Todos los días, las empresas producen y almacenan cantidades masivas de datos, pero ¿qué sucede después de eso? Los datos pueden ayudar a recopilar información útil y valiosa sobre suscriptores, redes de clientes y empresas. El problema no siempre es una deficiencia en la cantidad de datos disponibles; más bien, el problema es que no está claro cómo procesar y utilizar exactamente los datos. El análisis de datos, como cualquier otro campo científico, es un proceso metódico que se divide en pasos. En cada etapa, se requiere un conjunto diferente de habilidades y conocimientos previos. Sin embargo, para obtener información relevante, es necesario tener una comprensión integral del proceso. En esta guía, explicaremos los pasos principales del proceso de análisis de datos cualitativos y el ciclo de vida de los datos.
Los datos también pueden ayudar a las empresas a encontrar nuevas perspectivas de productos, segmentos de marketing, procesos de flujo de trabajo y muchas otras cosas, especialmente cuando se vinculan con software de análisis. Cuando se trata de desarrollar resultados que puedan resistir un examen minucioso, tener una estructura fundamental es muy útil. Y esta podría ser la estructura fundamental que necesita.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es el proceso de limpieza, modificación y procesamiento de datos sin procesar para obtener información útil y pertinente. Esta información ayuda a las empresas a tomar decisiones comerciales críticas e inteligentes. La técnica contribuye a la mitigación de los riesgos inherentes a la toma de decisiones porque proporciona información y estadísticas útiles e importantes. Por lo general, estos vienen en forma de cuadros, gráficos, fotos y tablas.
El concepto de "big data" es uno que surge con frecuencia durante las conversaciones relacionadas con el análisis de datos. La conversión de grandes cantidades de datos en información útil depende en gran medida del análisis y el proceso de datos.
¿Qué es un proceso de análisis de datos?
El proceso de análisis de datos es el proceso de estudiar y analizar datos para reconocer tendencias de datos o llegar a decisiones comerciales. El proceso de análisis de datos hace uso de una amplia variedad de métodos, procesos y tecnologías. Además, el análisis de datos es un paso muy importante tanto para comprender el rendimiento actual de una empresa como para identificar mejoras potenciales en ese rendimiento que pueden conducir a un aumento de la rentabilidad.
Al realizar el análisis de datos a través del proceso, es necesario pasar por varias etapas. Estos incluyen la formulación del enunciado del problema para el proyecto; recopilar datos de una variedad de fuentes; limpiándolo; realizar análisis de datos exploratorios; identificar y eliminar valores atípicos; convertirlo en representaciones visuales como diagramas y gráficos; aplicar análisis estadísticos; y construir modelos de aprendizaje automático.
Pasos del proceso de análisis de datos
El proceso de análisis de datos es el conjunto de pasos que se deben completar para comprender y dar sentido lógico a los datos disponibles. Normalmente, es fácil saber qué parte del análisis de datos es más importante. Sin embargo, cada paso es tan importante como el siguiente para asegurarse de que evalúa los datos correctamente y que los resultados son útiles y se pueden poner en práctica. Veamos los pasos básicos que componen el flujo general de un proceso de análisis de datos.
#1. Comprender el negocio
Para los negocios, necesitamos tener un conocimiento sólido y una idea completa de sus actividades. ¿Qué decisiones tomará, qué datos analizará y con qué propósito? Mucha gente cree que la disponibilidad del conjunto de datos es suficiente para analizar cualquier tipo de patrón, pero esto es incorrecto; Por lo que sabemos, no existe un único conjunto de datos diseñado para analizar datos. Todo lo que necesitamos es permitir que estas preguntas definan los conjuntos de datos en sí mismos.
#2.Definiendo la pregunta
Definir su objetivo es lo siguiente en los pasos de cualquier proceso de análisis de datos. Esto se conoce como el "planteamiento del problema" en la jerga de análisis de datos.
Establecer sus objetivos implica formular una hipótesis y diseñar una estrategia para probarla. Preguntándose a sí mismo "¿a qué tipo de problema de negocios estoy tratando de dar una solución?" es un buen lugar para comenzar. Por lo tanto, decida su objetivo respondiendo a esta pregunta. Esto puede parecer una tarea sencilla, pero puede ser más difícil de lo que parece. La gerencia de su empresa, por ejemplo, preguntaría: "¿Por qué estamos perdiendo clientes?" y "¿Qué está pasando con nuestra base de clientes?" Sin embargo, es posible que estas preguntas no lleguen a la raíz del problema. El papel de un analista de datos es comprender el negocio y sus objetivos hasta el punto en que pueda formular el problema de la manera más efectiva.
#3. Recopilación de datos
La siguiente es la etapa de recopilación de datos. Aquí es donde obtienes información específica sobre la información que necesitarás recopilar para poder responder a tus preguntas. Hay muchas maneras diferentes de recopilar y combinar datos una vez que haya identificado su objetivo. De todos modos, es esencial que averigües qué datos necesitas. Para empezar, compruebe si su empresa ya tiene los datos que necesita. Tales pueden ser números de ventas, reseñas de clientes o resultados de encuestas de otros empleados y anteriores.
