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¿Cuáles son las herramientas estadísticas para el análisis de datos?
En la actualidad, el análisis de datos se ha vuelto fundamental para el éxito empresarial al permitir la gestión eficiente de información, la toma de decisiones efectivas y la mejora en la calidad de productos y servicios. Las herramientas de análisis de datos brindan la capacidad de comprender las necesidades de los consumidores, predecir comportamientos y generar valor. Al alinear los datos con los objetivos de la empresa y convertirlos en información relevante, se obtiene una visión más amplia del entorno competitivo, lo que contribuye a la innovación y a la adaptación a cambios económicos y de mercado.

Gabriel Arteaga nos da a entender que el análisis de datos implica la aplicación sistemática de técnicas estadísticas y lógicas para describir la amplitud y estructura de los datos, simplificar su representación visual con imágenes, tablas y gráficos, evaluar tendencias estadísticas y probabilidades, y obtener conclusiones significativas. Estos métodos permiten deducir inferencias subyacentes, reduciendo el desorden innecesario causado por otros datos. Dado que la generación de datos es continua, el análisis se convierte en un proceso iterativo y en evolución en el que la recopilación y el análisis se realizan simultáneamente. Asegurar la integridad de los datos es una parte esencial del análisis de datos (Arteaga, 2021).

¿Cuáles son las mejores herramientas de análisis de datos?
Existen diversas herramientas estadísticas para analizar datos, cada una diseñada para abordar diferentes tipos de preguntas y conjuntos de datos, algunas de estas son:

1. Excel: Con diversas características convincentes y la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos con plugins adicionales, Excel se convierte en una herramienta versátil para el análisis de datos.

2. Cuadro: En la categoría de herramientas de Business Intelligence (BI), Tableau destaca por su enfoque en análisis de datos. Su Tabla Pivotante y Gráfico Pivotante simplifican la representación de datos, con funciones de limpieza y análisis avanzado.

3. Power BI: Evolucionando desde un plugin de Excel, Power BI es ahora una destacada herramienta de análisis de datos en tres versiones: Gratis, Pro y Premium. Utiliza PowerPivot y DAX para análisis avanzados similares a las fórmulas de Excel.

4. Informe Fino: Fine Report permite diseñar informes y sistemas de análisis de decisiones con operaciones simples de arrastrar y soltar. Conexión directa a bases de datos y formatos similares a Excel, también ofrece plantillas de tablero y bibliotecas de desarrollo visual propio.

5. R & Python: Lenguajes de programación poderosos; R es líder en análisis estadístico, desde distribuciones normales hasta aprendizaje automático. Python abarca análisis predictivos y aprendizaje automático, permitiendo comprender comportamientos de clientes y más.

6. SAS: Como lenguaje de programación para análisis y manipulación de datos, SAS accede a datos de diversas fuentes. Ofrece perfiles de clientes para análisis en web, redes sociales y marketing, permitiendo predicciones y optimización de comunicaciones.

En el entorno actual impulsado por datos, la elección y dominio de las herramientas de análisis, como Excel, Tableau, Power BI, R y Python, es esencial para tomar decisiones informadas y fomentar la innovación. Estas herramientas permiten transformar datos en conocimiento accionable, potenciando la eficiencia y el crecimiento en un mundo empresarial en constante cambio.

Referencias Bibliográficas:
Arteaga, G. (2021) ¿Qué es el análisis de datos? métodos, técnicas y Herramientas, TestSiteForMe. Available at: https://www.testsiteforme.com/tecnica-de-procesamiento-y-analisis-de-datos/.

Herramientas de Análisis de Datos y Su Importancia (2022) Educación Sin Fronteras. Available at: https://www.ucatalunya.edu.co/blog/las-mejores-herramientas-de-analisis-de-datos-y-su-importancia-para-la-toma-de-decisiones.

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Existen diversas herramientas estadísticas utilizadas para el análisis de datos, y cada una tiene sus propias aplicaciones y ventajas. Una de las herramientas estadísticas más fundamentales y ampliamente utilizadas es el análisis de regresión.

1. Coeficientes de regresión: Son los parámetros del modelo que representan la magnitud y dirección de la relación entre las variables independientes y la variable dependiente.

