descargas de música.

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Técnicas de Análisis y tipos de Datos a través de medios electrónicos

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A continuación enumeramos algunas técnicas de Análisis y tipos de datos

1. Análisis de datos cualitativos: Este tipo de análisis se centra en la interpretación de datos no numéricos, como texto, imágenes y sonidos. Se utiliza para comprender las opiniones, actitudes y experiencias de las personas. Los métodos comunes de análisis cualitativo incluyen la codificación temática, el análisis de contenido y el análisis de discurso.

2. Análisis de datos cuantitativos: Este tipo de análisis se centra en los datos numéricos y se utiliza para identificar tendencias, correlaciones y diferencias significativas. Los métodos comunes de análisis cuantitativo incluyen la estadística descriptiva, la inferencial, la regresión y el análisis de conglomerados.

3. Análisis de datos de texto: Este tipo de análisis se centra en el procesamiento y la extracción de información de grandes volúmenes de texto. Se utiliza para identificar patrones, temas y sentimientos en documentos, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, etcétera. Los métodos comunes de análisis de texto incluyen la extracción de palabras clave, la identificación de temas y la clasificación de sentimiento.

4. Análisis de datos de imágenes: Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de imágenes y gráficos. Se utiliza para identificar patrones, objetos y características en imágenes, como fotografías, mapas y gráficos. Los métodos comunes de análisis de imágenes incluyen el reconocimiento de formas, el reconocimiento de patrones y la segmentación de imágenes.

5. Análisis de datos de audio: Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de archivos de audio, como grabaciones de voz y música. Se utiliza para identificar patrones, tonos y características en el audio. Los métodos comunes de análisis de audio incluyen la transformada de Fourier, la detección de tonos y la clasificación de sonidos.

6. Análisis de datos de vídeo: Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de archivos de vídeo, como películas y grabaciones.

Análisis de datos de redes sociales: Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de plataformas de redes sociales, como Twitter, Facebook e Instagram. Se utiliza para identificar tendencias, opiniones y sentimientos en las publicaciones y comentarios de los usuarios. Los métodos comunes de análisis de redes sociales incluyen el análisis de texto, el análisis de redes y la minería de datos.

7. Análisis de datos de Internet de las cosas (IoT): Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de dispositivos conectados a Internet, como sensores y dispositivos inteligentes. Se utiliza para identificar patrones y tendencias en los datos generados por estos dispositivos. Los métodos comunes de análisis de datos de IoT incluyen la minería de datos, la predicción y la óptica

8. Análisis de datos de aprendizaje automático: Este tipo de análisis se centra en la extracción de información de datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático, como redes neuronales y algoritmos de aprendizaje. Se utiliza para identificar patrones y tendencias en los datos de entrada y mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Los métodos comunes de análisis de datos de aprendizaje automático incluyen la selección de caracteres

9. Análisis de datos de visualización: Este tipo de análisis se centra en la representación gráfica de datos para facilitar la comprensión y la detección de patrones. Se utiliza para crear gráficos, diagramas y mapas que permitan a los usuarios explorar y analizar los datos de manera interactiva. Los métodos comunes de análisis de datos de visualización incluyen la creación de gráficos de barras, gráficos de línea

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Eric Staff

Técnica de análisis y tipos de datos a través de medios electrónicos:

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Análisis de redes

el análisis de redes proporciona herramientas y métodos poderosos para entender la complejidad de las interacciones en diferentes sistemas, ofreciendo insights valiosos sobre como funcionan y evolucionan estas redes.

Importancia del análisis de redes

es importante por varias razones fundamentales: visualización y comprensión de relaciones complejas ya que esto permite visualizar y comprender las interacciones entre entidades que forman una red, que pueden ser difíciles de entender intuitivamente debido a su complejidad y numero de conexiones.

Identificación de nodos clave: permite identificar nodos importantes dentro de la red que pueden tener impacto desproporcionado en el funcionamiento de la red.

Detección de comunicaciones: facilita la identificación de comunidades o subgrupos dentro de la red, revelando como se organizan las entidades y como interactúan entre si.

análisis de flujo y programación: permite estudiar como fluyen recursos, información o influencia a través de la red, lo cual es crucial para entender fenómenos como la propagación de enfermedades, la difusión de ideas o la distribución de productos.

el análisis de redes no solo ofrece un a manera poderosa de entender estructuras complejas, si no que también proporciona herramientas para optimizar sistemas, predecir resultados y tomar decisiones informadas en diversos contextos.

Estudiante: Katherin Ortiz

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Técnica de Análisis

MINERÍA DE DATOS:

La minería de datos (o data mining) es el proceso de analizar grandes cantidades de datos para encontrar tendencias y patrones. Permite convertir datos sin procesar y estructurarlos en información comprensible sobre diversas áreas de negocios y del mercado. Este análisis brinda información importante que ayudará a resolver problemas (e identificarlos antes de que vuelvan a ocurrir). También sirve para reducir riesgos y costes, detectar oportunidades de mercado, mejorar la experiencia del cliente y predecir sus comportamientos y preferencias.Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.

La minería de datos mantiene una relación íntima con el big data.

Para gestionar tanta información es necesario establecer objetivos específicos y contar con herramientas diseñadas para encontrar los datos útiles.

