10 técnicas de análisis de datos y un ejemplo de aplicación

En estadística avanzada, las técnicas de análisis de datos son útiles para extraer información relevante de datos. Existen, de hecho, muchas herramientas para este efecto, entre las que destacan los software y plataformas virtuales. Gracias a sus funcionalidades, operaciones, medidas y demás, los datos pueden interpretarse para tomar decisiones informadas en un sinfín de sectores, como la economía, el marketing, la medicina, entre otros. En este texto, precisamente, se abordan diez técnicas recurrentes del análisis de datos y se presenta un ejemplo de su aplicación.

10 técnicas de análisis de datos en estadística avanzada

1. Análisis descriptivo 

Con el análisis descriptivo, se busca no solo resumir, sino también interpretar los datos disponibles. Como técnica básica, permite poseer una visión general de los datos en tanto que los describe a través de valores propios del análisis estadístico, como la media, la mediana, la moda y la desviación estándar. 

2. Análisis exploratorio de datos (EDA) 

Se trata de un paso que antecede a los análisis cuantitativos rigurosos. En otras palabras, mediante la visualización de datos –para la que se utilizan softwares específicos–, los analistas pueden identificar tendencias, patrones, relaciones y anomalías a través de histogramas, gráficos, entre otros. 

3. Análisis inferencial 

Esta técnica de análisis de datos –tal como lo indica su nombre– tiene un carácter inferencial, por lo que es ampliamente utilizada para predecir características sobre la base de una muestra de datos. En ese sentido, es muy útil para tomar decisiones en campos como la ciencia y ámbito empresarial. Puede echar mano de los intervalos de confianza y de los modelos de regresión. 

4. Aprendizaje automático (machine learning) 

Partiendo de la base de modelos analíticos, el aprendizaje automático recurre a algoritmos que permiten no solo procesar grandes volúmenes de datos y aprender de ellos, sino también realizar predicciones. Para esto, utilizan redes neuronales y aprendizaje profundo (deep learning), lo que les permite aprender de manera autónoma. Forma parte de la inteligencia artificial. 

5. Análisis de series temporales 

Como técnica de análisis de datos, el análisis de series temporales permite trabajar comprender patrones y tendencias en un rango específico de tiempo. Debido a sus posibilidades, es un instrumento bastante utilizado en economía (precios) y meteorología (temperatura), por ejemplo. Se caracteriza por tomar datos ordenados y recolectados en intervalos regulares de tiempo. 

6. Análisis de regresión simple y múltiple 

En términos simples, cuando la regresión toma una sola variable, recibe el nombre de simple; al contar con más de una, se le denomina múltiple. Entonces, puede considerar variables independientes y dependientes, las cuales pueden ayudar a predecir valores a partir de las correlaciones entre aquellas. 

7. Análisis de clúster o de conglomerados (clustering) 

Se le denomina análisis de conglomerados porque permite agrupar objetos similares u homogéneos en grupos, también conocidos como clústeres. Esta técnica de análisis es comúnmente utilizada en la segmentación de clientes, agrupar textos por temas, determinas patrones climáticos, entre otros. En este sentido, forma parte de la minería de datos y big data, sobre todo, en análisis de mercados. 

8. Análisis de asociación (association rule mining) 

Este análisis busca relaciones o asociaciones entre variables (categóricas) en grandes conjuntos de datos. Permite, por lo tanto, determinar si algunas características están asociadas o no, y en qué grado. Se utiliza a menudo en el análisis de patrones de compra en función de lo que ofrecen determinados productos. 

9. Análisis de sentimientos 

Este análisis se utiliza para identificar y extraer opiniones de fuentes de texto. Es especialmente útil en redes sociales –sobre todo Twitter– y en la revisión de productos para entender las percepciones y opiniones de los consumidores. Asimismo, encuentra aplicaciones en el análisis de campañas electorales. 