2. R cuadrado (R^2): Es una medida de la bondad de ajuste del modelo, que indica la proporción de la variabilidad total de la variable dependiente que es explicada por el modelo.

3. Análisis de residuos: Es una herramienta importante para evaluar la adecuación del modelo. Los residuos son las diferencias entre los valores observados y los valores predichos por el modelo.

4. Inferencia estadística: El análisis de regresión permite realizar inferencias sobre los coeficientes de regresión y evaluar si son estadísticamente significativos.

https://blog.mdcloud.es/analisis-de-datos-estadisticos-que-es-y-como-aplicarlo-sin-esfuerzo/#:~:text=Tradicionalmente%2C%20las%20herramientas%20m%C3%A1s%20completas,son%20Matlab%2C%20R%20y%20SPSS.

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El análisis de datos estadísticos es el proceso que nos permite interpretar los datos numéricos que disponemos, con el objetivo de tomar las decisiones de negocio más eficaces. De hecho,las empresas pueden tomar decisiones 5 veces más rápido que su competencia si las basan en el análisis de datos ( Bain & Company).

Cada decisión que se quiera tomar en nuestras organizaciones debe estar basada en datos. Esto significa que la estadística es una herramienta muy potente en nuestras manos. Por ello, cerca del 81% de los directivos considera que sus decisiones deben estar basadas en datos ( EY y Nimbus Ninety).

Existen muchas herramientas para el análisis de datos estadísticos, Excel es una de ellas. Este software cuenta con funciones estadísticas que nos facilitan la gestión de los datos.

¿Qué es el análisis de datos estadísticos?

La estadística es una ciencia matemática que se ocupa de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Así, la estadística se orienta a la extracción de conclusiones y a la toma de decisión.

En el mundo digital y de los negocios, el análisis de datos estadísticos está asociado a las técnicas de big data y de business intelligence. Ambas áreas aportan desde distintas perspectivas una serie de mecanismos para procesar y analizar datos. Esto con el fin de transformarlos en información estratégica y relevante para los negocios.

Etapas de análisis de datos estadísticos
El análisis de datos estadísticos es un proceso que se compone, principalmente, de 5 etapas distintas:

1. La recopilación de datos de la muestra seleccionada, provenientes de encuestas, redes sociales, big data, business intelligence, entre otros.

2. El procesado de los datos, que incluye su limpieza, filtrado, homogeneización.

3. La presentación de los datos, sobre todo de forma gráfica.

4. El análisis de los datos, que nos permite extraer conclusiones que valgan de forma general a partir de los datos de la muestra.

5. La interpretación de los datos, para detectar tendencias y patrones y predecir escenarios futuros.

¿Para qué sirve el análisis de datos estadísticos?

La estadística moderna es una ciencia que se aplica desde hace un siglo en un sinfín de campos, desde la salud hasta las ciencias sociales. Sin embargo, la reciente explosión del big data ha impulsado su aplicación a los negocios. Esto ha ofrecido a cada empresa que quiera mantenerse competitiva en el mercado unos instrumentos para tomar decisiones basadas en datos.

Por esto, el análisis de datos estadísticos es un proceso central en cada estrategia de inteligencia de negocio.

Este tipo de análisis de datos sirve para convertir los datos puros o brutos en insights de negocio. Es decir, en información valiosa y práctica que sirve para entender un negocio, el mercado y su contexto, permitiendo así tomar decisiones más efectivas.

¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos estadísticos?

Antes de todo análisis de datos estadísticos hay que tener en cuenta el tipo de datos de que disponemos. Así, unos datos cualitativos, provenientes de entrevistas, notas o documentos, nos proporcionan respuestas categóricas ya que miden cualidades; por otro lado, los datos cuantitativos nos proporcionan respuestas numéricas.

También es necesario tener en cuenta que la estadística se divide en dos ramas principales: la estadística descriptiva o deductiva y la estadística inferencial, o inductiva. La primera es útil a la hora de describir y representar los datos mediante técnicas numéricas y gráficas, mientras que la segunda permite obtener conclusiones utilizando la teoría de probabilidades.
Son muchas las técnicas de análisis de datos estadísticos a disposición, entre las cuales se encuentran:

El cálculo de la media aritmética entre valores y de la desviación estándar, para medir su distribución desde la media.

Visualización gráfica, mediante histogramas, gráficos circulares, barras, etc.