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Análisis de Series de Tiempo y Pronósticos - Clase 01

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Una serie de tiempo es una colección de datos obtenidos por mediciones de algún evento natural o inducido, los cuales son reunidos sobre la misma variable, bajo las mismas condiciones a lo largo del tiempo y con intervalos de la misma medida.

Un propósito, del análisis de series de tiempo es modelar el mecanismo que da lugar a la serie observada, para pronosticar los valores de su comportamiento futuro, a partir de los cuales, sea posible llevar a cabo una planeación y toma de decisiones.

APLICACIÓN

Las series de tiempo tiene dos propósitos: comprender las fuerzas de influencia en los datos y descubrir la estructura que produjo los datos observados. Ajustar el modelo y proceder a realizar pronósticos, monitoreo, retroalimentación y control en avance.

Algunos ejemplos donde se puede utilizar series temporales:

*Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria. 

*Índices del precio del petróleo. 

*Número de habitantes por año. 

*Tasa de mortalidad infantil por año.  *Lluvia recogida diariamente en una localidad. 

*Temperatura media mensual.

COMPONENTES

TENDENCIA Se puede definir como un cambio a largo plazo que se produce en la relación al nivel medio, o el cambio a largo plazo de la media. La tendencia se identifica con un movimiento suave de la serie a largo plazo.

FLUCTUACION CICLICA Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia. Un ejemplo de este tipo de variación son los ciclos comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de la prosperidad, recesión, depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o las costumbres sociales.

ALEATORIO Esta componente no responde a ningún patrón de comportamiento, sino que es el resultado de factores fortuitos o aleatorios que inciden de forma aislada en una serie de tiempo.

Modelo Aditivo Se usa cuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales de la serie no varia al hacerlo la tendencia.

Modelo Multiplicativo o Mixto Se usa cuando la magnitud de las fluctuaciones estacionales de la serie, crece y /o decrece proporcionalmente con las variaciones de la tendencia.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS -Solo se requiere conocer una cantidad limitada de datos para hacer pronóstico sin importar el horizonte de tiempo y es bastante simple.

-No requiere tener información de las variables exógenas que afectan la serie para su análisis, pero pueden ser univariadas o multivariadas.

-Las series de tiempo se estiman fácilmente en comparación con otros método de análisis de datos.

-Los pronósticos basados en series de tiempo son bastante efectivos en el corto plazo (1 a 2 años) en comparación con otros métodos.

DESVENTAJAS -Existen modelos econométricos complejos que pueden ser más eficientes y precisos, y por tanto más útiles que las series de tiempo.

-Identifican un patrón con base a datos pasados, lo que implica que debe hacerse nuevas estimaciones con base a datos nuevos.

-No considera la interrelación con otras variables que tengan influencia en el fenómeno analizado.

- No es efectivo en el pronostico de mediano y largo plazo debido a que solo se considera el comportamiento histórico de una variable.

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UNIR Revista

El clustering consiste en agrupar ítems en grupos con características similares y se utiliza para determinar patrones climáticos, agrupar artículos por temas o para segmentar clientes.

Dentro de las técnicas descriptivas de Machine Learning basadas en análisis estadístico -utilizado para el análisis de datos en entornos Big Data-, encontramos el clustering, cuyo objetivo es formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características o propiedades, pero que comparten ciertas similitudes.

El procesado de los datos provenientes del Big Data, o proceso de Data Science, consiste en varios subprocesos:

1. Adquirir los datos de las distintas fuentes: archivos, webs, BBDD, sensores, etc.

2. Prepararlos para ser analizados: explorarlos y tratarlos para que aporten información de valor (limpiarlos, integrarlos, etc.).

3. Analizarlos: seleccionar las técnicas adecuadas para obtener información de valor (regresión, clasificación, clustering, asociación...) y construir el modelo analítico.

4. Comunicación de los resultados o reporting: construir los informes y visualizaciones adecuadas para transmitir la información obtenida en el proceso de análisis.

5. Actuar en base a la información obtenida.

Para el desarrollo de un modelo de análisis de datos basado en clustering debemos tener algunos aspectos en consideración:

La calidad de los datos.

El número total de grupos a calcular.

Las diferencias entre cada grupo y el tamaño del cluster.

La jerarquía a la hora de definir esos grupos.

Aplicación del clustering

Algunos ejemplos de uso de las técnicas de clustering son:

Segmentación de clientes en grupos.

Determinar los distintos patrones climáticos de una región.

Agrupar artículos o noticias por temas.

Descubrir zonas con elevadas tasas de criminalidad.

Quizá el uso más extendido del clustering sea en tareas de segmentación de mercado, donde se trata de agrupar una base de datos de clientes en distintos segmentos o grupos. Cada uno de ellos está caracterizado por unas ciertas propiedades que ayudan a describir cómo son, cómo se comportan y cuáles son sus intereses, para poder ofrecerles productos y servicios personalizados y adecuados a sus gustos e intereses.

Cada persona o cliente debe pertenecer a un único grupo y estos deben estar compuestos por personas lo más parecidas posibles, pero ser lo más diferente posible del resto de grupos.

k-Means, uno de los principales algoritmos de clustering

Un algoritmo de clustering muy extendido y que permite entender la técnica de manera sencilla es el k-Means, el cual:

1. Determina las variables (características o propiedades) que se van a utilizar para agrupar los datos.

2. Selecciona k centroides (centros de los grupos, clusters o segmentos). La selección del número de centroides k se puede hacer mediante la observación de las muestras o métodos como el del codo (elbow). Este método consiste en la ejecución del algoritmo de clustering k-Means para un rango de valores de k y luego calcula la varianza en la distancia de los miembros del cluster a su centroide, el valor óptimo de k será aquel que satisfaga que un incremento en el número de centroides k no mejore sustancialmente la varianza.

