Última actualización: 20 de mayo de 2023
Le Data Analytics es un conjunto de métodos de estadística con el objetivo de sacar conclusiones a partir de masas de información. Esta ciencia se basa en los innumerables datos recopilados por una entidad para entender ciertos fenómenos y así anticiparlos mejor.
En el mundo empresarial, esto permite, por ejemplo, tomar las decisiones más adecuadas lo más rápidamente posible. Gracias al desarrollo de la ciencia, analistas están equipados con herramientas descriptivas, predictivas o prescriptivas y, por lo tanto, pueden haz que los datos hablen.
¿Cuál es la diferencia entre minería de datos y análisis de datos?
A diferencia del Extracción de Información quien busca los datos, el Data Analytics se centra en datos brutos para sacar conclusiones más sumarias, sin buscar modelos ocultos.
El objetivo es sacar información comprensible. y accesible para todos, para que los datos hablen. Datos que no son observables a primera vista y necesitan ser procesados.
A menudo se traducen mediante representaciones gráficas para que sean aún más fáciles de entender.
Los diferentes tipos de análisis de datos
se distinguen 3 tipos de dominio analítico. Cada uno de ellos tiene un objetivo específico y participa a su manera en la toma de la decisión más adecuada.
- laanalítico con fines descriptivos permite, como su nombre indica, describir un fenómeno. Este es sin duda el método más conocido, consiste en transformar datos en conocimiento.
Al tener 100 visitantes en su sitio web para 1 comprador, deducimos que la tasa de conversión es del 1%. Estos datos permiten darse cuenta de la transformación débil y, por lo tanto, establecer una estrategia para contrarrestar este punto negativo. - laanalítica predictiva lo tiene para objetivo para predecir. El objetivo en este caso esanticipar eventos potenciales. Este análisis es similar al trabajo del Data Miner que proporciona modelos.
- Finalmente, elanalítica prescriptiva le permite elegir entre varias acciones propuestas para actuar el resultado final.
Ejemplos concretos de uso
En las Analista de Datos intervenir a diario en las empresas y buscar constantemente datos relevantes según las directivas que reciben.
Por ejemplo, el sitio de un comerciante utiliza el análisis de datos para determinar el comportamiento de los visitantes de su sitio.
Los estudios realizados pueden descubrir tendencias de comportamiento de los usuarios al utilizar datos múltiples y complejos.
Dependiendo de los resultados, la empresa puede decidir qué hacer a continuación. en términos de fidelización, ofertas adicionales o incluso la reestructuración de determinadas páginas del sitio. Obviamente, cuanto más importantes son los datos recopilados anteriormente, más precisas son las lecciones aprendidas.
Otro ejemplo, durante los periodos de rebajas, las tiendas decidirán de antemano los descuentos a realizar. Dependiendo de las primeras tendencias de ventas, el descuento puede acentuarse o dejarse al mismo ritmo.
Si un artículo se considera suficientemente “acelerado” con un descuento del -20%, es muy probable que se mantenga a ese ritmo. Por otro lado, si el Analista de Datos advierte que un artículo en oferta al -20% no ve impulsadas sus ventas, por lo que la gerencia de la oferta ciertamente tomará la decisión de actualizar este artículo a un descuento mayor.