Correlación, que mide si existe una relación entre variables diferentes.

Regresión, mediante la cual se puede identificar si la evolución de una variable afecta a otras.

Series temporales, para predecir valores futuros analizando secuencias de valores pasados.

Data mining y otras técnicas de Big Data, para procesar grandes volúmenes de datos.

Análisis de sentimiento, para determinar la actitud de determinados agentes o personas frente a un asunto, a menudo utilizando datos provenientes de redes sociales.

Análisis semántico, que permite extraer conocimiento de grandes cantidades de textos.

Test A/B, para determinar cuál entre dos variables funciona mejor con experimentos aleatorios.

Machine learning, análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje automáticos, y permite excelentes rendimientos en presencia de big data.

¿Cómo se hace un análisis de datos estadísticos en Excel?

Tradicionalmente, las herramientas más completas para hacer análisis de datos son Matlab, R y SPSS. Se trata de programas que ofrecen amplias funcionalidades, pero que requieren habilidades en programación.

Por otro lado, si queremos realizar análisis de datos estadísticos más sencillos, Excel puede ser también una herramienta muy potente. Este programa de gestión de hojas de cálculo está dotado de funciones para realizar análisis estadísticos, además de herramientas gráficas como los histogramas.

Aquí puedes consultar la guía completa y oficial sobre cómo realizar análisis de datos estadísticos en Excel.

Cómo verás, en principio, solo es necesario activar la opción de herramienta de datos y tendremos a disposición funciones como:

histogramas,

varianza,

correlación,

regresión,

prueba F,

prueba T,

análisis de Fourier y muchas más.

Todo lo necesario para sacar partido a nuestros datos estadísticos. Sin embargo, si tienes problemas con las herramientas, entonces consulta esta guía sobre cómo cargar las herramientas para análisis estadístico en Excel.

El análisis de datos estadísticos, una disciplina imprescindible

Hemos visto como el análisis de datos estadísticos se está volviendo cada día más necesario para cualquier empresa que quiera ser data driven, frente a los retos del Big Data. Para ello, es necesario dotarse de profesionales adecuados, como científicos de datos y analistas. Además, es fundamental que los directivos también dominen que los conceptos principales de esta disciplina.

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Análisis de datos estadísticos: qué es y cómo aplicarlo sin esfuerzo

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Análisis de datos estadísticos: concepto, etapas y técnicas. Te explicamos cómo es el análisis de datos en Excel y cuál es la relación con el big data.

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El análisis de datos es una parte esencial en cualquier proceso de toma de decisiones, investigación y desarrollo en diversas áreas. Existen numerosas herramientas estadísticas que permiten extraer conocimientos, patrones y relaciones significativas de los datos. Algunas de las herramientas estadísticas más comunes son:

1. Regresión lineal: Es una técnica estadística que busca modelar la relación entre una variable dependiente (objetivo) y una o más variables independientes (predictoras) mediante una línea recta. Es útil para predecir valores futuros y comprender la naturaleza de la relación entre las variables. Se utiliza ampliamente en campos como la economía, la investigación científica y el análisis de tendencias.

2. Análisis de varianza (ANOVA): Se emplea para comparar la media de tres o más grupos para determinar si existen diferencias significativas entre ellos. Es común en estudios experimentales y permite evaluar el efecto de diferentes tratamientos o variables categóricas en los resultados.

3. Pruebas de hipótesis: Estas pruebas estadísticas se utilizan para tomar decisiones basadas en la evidencia. Se plantea una hipótesis nula (H0) y una hipótesis alternativa (H1), y luego se recolectan datos para determinar si hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. Algunas pruebas de hipótesis comunes son la prueba t de Student, la prueba Z y la prueba chi-cuadrado.

4. Análisis de componentes principales (ACP): Es una técnica de reducción de dimensionalidad que permite transformar un conjunto de variables correlacionadas en un conjunto más pequeño de variables no correlacionadas llamadas componentes principales. Es útil para simplificar la interpretación de datos y visualizar patrones ocultos.

5. Análisis de cluster: Esta herramienta agrupa datos similares basándose en su similitud, permitiendo identificar patrones y segmentos dentro de los datos. Es útil en marketing, segmentación de clientes y análisis de datos no etiquetados.