3. Repite hasta que no haya cambios en los centroides.

Asignar cada muestra al centroide más cercano: se pueden utilizar distintas métricas para calcular la distancia a los centroides (euclídea, Manhattan, similitud de coseno...).

Calcular la media del cluster para determinar centroides más exactos.

Los clusters, grupos o segmentos resultantes calculados con este algoritmo dependen de la selección inicial de centroides, por lo que debemos ejecutar el algoritmo múltiples veces con una selección inicial aleatoria de centroides y elegir los mejores resultados obtenidos en toda la serie de iteraciones.

En resumen, el clustering es un conjunto de técnicas utilizado para analizar el Big Data y poder formar grupos, clusters o segmentos de datos, muy utilizado para propósitos de marketing y comerciales (segmentación de clientes).

Máster Universitario en Big Data & Visual Analytics

¿Sabes cómo se complementan Big Data y Machine Learning? En UNIR te contamos cómo el aprendizaje automático aprovecha la información de los macrodatos.

El big data está implicado en cada vez más sectores, pero ¿de qué forma se integran los macrodatos y el sector sanitario? En UNIR abordamos las claves de esta unión.

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Clustering: qué es y cuál es su aplicación en Big Data | UNIR

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UNIR Revista Dentro de las técnicas descriptivas de Machine Learning basadas en análisis estadístico -utilizado para el análisis de datos en entornos Big Data-, encontramos el clustering, cuyo objetivo es formar grupos cerrados y homogéneos a partir de un conjunto de elementos que tienen diferentes características o propiedades, pero que comparten ciertas similitudes.

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¿Qué es el Clustering o Agrupamiento en Machine Learning?

El clustering o agrupamiento es una técnica de Machine Learning con la que se divide un conjunto de datos en clusters o grupos, permitiendo juntarlos por su parecido. Es una técnica de aprendizaje no supervisado, pues se basa en estimar los grupos, y no en aprender a clasificar unas clases predefinidas.

¿Para qué se Utiliza el Agrupamiento de Datos?

Generalizar los datos: se puede utilizar el agrupamiento para poder caracterizar los datos por su grupo.

Detectar estructuras en los datos: al formar grupos de datos similares, se detectan parecidos entre los puntos, permitiendo una mayor comprensión de sus relaciones al analizar sus patrones.

Aplicaciones del Clustering

Comprimir información: al poder, por ejemplo, agrupar los píxeles de una imagen por grupos de colores, se puede utilizar el grupo de cada uno para reconstruir la imagen, de forma que solo hay que guardar el grupo de cada píxel y la correspondencia entre grupo y color.

Crear perfiles de personas: se incluye a cada una en un grupo, permitiendo realizar un tratamiento personalizado.

Crear recomendadores: de forma similar a la anterior, Netflix y otras empresas utilizan el clustering para encontrar contenido similar al que nos ha gustado, en función de lo que otros usuarios de nuestro cluster ha disfrutado anteriormente.

Agrupamientos Particionales

En el agrupamiento particional, se parte de un conjunto de datos que se pretende dividir en un número de grupos o clusters conocido. Por ello, se busca el agrupamiento que mejor los separe, utilizando algoritmos tan conocidos como K-Means o Fuzzy C-Means.

Los algoritmos de agrupamiento particional se dividen en dos subtipos:

Hard clustering o agrupamiento rígido: son algoritmos que asignan a cada dato un solo grupo.

Soft clustering o agrupamiento difuso: asignan a cada dato una probabilidad de pertenencia a cada grupo, de forma que se tiene la intercidumbre de cada asignación.

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¿Para qué sirve un Análisis Geoespacial? Explicación y ejemplos

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¿Qué es?

-El análisis geoespacial es el proceso de analizar y visualizar datos que tienen una ubicación o un componente geográfico. Este tipo de análisis implica el uso de herramientas y técnicas de software para examinar y comprender datos relacionados con una ubicación o área geográfica específica.

El análisis de datos geoespaciales se puede utilizar para una variedad de propósitos, como:

Comprender las tendencias de la población.

Predecir el comportamiento del consumidor.

Generar modelos de investigación de competidores.

Optimizar las cadenas de suministro.

Mejorar la eficiencia operativa.

Realizar conteos de objetos a gran escala.

Analizar los patrones climáticos.

Identificar posibles desastres naturales.

¿Qué empresas se benefician del análisis geoespacial?

El análisis geoespacial puede aportar valiosos beneficios a diversas empresas de distintos sectores. Muchas empresas minoristas y de bienes de consumo, empresas de transporte y logística, empresas energéticas y de servicios públicos, organizaciones sanitarias, organismos gubernamentales y empresas agrícolas.

Conclusión:

En conclusión, el análisis geoespacial es una poderosa herramienta que proporciona información valiosa sobre los datos geográficos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas e impulsar el crecimiento. Desde empresas minoristas y de bienes de consumo hasta empresas de transporte y logística, pasando por empresas energéticas y de servicios públicos, organizaciones sanitarias, organismos gubernamentales y empresas agrícolas y de gestión de recursos naturales, muchas empresas pueden beneficiarse de la analítica geoespacial.