10. Análisis de fiabilidad y confiabilidad 

Este análisis se ocupa de la evaluación de la fiabilidad y la confiabilidad de un sistema o un conjunto de datos a partir de métodos como el coeficiente test-retest, la consistencia eterna, las formas paralelas y, en ocasiones, el coeficiente Omega. Entonces, ayuda a determinar la precisión y la coherencia de los datos o sistemas. 

Marketing: ejemplo de aplicación de técnicas de análisis de datos 

Gracias a la existencia de una gran variedad de plataformas virtuales, el marketing encuentra en las técnicas de análisis de datos a unas aliadas poderosas para mejorar estrategias y plantear campañas efectivas. Precisamente, los datos que se recogen de dichas plataformas – como las redes sociales y los blogs, por ejemplo– dan cuenta de los hábitos de los consumidores y clientes potenciales. Se trata de una información que, correctamente procesada, permite una visión global y estratégica de las tendencias del mercado. El objetivo: tomar decisiones basadas en datos. 

Entonces, en este contexto, las plataformas y softwares de análisis de datos son imprescindibles. Entre ellas, se encuentra Google Analytics, un servicio de Google que ofrece la posibilidad de acceder a información sobre cantidad de usuarios, datos sobre inicios de sesión, geolocalización estimada, e información de los dispositivos y los navegadores utilizados. Con esto, es posible el análisis detallado del tráfico web, lo que proporciona información sobre los visitantes, sus comportamientos y las fuentes de tráfico. 

Ahora bien, como parte de la investigación de mercado y la implementación de estrategias, se pueden utilizar programas como KNIME (de código abierto), que ofrece soluciones de aprendizaje automático y minería de datos. Esta plataforma es muy útil para procesar información de texto (encuestas, comentarios, reseñas, entre otros), identificar tendencias, analizar sentimientos y analizar campañas (tasas de respuesta, ROI, conversiones, entre otros). Además, esta plataforma permite a los equipos de marketing construir y optimizar modelos predictivos utilizando datos históricos. 

Como puede verse, en marketing, los datos disponibles son valiosos para realizar diferentes tipos de análisis cuantitativo y análisis estadístico en torno a cifras relacionadas con CRO, búsqueda orgánica, tipos de dispositivos para la búsqueda, búsquedas por voz, e-mail marketing, tasas de rebote, entre otros. Con la recolección de datos y la aplicación del conjunto de técnicas antes mencionadas, es posible analizar datos para realizar inferencias, interpretar series temporales, comprender los sentimientos asociados a productos y servicios, segmentaciones, fijación de precios, desarrollo de nuevas ofertas, entre otros.

Conviértete en un especialista estudiando los posgrados de ESIBE

La mejor manera de convertirse en un especialista es optar por formaciones de alto nivel. Este es el caso de los estudios de posgrado, los cuales han cobrado gran relevancia en el mercado laboral en las últimas décadas. Esto es así porque los empleadores buscan a profesionales capaces de desempeñar funciones de manera óptima y acorde con las últimas innovaciones de sus áreas de conocimiento. 

ESIBE –consciente de esto– ofrece un amplio catálogo de masters y maestrías que cumplen con los más rigurosos estándares educativos a nivel internacional. Entonces, si buscas lograr tus objetivos personales y profesionales, puedes optar por estudiar nuestro Master de Formación Permanente en Técnicas Estadísticas + 60 Créditos ECTS. Con este posgrado, podrás adquirir conocimientos teórico-prácticos que te diferenciarán en los procesos de selección o ascenso. 

Además, en ESIBE contamos con una de las metodologías más innovadoras en el ámbito de la educación online. Se trata de la metodología Active, la cual aprovecha todos los beneficios del e-learning para que nuestros estudiantes puedan acceder a una educación con calidad europea y con los mejores contenidos elaborados por especialistas del sector. Nuestra experiencia y la satisfacción y empleabilidad de nuestros egresados nos respaldan. 

Conectamos continentes, impulsamos conocimiento