Ahora, analicemos en detalle el Análisis de Componentes Principales (ACP):

El Análisis de Componentes Principales es una técnica de transformación lineal utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos mientras conserva la mayor cantidad posible de información. Su objetivo es encontrar una nueva base de coordenadas en la que los datos sean lo más dispersos posible a lo largo de los ejes, lo que permite eliminar la correlación entre las variables originales y capturar las principales fuentes de variabilidad en los datos.

Pasos para realizar el Análisis de Componentes Principales:

1. Estandarización de datos: Es necesario estandarizar las variables para que tengan media cero y desviación estándar igual a uno. Esto asegura que todas las variables tengan el mismo peso en el análisis, evitando que una variable con una escala más amplia domine la variabilidad.

2. Cálculo de la matriz de covarianza o correlación: Se calcula la matriz de covarianza si las variables tienen unidades similares o la matriz de correlación si las unidades son diferentes. La matriz indica cómo se relacionan las variables entre sí.

3. Cálculo de los componentes principales: Se determinan los autovectores y autovalores de la matriz de covarianza o correlación. Los autovectores representan la nueva base de coordenadas, y los autovalores indican la cantidad de varianza explicada por cada componente principal.

4. Selección de componentes principales: Se eligen los primeros componentes principales que expliquen una cantidad significativa de varianza total. Puede ser mediante la "regla del codo" o la suma acumulada de varianza explicada.

5. Proyección de datos: Los datos originales se proyectan sobre las componentes principales seleccionadas para obtener las nuevas coordenadas de los datos en el espacio transformado.

Ventajas del ACP:

Permite reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, lo que facilita la visualización y la interpretación.

Ayuda a eliminar la multicolinealidad entre variables altamente correlacionadas.

Conserva la mayor parte de la información relevante en los primeros componentes principales.

Desventajas del ACP:

Al reducir la dimensionalidad, se pierde cierta cantidad de información, lo que puede afectar la precisión en ciertas aplicaciones.

La interpretación de las componentes principales puede ser compleja cuando se trata de muchas variables originales.

El Análisis de Componentes Principales es una herramienta poderosa para simplificar la estructura de datos complejos y encontrar patrones ocultos. Se utiliza en diversas áreas, como el análisis financiero, la clasificación de imágenes y el procesamiento de señales, para mencionar solo algunas. Sin embargo, es fundamental entender las limitaciones y considerar su aplicación adecuada según el contexto específico del análisis de datos que se está realizando.

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¿Cuáles son las herramientas estadísticas para el análisis de datos? Analice una de ellas.
Existen diversas herramientas estadísticas para el análisis de datos, y cada una de ellas tiene su utilidad específica en función del tipo de datos y las preguntas que se desean responder. Una herramienta estadística utilizada es el análisis de regresión. Analicemos en qué consiste esta técnica
Análisis de regresión: El análisis de regresión es una técnica estadística que se utiliza para examinar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Su objetivo principal es entender cómo cambia la variable dependiente cuando se modifican las variables independientes.

Hay dos tipos principales de análisis de regresión:

1. Regresión lineal simple: Cuando solo se utiliza una variable independiente para predecir la variable dependiente. En este caso, el modelo asume que la relación entre ambas variables es lineal.

2. Regresión lineal múltiple: Cuando se utilizan dos o más variables independientes para predecir la variable dependiente. Aquí, se supone que la relación entre las variables es una combinación lineal de las variables independientes.

BIBLIOGRAFIA
QuestionPro,(2021) regresión https://www.questionpro.com/blog/es/analisis-de-regresion/

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¿Cuáles son las herramientas estadísticas para el análisis de datos?

Existen varias herramientas para realizar análisis estadístico, incluyendo SPSS, SAS, R, Stata, JMP, y otras. Una vez que se aprende a utilizar una de estas herramientas, aprender a usar otras será más sencillo. A continuación, se han seleccionado algunos paquetes de software para análisis estadístico que son completos y confiables en análisis profundos. Aunque cada persona puede tener sus favoritos, estos paquetes suelen destacar por su versatilidad y capacidad para análisis más avanzados.

Estas son algunos de las herramientas de análisis estadístico:

1.       SPSS (IBM): Ampliamente utilizado para análisis del comportamiento humano, ofrece estadísticas descriptivas, análisis paramétricos y no paramétricos, y representaciones gráficas.