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Estadística descriptiva

Aprendizaje autónomo

Visualización de datos

Análisis de supervivencia

Análisis de regresión

Análisis de redes sociales

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Análisis de series temporales

Análisis de texto

Agrupamiento (Clustering)

Análisis geoespacial

Análisis de sentimiento

Análisis de redes

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TÉCNICA DE ANÁLISIS

Minería de datos

TIPOS DE DATOS

Datos personales

Datos de ubicación

Datos de Navegación web

Datos redes sociales

Datos de comunicación

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TÉCNICA DE ANÁLISIS

Análisis de imágenes por computadora

TIPOS DE DATOS

Datos de transacciones financieras

Datos de opinión y retroalimentación

Datos de sensores y dispositivos IOT

Datos de salud

Datos de medios

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¿Qué es la Estadística Descriptiva Introducción?

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Que es el análisis de sentimiento

Es también conocido como minería de opiniones, es el proceso de analizar grandes volúmenes de texto para determinar si expresa un sentimiento positivo, un sentimiento negativo o un sentimiento neutro.

¿Porque es importante el análisis de sentimientos?

Porque tiene muchas formas de que las personas expresen sus sentimientos en linea, las organizaciones necesitan herramientas potentes para supervisar lo que se dice sobre ellas y sus productos y servicios casi en tiempo real. Según un reciente informe de la Technology and services industry association, a medida de las compañias adopten el análisis de sentimiento y comiencen a utilizarlo para analisar más conversaciones e interacciones, asi será más fácil de identificar los puntos de friccion de cada cliente.

*Como funciona el análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento utiliza tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (ML) para entrenar el software informático para analizar e interpretar el texto de manera similar a los humanos. El software utiliza uno de los dos enfoques, basado en reglas o ML (o una combinación de ambos, conocida como híbrido). Cada enfoque tiene sus puntos fuertes y débiles; mientras que un enfoque basado en reglas puede ofrecer resultados casi en tiempo real, los enfoques basados en ML son más adaptables y normalmente pueden manejar escenarios más complejos.

Análisis de sentimiento mediante aprendizaje automático

Con un enfoque de aprendizaje automático (ML), se utiliza un algoritmo para entrenar al software para medir el sentimiento en un bloque de texto utilizando palabras que aparecen en el texto, así como el orden en que aparecen. Los desarrolladores utilizan algoritmos de análisis de sentimiento para enseñar al software a identificar las emociones en el texto de forma similar a como lo hacen los humanos. Los modelos de ML siguen "aprendiendo" de los datos que se les suministran, de ahí el nombre de "machine learning" (aprendizaje automático).

Estos son 2 tipos de análisis de sentimientos más utilizado:

Deteccion de emociones

El análisis de sentimiento de detección de emociones busca comprender el estado psicológico de la persona detrás de un cuerpo de texto, incluido su estado de ánimo cuando lo escribía y sus intenciones. Es más complejo que el de grano fino o el ABSA y suele utilizarse para comprender mejor la motivación o el estado emocional de una persona. En lugar de utilizar polaridades, como positiva, negativa o neutra, la detección de emociones puede identificar emociones específicas en un cuerpo de texto, como la frustración, la indiferencia, la inquietud y la sorpresa.

Basado en aspecto

El análisis de sentimiento basado en aspecto, o ABSA, se enfoca en el sentimiento en cuanto a un solo aspecto de un servicio o producto. Por ejemplo, una empresa tecnológica lanza unos nuevos auriculares inalámbricos. Algunos aspectos a tener en cuenta podrían ser la conectividad, el diseño estético y la calidad del sonido. A través de una clasificación de análisis solicitada, el análisis de sentimiento basado en aspecto permite a la empresa captar cómo se sienten los clientes respecto a una parte específica de su producto o servicio. "Estos nuevos auris son sexy" indicaría un sentimiento respecto al diseño estético de los auriculares. "Me gusta cómo se ven, pero el control del volumen es un problema" podría alertar a una empresa respecto a un defecto de diseño práctico.

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¿Para qué  hacer un análisis de datos? por Tu Dashboard. 

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Ejemplos: ¿Cómo el análisis de datos se puede utilizar en la actualidad? 

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Ejemplos: ¿Cómo el análisis de datos se puede utilizar en la actualidad? 

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1. Predicción de Brotes Epidémicos:

Cómo: Analizar datos de búsqueda en Google, publicaciones en redes sociales y datos de sensores de salud.

Ejemplo: Predecir un brote de gripe en una ciudad a partir del aumento en las búsquedas de síntomas y productos relacionados.

2. Optimización de Rutas de Ambulancias:

Cómo: Usar datos de tráfico en tiempo real y patrones históricos de llamadas de emergencia.

Ejemplo: Calcular la ruta más rápida para una ambulancia en situaciones de tráfico denso.

3. Personalización de Planes de Estudio:

Cómo: Analizar el rendimiento académico y el estilo de aprendizaje de los estudiantes.

Ejemplo: Crear planes de estudio personalizados que se adapten a las fortalezas y debilidades individuales de cada estudiante.

4. Predicción de Éxito en Películas:

Cómo: Usar datos de tendencias en redes sociales, búsquedas de Google y preferencias de plataformas de streaming.