Ahora puedes pensar y evaluar si ya tienes todo lo que necesitas o si tendrás que buscarlo en otro lado. Alternativamente, puede optar por realizar un experimento u otra encuesta si este último es el caso. Cualquiera que sea el método que seleccione, el propósito final de esta fase es tener una idea o evaluación completa, integral y completa del problema que está tratando de abordar.
#4. Limpieza de datos
La siguiente etapa es preparar sus datos para el análisis después de haberlos recopilado. Ha hecho un gran trabajo recopilando datos de muchas fuentes y combinándolos. Sin embargo, aún no es el momento de ponerse la ropa de trabajo y empezar. La razón de esto es que los datos sin procesar rara vez son útiles en su forma actual. Es común encontrar errores, como valores faltantes, en él. Incluso los errores más simples pueden influir en sus resultados, aunque parezcan inocuos.
En esta sección, pasará algún tiempo asegurándose de que los datos estén en excelentes condiciones. El término "limpieza de datos" se refiere al acto de identificar y corregir cualquier dato erróneo o redundante, así como verificar cualquier discrepancia u omisión. Algunos ejemplos incluyen la eliminación de espacios innecesarios entre letras o símbolos y la eliminación de cualquier duplicación.
Esta es una etapa crítica, ya que la calidad de sus datos determinará en última instancia la corrección de su investigación.
#5. Analizando los datos
La siguiente fase de los pasos del proceso de análisis de datos es analizar sus datos después de limpiarlos. Usando una variedad de herramientas, comenzará el proceso de segmentar sus datos para obtener información útil. Descubrirá patrones y conexiones en grandes cantidades de datos utilizando métodos y técnicas de análisis de datos.
El análisis de datos depende básicamente del propósito de su proyecto. Sin embargo, una amplia gama de métodos están a su disposición. Algunos de los tipos de análisis más comunes incluyen el análisis univariado o bivariado, el análisis de series temporales y el análisis de regresión. Lo que más importa es cómo utiliza los distintos tipos, no las categorías en sí. Todo depende de lo que esperas aprender de la experiencia.
#6. Interpretar y compartir sus resultados
Has terminado con tu investigación. Ahora tiene su propio conjunto único de conocimientos. Después de analizar sus datos, deberá comunicar sus hallazgos al público oa las partes interesadas de su organización. En lugar de simplemente proporcionar los resultados brutos de su estudio, esto requiere interpretación y presentación de una manera que sea comprensible para una amplia gama de personas. Debido a que presentará información a los responsables de la toma de decisiones de forma regular, es fundamental que las conclusiones que extraiga sean muy claras. Por lo tanto, no es suficiente tener representaciones visualmente atractivas en este contexto. Es imperativo que presente sus hallazgos a estos tomadores de decisiones y partes interesadas de una manera convincente y comprensible si desea que se pongan en práctica.
Para respaldar sus conclusiones, los analistas de datos emplean informes, tableros y otras representaciones interactivas. Puede crear representaciones visuales eligiendo los cuadros y gráficos más apropiados según sus interpretaciones y observaciones. Además, puede usar lo que se conoce como "narración de datos" y convertir sus datos en una narración atractiva que puede compartir con su audiencia.
La forma en que interpreta y presenta sus resultados a menudo influye en la dirección que toma su empresa. Su empresa puede decidir reestructurarse, introducir un nuevo producto o incluso cerrar una división completa a la luz de la información que proporcione. Por eso es fundamental presentar todos los datos que ha obtenido tal como son y no favorecer o centrarse en una sola parte. Una presentación clara y sucinta de sus hallazgos mostrará que sus conclusiones se basan en hechos puros y son científicamente válidas. También es fundamental señalar las lagunas en los datos o las interpretaciones que deben aclararse.
#7. Acepta tus defectos
Aceptar errores es el último paso en el análisis de datos. Debido a que el análisis de datos es difícil de predecir, no hay dos proyectos iguales. Clasificar los datos puede dar lugar a nuevas preguntas. Es posible que deba comenzar de nuevo. Una investigación para averiguar más podría revelar nuevos hechos. Tu análisis principal puede estar equivocado o darte una idea equivocada. Y todo esto podría deberse a problemas con los datos o procesos.
No dejes que las decepciones te desanimen. Es muy importante encontrar errores y corregirlos. El análisis de datos no sería tan interesante si fuera fácil. Los errores están destinados a suceder, pero aprende de ellos. Así es básicamente como progresas de ser un competente analista de datos a uno sobresaliente.
Proceso de análisis de datos cualitativos
El proceso de análisis de datos cualitativos es simplemente el acto de recopilar, organizar e interpretar datos cualitativos para obtener una comprensión de lo que representan esos datos.