2.       Stata: Contiene muchas herramientas estadísticas para la gestión y análisis de datos, con una codificación sencilla y rápida ejecución.

3.       R (R Foundation for Statistical Computing): Poderosa herramienta para investigar comportamientos humanos y otros datos estadísticos, con una curva de aprendizaje pronunciada que requiere codificación.

4.       EViews: Orientado a investigadores académicos, permite pruebas, gestión y visualización eficiente de grandes datos, así como pronósticos y modelado.

5.       MATLAB (The Mathworks): Ampliamente utilizado en ciencias e ingeniería, ofrece flexibilidad y una variedad de cajas de herramientas para investigaciones.

6.       Microsoft Excel: No es una solución avanzada, pero es accesible para visualizar datos y estadísticas simples.

7.       SAS (software de análisis estadístico): Ampliamente utilizado en investigación empresarial, sanitaria y comportamiento humano, ofrece análisis avanzados y gráficos.

8.       Prisma GraphPad: Popular en estadísticas para biología, también se puede usar en otros campos, con opciones de secuencias de comandos disponibles.

9.       Minitab: Incluye herramientas de estadísticas avanzadas, accesible tanto para principiantes como usuarios experimentados.

10.   JMP: Combina estadísticas poderosas con gráficos dinámicos para análisis interactivo y visual, fácil de usar una vez dominado.

11.   La elección de la herramienta adecuada dependerá de la pregunta de investigación, conocimiento de estadísticas y experiencia en codificación. Además, es fundamental asegurarse de recopilar datos de manera correcta y con calidad independientemente de la herramienta utilizada.

Y la herramienta a realizar el análisis general es la herramienta SAS (software de análisis estadístico) SAS (Statistical Analysis System) es una plataforma de software ampliamente utilizada para el análisis estadístico y la minería de datos. Fue desarrollada por SAS Institute Inc. y se ha convertido en una de las herramientas más populares en diversos campos, como negocios, investigación, salud y ciencias sociales, debido a su versatilidad y capacidad para realizar análisis avanzados.

Características destacadas de SAS:

1.       Capacidad de análisis avanzado: SAS ofrece una amplia gama de técnicas estadísticas y modelos avanzados que permiten a los usuarios realizar análisis complejos y obtener información significativa a partir de los datos. Esto incluye análisis multivariados, análisis de regresión, pruebas de hipótesis, análisis de supervivencia y muchos más.

2.       Interfaz gráfica y codificación: SAS proporciona una interfaz gráfica de usuario (GUI) que facilita la realización de análisis estadísticos básicos. Al mismo tiempo, permite a los usuarios realizar análisis más sofisticados mediante la codificación en lenguaje SAS, que ofrece un alto nivel de flexibilidad y control.

3.       Escalabilidad y eficiencia: SAS es conocido por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y llevar a cabo análisis complejos de manera eficiente. Es utilizado por muchas empresas y organizaciones para el procesamiento de grandes bases de datos y análisis a gran escala.

4.       Amplia documentación y comunidad: SAS cuenta con una extensa documentación y recursos en línea que facilitan el aprendizaje y la resolución de problemas. Además, tiene una comunidad activa de usuarios y expertos que comparten conocimientos y brindan soporte.

5.       Sectores de aplicación: SAS se aplica en diversas áreas, como análisis de negocios, ciencias de la salud, investigación académica, análisis de datos financieros, entre otros. Su versatilidad y capacidad para manejar datos complejos lo hacen valioso en una amplia gama de industrias y disciplinas.

6.       Licencia y costo: A diferencia de algunas herramientas de análisis estadístico de código abierto, SAS es una solución comercial y requiere una licencia para su uso. Esto puede hacer que su costo sea una consideración para ciertos usuarios o empresas.

SAS es una herramienta poderosa y versátil para el análisis estadístico, con una amplia gama de capacidades y una comunidad sólida de usuarios. Es una opción preferida para aquellos que necesitan realizar análisis avanzados en entornos empresariales y de investigación donde la eficiencia y la escalabilidad son fundamentales. Sin embargo, su uso puede requerir un tiempo de aprendizaje mayor en comparación con algunas herramientas más simples o de código abierto.