Ejemplo: Predecir qué tipo de película tendrá éxito en taquilla y orientar las decisiones de producción.

5. Detección de Fraudes en Tiempo Real:

Cómo: Analizar patrones de transacciones financieras y comportamientos de compra.

Ejemplo: Identificar y detener transacciones sospechosas antes de que se completen, protegiendo a los usuarios.

6. Gestión Inteligente de Energía en Hogares:

Cómo: Usar datos de consumo de energía y patrones de uso en hogares inteligentes.

Ejemplo: Ajustar automáticamente la temperatura y el uso de electrodomésticos para reducir el consumo de energía y ahorrar dinero.

7. Optimización del Inventario en Tiendas:

Cómo: Analizar datos de ventas, patrones de compra y datos de redes sociales.

Ejemplo: Predecir la demanda de productos y ajustar el inventario para minimizar el desabastecimiento y el exceso de stock.

8. Diagnóstico Predictivo en Veterinaria:

Cómo: Analizar datos de salud de mascotas y antecedentes veterinarios.

Ejemplo: Predecir posibles enfermedades en mascotas y recomendar revisiones preventivas.

9. Planificación de Eventos Sociales:

Cómo: Usar datos de asistencia a eventos pasados y análisis de redes sociales.

Ejemplo: Planificar la ubicación, el tipo de entretenimiento y la cantidad de suministros necesarios para eventos futuros.

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APRENDIZAJE AUTÓNOMO

1. ¿Qué es el Aprendizaje Autónomo?

El aprendizaje autónomo es un enfoque educativo en el cual los estudiantes asumen la responsabilidad de su propio aprendizaje, desarrollando habilidades para identificar sus necesidades, establecer metas, buscar recursos y evaluar su progreso de manera independiente. Cuando se aplica al análisis de datos, implica que los estudiantes adquieren competencias para utilizar herramientas y técnicas de análisis de datos por sí mismos.

2. Tipos de Aprendizaje Autónomo: Explorando Diversas Rutas

Aprendizaje Autodirigido:

Los estudiantes planean, ejecutan y evalúan su aprendizaje de manera independiente, aplicando técnicas de análisis de datos para resolver problemas y tomar decisiones informadas.

Aprendizaje Autodeterminado:

En este enfoque, los estudiantes eligen qué y cómo aprender, utilizando métodos de análisis de datos para explorar áreas de interés específicas.

Aprendizaje Autoevaluado:

Los estudiantes se autoevalúan continuamente, empleando técnicas estadísticas para medir su progreso y ajustar sus estrategias de aprendizaje en consecuencia.

3. Características del Aprendizaje Autónomo: Los Ingredientes del Éxito

¿Qué caracteriza a este tipo de aprendizaje? Las conocemos:

Responsabilidad: el aprendiz tiene un compromiso con su propio proceso de aprendizaje, pues desea enriquecerse y adquirir mayores conocimientos.

Centrado en sus estudios: el aprendiz juega el papel determinante. Los docentes solo son facilitadores de aprendizajes.

Creatividad: el actor principal busca medios y estrategias para enriquecerse.

Auto-motivador: el sujeto se motiva a sí mismo para seguir aprendiendo.

Auto-dependiente: el aprendiz puede buscar asesoría básica, pero no supervisión docente.

Desarrollo: el aprendiz desarrolla sus habilidades y capacidades, busca y soluciona sus propios problemas, analiza, sintetiza, etc.

4. Aplicación del Aprendizaje Autónomo: Datos en Acción

El aprendizaje autónomo es crucial en el ámbito de los registros médicos y las estadísticas de salud; ya que, permite a los profesionales cultivar las habilidades críticas y técnicas esenciales necesarias para navegar y comprender grandes cantidades de datos. Este tipo de aprendizaje tiene diversas aplicaciones prácticas, tales como:

Investigación Independiente:

Los profesionales poseen la capacidad de generar consultas de investigación de forma independiente y recopilar y evaluar información médica y de salud de forma independiente. Un ejemplo de esto es cuando un especialista en registros médicos investiga patrones en enfermedades crónicas utilizando bases de datos de pacientes.

Herramientas y Software:

Dominar el uso de diversos software y herramientas analíticas, incluidos R, Python y SPSS, es imperativo en el ámbito del análisis de datos de salud. Los analistas sanitarios pueden adquirir las habilidades para emplear eficazmente estas herramientas en la interpretación de datos derivados de estudios clínicos o registros hospitalarios.

Resolución de Problemas:

En el campo de la resolución de problemas, es crucial cultivar enfoques y tácticas inventivas mediante el examen exhaustivo de los datos. Por ejemplo, un estadístico de salud puede analizar datos de salud pública para identificar factores de riesgo asociados con enfermedades específicas y sugerir medidas proactivas para mitigarlos.

Actualización Continua:

Es fundamental que los profesionales de la salud participen en un aprendizaje continuo y se mantengan actualizados sobre las últimas tendencias y técnicas en el análisis de datos, particularmente en los campos de la epidemiología y la bioestadística. Pueden lograrlo participando en cursos en línea, asistiendo a seminarios y sumergiéndose en publicaciones especializadas.