Los datos que se dice que son cualitativos no son numéricos y no están organizados de ninguna manera en particular. El tipo más común de datos cualitativos es el texto, y puede contener respuestas abiertas a preguntas de encuestas o entrevistas con usuarios. Mientras tanto, los datos cualitativos también pueden incluir audio, fotografías, y video.
La entrada de comentarios de los clientes con frecuencia está sujeta a análisis de datos cualitativos en las empresas. Y dentro de los límites de esta discusión, el término "datos cualitativos" a menudo se refiere a los datos de texto textuales que provienen de fuentes tales como testimonios, quejas, mensajes de chat, encuentros con centros de soporte, entrevistas con clientes, notas de casos o comentarios en redes sociales.
¿Métodos de un Proceso de Análisis Cualitativo de Datos?
Según los objetivos de su estudio individual y los datos que haya recopilado, puede elegir entre una variedad de enfoques de análisis de datos una vez que obtenga y almacene la información. Los siguientes son los métodos más comunes entre los que puede elegir:
- Análisis de contenido
- Análisis narrativo
- Análisis del discurso
- Análisis temático
- Teoría fundamentada
Pasos para el proceso de análisis de datos cualitativos
Hay cinco pasos básicos para el proceso de análisis de datos cualitativos;
#1. Recopilar datos cualitativos y realizar investigaciones
La recopilación de datos es el paso inicial en investigación cualitativa. La recopilación de datos es solo el acto de recopilar todos sus datos en preparación para el análisis. Una circunstancia común es cuando los datos cualitativos se distribuyen a varias fuentes.
#2. Conecte y organice sus datos cualitativos
Al terminar el primer paso, ahora tiene todos los datos cualitativos que necesita. Sin embargo, todavía hay un problema, y ese problema es la estructuración de datos. Los datos no están estructurados. Es necesario compilar todos los comentarios en un solo lugar antes de que puedan ser examinados y darles algún tipo de valor.
Podrá resumir y tomar decisiones basadas en estos datos más rápidamente si están todos en un solo lugar y se evalúan de manera coherente en todo momento.
#3. Codificación de los hallazgos de su investigación cualitativa
Todos los datos de sus comentarios ahora están en un solo lugar. Su hoja de cálculo, CAQDAS, repositorio de comentarios o herramienta de análisis de comentarios que puede usar para almacenar y analizar comentarios. Como paso adicional, después de proporcionar sus comentarios, deberá codificarlos para extraer información procesable.
La codificación es el acto de etiquetar y organizar sus datos de tal manera que pueda encontrar temas dentro de los datos, así como las relaciones entre estos temas. La mayor parte de este procedimiento puede automatizarse y completarse si utiliza una herramienta de análisis de comentarios.
#4. Analice sus datos
El análisis de sus datos le llevará a nuevos conocimientos. Esta sección es donde comienza a abordar y responder las preguntas de investigación que tiene.
Tiene que ver con la comprensión de los datos. Y todo esto se trata de examinar los códigos y encontrar conexiones significativas entre ellos. También es importante asegurarse de que cada perspectiva sea diferente y esté respaldada por pruebas suficientes.
El estudio incluye determinar el grado en que cada código se conecta a varios perfiles demográficos y de clientes, así como determinar si estos puntos de datos están conectados o no de alguna manera.
#5. Describa sus hallazgos en un informe
Contar la historia es la etapa final en la evaluación de sus datos cualitativos. Es hora de concentrarse en contar la historia a su audiencia ahora que sus códigos están completos.
Las partes interesadas deben tener una comprensión clara del estudio cualitativo, los hallazgos y las ideas antes de que puedan proponer un curso de acción relevante.
Conclusión
Un elemento importante de lo que pasan la mayoría de los investigadores es la clasificación de datos. Sin embargo, la era de la información actual está haciendo que incluso el investigador más diligente se enfrente constantemente a una avalancha de datos que supera todos los esfuerzos.
Un proceso de análisis de datos juega un papel vital en la reducción de esta información a una forma más precisa y relevante. Facilita a los investigadores la realización de sus tareas.
El proceso de análisis de datos también proporciona a los académicos mejores datos y un mejor medio para examinar y estudiar dichos datos.
Preguntas frecuentes sobre el proceso de análisis de datos
¿Qué es el ciclo de vida del análisis de datos?
- Especificación de requisitos de datos
- Recolectar Datos
- Procesamiento de datos
- Limpieza de datos
- Análisis de Datos
- Comunicación
¿Cuáles son los tipos de métodos de análisis de datos?
- Análisis de conglomerados 2. Análisis de cohortes 3. Análisis de regresión
4. Análisis factorial 5. Redes neuronales 6. Minería de datos
7. Análisis de texto 8. Análisis de series de tiempo 9. Árboles de decisión
10. Análisis conjunto
¿Cuáles son los ejemplos de herramientas utilizadas en el proceso de análisis de datos?
- Microsoft PowerBI.
- SAP BusinessObjects.
- Sisentido.
- TIBCO Spotfire.
- Punto de pensamiento.
- Qlik.
- Inteligencia de Negocios SAS.
- Cuadro.
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