Referencias

TECNOLOGIAS INFORMACION. (12 de Agosto de 2019). Herramientas para realizar análisis estadístico. Obtenido de Análisis Estadístico: https://www.tecnologias-informacion.com/herramientasestadistico.html

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Las herramientas más completas para hacer análisis de datos son Matlab, R y SPSS. Se trata de programas que ofrecen amplias funcionalidades, pero que requieren habilidades en programación.

Por otro lado, si queremos realizar análisis de datos estadísticos más sencillos, Excel puede ser también una herramienta muy potente. Este programa de gestión de hojas de cálculo está dotado de funciones para realizar análisis estadísticos, además de herramientas gráficas como los histogramas.

Aquí puedes consultar la guía completa y oficial sobre cómo realizar análisis de datos estadísticos en Excel.

Cómo verás, en principio, solo es necesario activar la opción de herramienta de datos y tendremos a disposición funciones como:

histogramas,

varianza,

correlación,

regresión,

prueba F,

prueba T,

análisis de Fourier y muchas más.

Todo lo necesario para sacar partido a nuestros datos estadísticos. Sin embargo, si tienes problemas con las herramientas, entonces consulta esta guía sobre cómo cargar las herramientas para análisis estadístico en Excel. (2018, 2018)

Bibliografía

2018, C. (2018). MEDIAPRO. Obtenido de Análisis de datos estadísticos en Excel: https://blog.mdcloud.es/analisis-de-datos-estadisticos-que-es-y-como-aplicarlo-sin-esfuerzo/#:~:text=Tradicionalmente%2C%20las%20herramientas%20m%C3%A1s%20completas,son%20Matlab%2C%20R%20y%20SPSS.

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¿Cuáles son las herramientas estadísticas para el análisis de datos?
Tradicionalmente, las herramientas más completas para hacer análisis de datos son Matlab, R y SPSS. Se trata de programas que ofrecen amplias funcionalidades, pero que requieren habilidades en programación.
Si queremos realizar análisis de datos estadísticos más sencillos, Excel puede ser también una herramienta muy potente. Este programa de gestión de hojas de cálculo está dotado de funciones para realizar análisis estadísticos, además de herramientas gráficas como los histogramas.

BIBLIOGRAFIA:
https://blog.mdcloud.es/analisis-de-datos-estadisticos-que-es-y-como-aplicarlo-sin-esfuerzo/#:~:text=Tradicionalmente%2C%20las%20herramientas%20m%C3%A1s%20completas,que%20requieren%20habilidades%20en%20programaci%C3%B3n.

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El análisis de datos estadísticos es el proceso que nos permite interpretar los datos numéricos que disponemos, con el objetivo de tomar las decisiones de negocio más eficaces. De hecho,las empresas pueden tomar decisiones 5 veces más rápido que su competencia si las basan en el análisis de datos ( Bain & Company).

Cada decisión que se quiera tomar en nuestras organizaciones debe estar basada en datos. Esto significa que la estadística es una herramienta muy potente en nuestras manos. Por ello, cerca del 81% de los directivos considera que sus decisiones deben estar basadas en datos ( EY y Nimbus Ninety).

Existen muchas herramientas para el análisis de datos estadísticos, Excel es una de ellas. Este software cuenta con funciones estadísticas que nos facilitan la gestión de los datos.

¿Qué es el análisis de datos estadísticos?

La estadística es una ciencia matemática que se ocupa de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Así, la estadística se orienta a la extracción de conclusiones y a la toma de decisión.

En el mundo digital y de los negocios, el análisis de datos estadísticos está asociado a las técnicas de big data y de business intelligence. Ambas áreas aportan desde distintas perspectivas una serie de mecanismos para procesar y analizar datos. Esto con el fin de transformarlos en información estratégica y relevante para los negocios.

Etapas de análisis de datos estadísticos
El análisis de datos estadísticos es un proceso que se compone, principalmente, de 5 etapas distintas:

1. La recopilación de datos de la muestra seleccionada, provenientes de encuestas, redes sociales, big data, business intelligence, entre otros.

2. El procesado de los datos, que incluye su limpieza, filtrado, homogeneización.

3. La presentación de los datos, sobre todo de forma gráfica.

4. El análisis de los datos, que nos permite extraer conclusiones que valgan de forma general a partir de los datos de la muestra.