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VISUALIZACIÓN DE DATOS

1. ¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la representación de datos mediante el uso de gráficos comunes, como cuadros, diagramas, infografías e incluso animaciones. Estas representaciones visuales de información comunican relaciones complejas de datos e insights basados en datos de una manera fácil de entender.

2. ¿Por qué es importante la visualización de datos?

Por la forma en que el cerebro humano procesa la información, el uso de diagramas o gráficas para visualizar grandes cantidades de datos complejos es más fácil que vaciarlos en hojas de cálculo o reportes. La visualización de datos es una forma fácil y rápida de transmitir conceptos de manera universal – y puede experimentar con diferentes escenarios haciendo ajustes ligeros.

Asimismo, la visualización de datos puede:

Identificar áreas que necesitan atención o mejoras.

Esclarecer qué factores influencian el comportamiento de los clientes.

Ayudarle a entender qué productos colocar en qué lugar.

Predecir volúmenes de ventas.

3. Tipos de visualizaciones de datos

La forma más antigua de visualización de datos se remonta a los egipcios antes del siglo XVII, en gran parte utilizada como herramienta de navegación. A medida que pasaba el tiempo, las personas aprovecharon las visualizaciones de datos para aplicaciones más amplias, como en las disciplinas económica, social y de la salud.

Los paneles incluyen técnicas de visualización comunes, como:

Tablas: consisten en filas y columnas que se utilizan para comparar variables. Las tablas pueden mostrar una gran cantidad de información de forma estructurada, pero también pueden abrumar a los usuarios que simplemente buscan tendencias de alto nivel.

Gráficos circulares y gráficos de barras apiladas:  estos gráficos se dividen en secciones que representan partes de un todo. Proporcionan una forma sencilla de organizar los datos y comparar el tamaño de los componentes entre sí.

Gráficos de líneas y gráficos de áreas:  estos elementos visuales muestran el cambio en una o más cantidades mediante el trazado de una serie de puntos de datos a lo largo del tiempo y se utilizan con frecuencia dentro de la analítica predictiva. Los gráficos de líneas utilizan líneas para demostrar estos cambios, mientras que los gráficos de área conectan puntos de datos con segmentos de línea, apilando variables una encima de la otra y usando colores para distinguir entre variables.

Histogramas: este gráfico traza una distribución de números usando un gráfico de barras (sin espacios entre las barras), que representa la cantidad de datos que se encuentran dentro de un rango particular. Este elemento visual facilita al usuario final la identificación de valores atípicos dentro de un conjunto de datos determinado.

Gráficos de dispersión: estos elementos visuales sirven para revelar la relación entre dos variables y se utilizan normalmente en el análisis de regresión. Sin embargo, a veces se pueden confundir con los gráficos de burbujas, que se utilizan para visualizar tres variables mediante el eje x, el eje y el tamaño de la burbuja.

Mapas de calor: estas pantallas de representación gráfica son útiles para visualizar datos de comportamiento por ubicación. Puede ser una ubicación en un mapa o incluso una página web.

Mapas de árbol: que muestran datos jerárquicos mediante un conjunto de formas anidadas, normalmente rectángulos. Los mapas de árbol son excelentes para comparar las proporciones entre categorías a través de su tamaño de área.

4. Aplicación de la Visualización de Datos: Datos en Acción

En los análisis de datos, la visualización de datos tiene aplicaciones prácticas importantes, especialmente en los campos de registros médicos y estadística de la salud.

Seguimiento de Pacientes: Utilizar gráficos de líneas y mapas de calor para monitorear la evolución de la salud de los pacientes a lo largo del tiempo.

Análisis de Tendencias de Salud: Representar datos epidemiológicos para identificar tendencias en enfermedades y condiciones de salud dentro de una población.

Presentación de Resultados de Estudios Clínicos: Utilizar gráficos de dispersión y diagramas de caja para mostrar los resultados de ensayos clínicos y estudios de investigación médica.

Visualización de Datos de Salud Pública: Utilizar mapas geográficos para mostrar la distribución de enfermedades y el impacto de intervenciones sanitarias en diferentes regiones.

Análisis de Datos Demográficos: Representar datos demográficos y de salud para entender la relación entre variables como edad, género y prevalencia de enfermedades.

Informes de Investigación: Crear informes visuales que resumen los hallazgos de investigaciones en salud de manera clara y accesible para audiencias no técnicas.

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Ecosistema de Recursos Educativos Digitales SENA 

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Introducción a la visualización de datos

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ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA

1. ¿Qué es el análisis de supervivencia?

El análisis de supervivencia es un conjunto de técnicas estadísticas en las que la variable respuesta es el tiempo que transcurre entre el comienzo de seguimiento del individuo en el estudio y la aparición del evento de interés (tolerancia a la leche, muerte, etc.). Con frecuencia suele ocurrir que los individuos abandonen el estudio antes de que presenten el evento, con lo que sólo se obtiene información parcial (censura) de la variable de interés.

2. ¿Cual es el objetivo del análisis de supervivencia?

El objetivo del análisis de supervivencia es incorporar esta información parcial que proporcionan los individuos censurados mediante métodos desarrollados para este fin.

