Desde mi perspectiva la estadística cumple un papel vital en el análisis e interpretación de datos y facilita la compresión de estos para llegar a conclusiones que aporten a la toma de decisiones.

Además, utilizo la desviación estándar muestral para evaluar la dispersión de los datos y entender la variabilidad en los montos de los préstamos solicitados. Esto es crucial para determinar la estabilidad de nuestros modelos de riesgo y para identificar posibles outliers que puedan indicar riesgos crediticios potenciales.

Importante que un buen resultado no nos aleje de la mejora contínua y la búsqueda de la excelencia

1. Análisis y Toma de Decisiones Informadas: La estadística descriptiva permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos para extraer conclusiones significativas. Esto facilita la toma de decisiones basada en datos objetivos en lugar de intuiciones o suposiciones.

2. Identificación de Tendencias y Patrones: Ayuda a identificar tendencias y patrones en los datos históricos, lo cual es crucial para prever y planificar estrategias futuras. Por ejemplo, una empresa puede detectar patrones de comportamiento del cliente y adaptar sus ofertas de productos en consecuencia.

3. Medición y Evaluación del Desempeño: Las métricas estadísticas permiten a las empresas medir y evaluar su desempeño en diferentes áreas, como la eficiencia operativa, la satisfacción del cliente y el rendimiento financiero.

4. Optimización de Recursos: Al entender mejor sus operaciones, las empresas pueden optimizar el uso de recursos, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.

Importancia actual de la estadística descriptiva en las empresas:

1. Competencia y Mercado Global: En un mercado altamente competitivo y globalizado, las empresas necesitan aprovechar la estadística descriptiva para mantenerse competitivas y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado.

2. Big Data y Analítica: Con el crecimiento exponencial de los datos (Big Data), la capacidad de analizar y sintetizar esta información es más importante que nunca. La estadística descriptiva es el primer paso en el análisis de datos.

3. Personalización y Experiencia del Cliente: Las empresas utilizan la estadística descriptiva para personalizar productos y servicios, mejorando la experiencia del cliente y aumentando la lealtad del cliente.

4. Cumplimiento Normativo y Gestión de Riesgos: Ayuda a las empresas a cumplir con regulaciones y normativas, además de identificar y gestionar riesgos potenciales de manera más eficaz.

En resumen, la estadística descriptiva es fundamental en el mundo laboral actual porque permite a las empresas transformar datos brutos en información útil, apoyando la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua de las operaciones y servicios.

https://www.qualtrics.com/en-au/experience-management/customer/service-metrics/#:~:text=Customer%20Satisfaction%20(CSAT),Social%20media%20metrics

Usualmente como en la empresa en la cual estoy relacionado, manejamos clientes los cuales quieren que se les apoye en la gestión de datos, en efecto me ha tocado para hacer determinadas validaciones y evaluaciones sobre los mismos, utilizar estos calculos de media aritmetica. No he utilizado mucho la mediana, ni desviación muestral entre otros. Pero me parece interesante el uso que se le puede dar y mucho más para entender el comportamiento de los datos, hacia donde tienden y eso permite que se puedan tomar decisiones, sobre determinadas alternativas o también para mejora contínua en procesos.

Saludos.

Luis B.

El uso de estadística descriptiva en las entidades del sector salud permite monitorear la calidad del servicio y el cumplimiento normativo, a través de indicadores estadísticos que permitan identificar el desempeño de la EPS respecto a los estándares exigidos y las políticas de salud pública.

Sin embargo, reconozco que no he utilizado con tanta frecuencia herramientas como la mediana o la desviación muestral, pero me parece muy interesante su potencial para entender el comportamiento de los datos, detectar sesgos o variaciones y analizar hacia dónde tienden los resultados. Sin duda, aplicar estos indicadores permite tomar decisiones más informadas, proponer mejoras en los procesos de atención y contribuir a una gestión más eficiente basada en evidencia.

En particular, la estadística descriptiva nos permite:

1. Comprender el comportamiento del mercado: Al analizar datos de ventas, precios, y preferencias de los consumidores, podemos identificar tendencias y patrones que guían nuestras estrategias de marketing y desarrollo de productos.

2. Evaluar el rendimiento operativo: Estadísticas como tiempos de producción, niveles de inventario, y tasas de eficiencia nos ayudan a identificar áreas de mejora y optimizar nuestros procesos internos.

3. Segmentar clientes: Con medidas descriptivas, podemos entender mejor los diferentes grupos de consumidores y adaptar nuestras ofertas para satisfacer mejor sus necesidades.

La capacidad de resumir y visualizar datos a través de estadísticas descriptivas facilita una toma de decisiones más ágil y fundamentada, impulsando el crecimiento y la adaptabilidad de nuestra empresa en un entorno competitivo. En esencia, estos análisis descriptivos sirven como el primer paso hacia estrategias más complejas y enriquecedoras, basadas en la analítica avanzada.

• Histograma para ver la forma.

• CV para comparar mercados distintos.

• Mediana para sesgos.

• Curtosis para entender concentración.

Ya sea que trabajemos con muestras o el universo de datos, nuestras conclusiones deben ser precisas y contundentes para identificar los patrones usuales e inusuales que a través de los coeficientes de desviación y asimetría requerimos identificar y evaluar su impacto y tendencia.

El promedio es siempre el punto de partida para hacernos una idea de por donde van los números, pero sabemos que por si mismo tiene que complementarse con la mediana para mejor y mayor precisión y desde luego, la pregunta que siempre nos surge es qué tanto y hacia donde va la desviación.

Realizaba análisis de cartera de crédito para establecer un modelo para el cálculo de la pérdida crediticia esperada. Para realizar este modelo, fue necesario analizar 10 años de datos en Excel para determinar en qué punto los préstamos tendían a convertirse en morosos. Fue necesario medir media aritmética, mediana, moda y otros indicadores suavizantes. En la actualidad, las herramientas de estadística descriptica nos pueden ayudar a realizar segmentos de cartera de crédito, detectar datos atípicos y establecer procesos de gestión de riesgo y planificar la necesidad de liquidez a través del conocimiento de la información estadística de la data de préstamos otorgados, entre otras utilidades.

Por ejemplo, hemos construido modelos predictivos para estimar cómo cambia el desempeño cuando la fuerza de ventas mejora variables operativas como la frecuencia de visitas, la secuencia de contactos y los eventos con clientes. A nivel descriptivo, primero analizamos la distribución de estas variables (promedios, medianas, dispersión y valores atípicos) para entender la realidad del terreno; luego modelamos escenarios que nos permiten responder preguntas muy prácticas: ¿cuánto podría mejorar el resultado si aumentamos la cobertura? ¿Cuál es el punto de equilibrio entre más visitas y calidad de interacción? ¿Qué actividades generan mayor retorno?

Además, hemos aplicado clusterización para identificar grupos de clientes con patrones similares (por potencial, comportamiento de compra, respuesta a promoción y ubicación). Esto nos ayudó a ordenar el territorio con una lógica más objetiva y a mejorar la segmentación y el targeting, no solo por “intuición comercial”, sino por datos. En la práctica, el resultado ha sido un uso más eficiente de los recursos: focalizar el esfuerzo promocional donde hay mayor potencial, mejorar la planificación de rutas y, en general, alinear la estrategia comercial con lo que realmente está pasando en el mercado.

En resumen, mi experiencia me confirma que la estadística se vuelve una ventaja competitiva cuando se usa para priorizar, medir impacto y aprender rápido. No reemplaza la visión comercial, pero sí la fortalece: me permite tomar decisiones con más confianza y justificar acciones con evidencia.