5. La interpretación de los datos, para detectar tendencias y patrones y predecir escenarios futuros.

¿Para qué sirve el análisis de datos estadísticos?

La estadística moderna es una ciencia que se aplica desde hace un siglo en un sinfín de campos, desde la salud hasta las ciencias sociales. Sin embargo, la reciente explosión del big data ha impulsado su aplicación a los negocios. Esto ha ofrecido a cada empresa que quiera mantenerse competitiva en el mercado unos instrumentos para tomar decisiones basadas en datos.

Por esto, el análisis de datos estadísticos es un proceso central en cada estrategia de inteligencia de negocio.

Este tipo de análisis de datos sirve para convertir los datos puros o brutos en insights de negocio. Es decir, en información valiosa y práctica que sirve para entender un negocio, el mercado y su contexto, permitiendo así tomar decisiones más efectivas.

¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos estadísticos?

Antes de todo análisis de datos estadísticos hay que tener en cuenta el tipo de datos de que disponemos. Así, unos datos cualitativos, provenientes de entrevistas, notas o documentos, nos proporcionan respuestas categóricas ya que miden cualidades; por otro lado, los datos cuantitativos nos proporcionan respuestas numéricas.

También es necesario tener en cuenta que la estadística se divide en dos ramas principales: la estadística descriptiva o deductiva y la estadística inferencial, o inductiva. La primera es útil a la hora de describir y representar los datos mediante técnicas numéricas y gráficas, mientras que la segunda permite obtener conclusiones utilizando la teoría de probabilidades.
Son muchas las técnicas de análisis de datos estadísticos a disposición, entre las cuales se encuentran:

El cálculo de la media aritmética entre valores y de la desviación estándar, para medir su distribución desde la media.

Visualización gráfica, mediante histogramas, gráficos circulares, barras, etc.

Correlación, que mide si existe una relación entre variables diferentes.

Regresión, mediante la cual se puede identificar si la evolución de una variable afecta a otras.

Series temporales, para predecir valores futuros analizando secuencias de valores pasados.

Data mining y otras técnicas de Big Data, para procesar grandes volúmenes de datos.

Análisis de sentimiento, para determinar la actitud de determinados agentes o personas frente a un asunto, a menudo utilizando datos provenientes de redes sociales.

Análisis semántico, que permite extraer conocimiento de grandes cantidades de textos.

Test A/B, para determinar cuál entre dos variables funciona mejor con experimentos aleatorios.

Machine learning, análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje automáticos, y permite excelentes rendimientos en presencia de big data.

¿Cómo se hace un análisis de datos estadísticos en Excel?

Tradicionalmente, las herramientas más completas para hacer análisis de datos son Matlab, R y SPSS. Se trata de programas que ofrecen amplias funcionalidades, pero que requieren habilidades en programación.

Por otro lado, si queremos realizar análisis de datos estadísticos más sencillos, Excel puede ser también una herramienta muy potente. Este programa de gestión de hojas de cálculo está dotado de funciones para realizar análisis estadísticos, además de herramientas gráficas como los histogramas.

Aquí puedes consultar la guía completa y oficial sobre cómo realizar análisis de datos estadísticos en Excel.

Cómo verás, en principio, solo es necesario activar la opción de herramienta de datos y tendremos a disposición funciones como:

histogramas,

varianza,

correlación,

regresión,

prueba F,

prueba T,

análisis de Fourier y muchas más.

Todo lo necesario para sacar partido a nuestros datos estadísticos. Sin embargo, si tienes problemas con las herramientas, entonces consulta esta guía sobre cómo cargar las herramientas para análisis estadístico en Excel.

El análisis de datos estadísticos, una disciplina imprescindible

Hemos visto como el análisis de datos estadísticos se está volviendo cada día más necesario para cualquier empresa que quiera ser data driven, frente a los retos del Big Data. Para ello, es necesario dotarse de profesionales adecuados, como científicos de datos y analistas. Además, es fundamental que los directivos también dominen que los conceptos principales de esta disciplina.

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Análisis de datos estadísticos: qué es y cómo aplicarlo sin esfuerzo

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Análisis de datos estadísticos: concepto, etapas y técnicas. Te explicamos cómo es el análisis de datos en Excel y cuál es la relación con el big data.