3. Antecedentes del análisis de supervivencia.

Los antecedentes más lejanos se pueden situar en el siglo XVII, con la elaboración de tablas de mortalidad de la ciudad de Wroclaw que publicó el astrónomo Edmond Halley. Sin embargo, el análisis de supervivencia, tal como se conoce hoy, tiene sus raíces en la ingeniería, y está encaminado a analizar la duración y la fiabilidad de los diferentes elementos que forman una máquina. La Segunda Guerra Mundial aceleró el desarrollo de estas técnicas. En ciencias de la salud, el auge de estas técnicas empezó hacia los años setenta del siglo XX. Durante las últimas 2 décadas, el análisis de supervivencia se ha convertido en una de las herramientas más importantes de la investigación clínica y epidemiológica.

4. Tipos de Análisis de Supervivencia:

El análisis de supervivencia puede ser abordado desde varias perspectivas, incluyendo:

Curva de Kaplan-Meier: Un método no paramétrico utilizado para estimar la función de supervivencia a partir de datos de tiempo de vida.

Modelo de Riesgos Proporcionales de Cox: Un modelo semi-paramétrico que examina el efecto de varias variables sobre el tiempo de supervivencia.

Análisis de Vida Actuarial: Utiliza tablas de vida y métodos actuariales para analizar datos de supervivencia.

5. Aplicación del Análisis de Supervivencia:

En registros médicos y la estadística de la salud, el análisis de supervivencia tiene aplicaciones prácticas cruciales.

Estudios Clínicos: Evaluar la eficacia de nuevos tratamientos y terapias comparando los tiempos de supervivencia entre grupos de pacientes.

Pronóstico de Pacientes: Utilizar modelos de supervivencia para predecir la esperanza de vida y la evolución de enfermedades en pacientes individuales.

Seguimiento de Enfermedades Crónicas: Analizar el tiempo hasta la progresión de enfermedades crónicas y el impacto de diferentes factores en la supervivencia.

Epidemiología: Estudiar la incidencia y la supervivencia de enfermedades en poblaciones específicas, ayudando a identificar factores de riesgo y proteger la salud pública.

Salud Pública: Evaluar la efectividad de intervenciones sanitarias y programas de prevención mediante el análisis del tiempo hasta la ocurrencia de eventos de salud negativos.

Investigación Biomédica: Analizar datos de supervivencia de estudios de laboratorio y ensayos clínicos para avanzar en el conocimiento de enfermedades y tratamientos.

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R y analítica en español con el profe Julio Alonso

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Análisis de Supervivencia - Introducción Rápida

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ANÁLISIS DE REGRESIÓN

1. ¿Qué es un análisis de regresión?

El análisis de regresión es un método estadístico que permite examinar la relación entre dos o más variables e identificar cuáles son las que tienen mayor impacto en un tema de interés. El proceso de realizar una regresión permite determinar con confianza cuáles son los factores más importantes, cuáles se pueden ignorar y cómo influyen entre sí. Dichos factores se denominan variables las cuales se clasifican en:

Variable(s) dependiente(s): Es el factor más importante, el cual se está tratando de entender o predecir.

Variable(s) independiente(s): Es el factor que tú crees que puede impactar en tu variable dependiente.

2. Tipos de análisis de regresión

Los diferentes tipos de análisis de regresión son los siguientes:

Modelo de regresión lineal simple

La regresión lineal simple es la técnica más utilizada, es una forma que permite modelar una relación entre dos conjuntos de variables.

Modelo de regresión lineal múltiple

La regresión lineal múltiple es una técnica estadística que se encarga de analizar situaciones que involucran más de una variable.

Modelo de regresión no lineal

La regresión no lineal es un proceso más complicado donde puede ocurrir que en el número de parámetros no coincida con el de variables explicativas.

3. Importancia del análisis de regresión

El análisis de regresión es útil para una organización, ya que permite determinar el grado en que las variables independientes influyen en las variables dependientes. Además, permite explicar un fenómeno y predecir cosas acerca del futuro, además de obtener información empresarial valiosa y accionable.

Este método ofrece información sobre la organización de los costos y cómo las funciones de las variables pueden afectar al producto.

Realizar un análisis de regresión te permitirá  tomar decisiones empresariales más informadas y eficientes y desarrollar estrategias para mejorar la calidad de tus productos y servicios, lo que posteriormente beneficiará los ingresos en tu organización.

4. Características del Análisis de Regresión: Claves del Éxito

Para ser efectivo, el análisis de regresión debe tener ciertas características:

Linealidad: Supone una relación lineal entre las variables independientes y la dependiente.

Independencia: Las observaciones deben ser independientes entre sí.

Homoscedasticidad: La varianza de los errores debe ser constante a lo largo de los valores de las variables independientes.

Normalidad: Los errores deben estar distribuidos normalmente.

5. Aplicación del Análisis de Regresión: Datos en Acción

En registros médicos y la estadística de la salud, el análisis de regresión tiene aplicaciones prácticas esenciales.

Predicción de Resultados Clínicos: Utilizar regresión lineal múltiple para predecir el resultado de tratamientos médicos basándose en múltiples factores del paciente, como edad, historial médico y parámetros biométricos.

Identificación de Factores de Riesgo: Emplear regresión logística para identificar y cuantificar factores de riesgo asociados con enfermedades específicas.

Evaluación de Intervenciones: Utilizar modelos de regresión para evaluar la efectividad de diferentes intervenciones médicas y tratamientos.

Estudios Epidemiológicos: Aplicar regresión logística para analizar la relación entre exposiciones a factores ambientales y la incidencia de enfermedades en la población.

Análisis de Causas de Mortalidad: Utilizar regresión lineal múltiple para investigar las causas de mortalidad y su relación con diversos factores socioeconómicos y de estilo de vida.

Modelado de Datos Longitudinales: Emplear técnicas de regresión para analizar datos de estudios longitudinales y comprender cómo las variables de salud cambian a lo largo del tiempo.

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ANÁLISIS DE REDES SOCIALES

1. ¿Qué es el Análisis de Redes Sociales?

El análisis de redes sociales es la recopilación y el análisis de puntos de datos que te ayudan a medir el rendimiento de tus cuentas de redes sociales.

Estas son las métricas que te ayudarán a evaluar tu estrategia de marketing en redes sociales tanto a nivel macro como micro. Además de ayudarte a ver cómo las redes sociales contribuyen a tus objetivos comerciales más importantes, también pueden ayudarte a medir el sentimiento del cliente, detectar tendencias y evitar crisis de relaciones públicas antes de que sucedan.

2. ¿Por qué es importante el Análisis de Redes Sociales?

El análisis de redes sociales ayuda a las empresas a abordar estas experiencias y utilizarlas para:

Detectar tendencias relacionadas con ofertas y marcas.

Comprender las conversaciones: lo que se dice y cómo se recibe.

Derivar el sentimiento del cliente hacia los productos y servicios

Medir la respuesta a las redes sociales y otras comunicaciones.

Identificar características de alto valor para un producto o servicio.

Descubra lo que dicen los competidores y su eficacia

Mapear cómo los canales y socios externos pueden afectar el rendimiento

3. Historia del Análisis de Redes Sociales

El Análisis de Redes Sociales (ARS) surgió gracias a las aportaciones de diversas ciencias como la sociología, psicología, antropología y matemáticas, todas interesadas en entender los fenómenos relacionales y cómo las relaciones condicionan la acción y el comportamiento. Por ejemplo, el psicólogo Jacob Moreno creó sociogramas para explicar la influencia mutua entre los pacientes en sus terapias. El antropólogo John Barnes destacó la importancia de las conexiones sociales por encima de la cultura en el comportamiento de las personas migradas en Noruega. El sociólogo Harrison White sugirió ver el mercado y la sociedad como una red de conexiones, y su alumno, Mark Granovetter, desarrolló teorías como la fortaleza de los vínculos débiles y la inserción de la acción económica. De la teoría de grafos se adoptaron conceptos y procesos para analizar datos relacionales. Desde inicios del siglo XX, se graficaban relaciones sociales para identificar actores centrales, como en el estudio de la correspondencia postal por parte de la policía del Zar ruso para controlar a los revolucionarios. Por lo tanto, el ARS es el resultado de múltiples contribuciones y no fue creado por una sola persona.

4. Crecimiento del Análisis de Redes Sociales

El crecimiento del Análisis de Redes Sociales (ARS) ha sido significativo y multifacético, reflejando su evolución desde sus inicios hasta su estado actual como una herramienta clave en diversas disciplinas. A continuación, se detallan algunos aspectos clave de su crecimiento:

Multidisciplinariedad:

El ARS ha crecido al integrar conceptos de diversas ciencias, como la sociología, psicología, antropología, y matemáticas. Cada disciplina ha aportado enfoques únicos y herramientas metodológicas, enriqueciendo el análisis de las redes sociales y ampliando su aplicabilidad.

Desarrollo de Métodos y Técnicas:

A lo largo de los años, el ARS ha adoptado y desarrollado métodos y técnicas avanzadas para mapear y analizar redes. Esto incluye el uso de algoritmos de teoría de grafos, modelos estadísticos y herramientas de visualización de datos, lo que permite un análisis más preciso y detallado de las relaciones y estructuras sociales.

Aplicaciones en Diversos Campos:

El ARS se ha aplicado en una amplia gama de campos, incluyendo la salud pública, marketing, criminología, estudios organizacionales, y ciencia política. Esta expansión ha demostrado su versatilidad y utilidad en abordar problemas complejos relacionados con las interacciones humanas y la difusión de información.

Innovaciones Tecnológicas:

La disponibilidad y el avance de tecnologías digitales y de la información han impulsado el crecimiento del ARS. Las plataformas de redes sociales y la abundancia de datos digitales permiten a los investigadores recolectar y analizar grandes volúmenes de datos relacionales de manera eficiente.

Fortalecimiento de Teorías y Conceptos:

Teorías como la "fortaleza de los vínculos débiles" de Mark Granovetter han ganado prominencia, proporcionando un marco conceptual robusto para entender cómo las redes influyen en el comportamiento individual y colectivo. Estas teorías han sido fundamentales en la evolución del ARS y en su capacidad para explicar fenómenos sociales complejos.

Colaboración y Comunidad Científica:

La creación de una comunidad científica global y colaborativa ha sido vital para el crecimiento del ARS. Conferencias, publicaciones y redes de investigadores han facilitado el intercambio de ideas y avances, fomentando el desarrollo continuo del campo.

Reconocimiento y Uso Institucional:

Cada vez más, instituciones y organizaciones reconocen el valor del ARS y lo incorporan en sus prácticas. Desde empresas que analizan redes de clientes hasta gobiernos que estudian redes criminales, el ARS se ha convertido en una herramienta esencial para la toma de decisiones estratégicas.

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Herramientas de Análisis de Redes Sociales #keyhole