Análisis de datos Proceso detallado de análisis de limpieza, transformación y presentación de información útil con el objetivo de formar conclusiones y apoyar la toma de decisiones. Los datos se pueden analizar mediante múltiples enfoques para múltiples dominios. Es muy esencial para cada negocio hoy en día analizar los datos que se obtienen de varios medios.

El análisis de datos es útil para sacar ciertas conclusiones sobre las variables que están presentes en la investigación. El enfoque del análisis, sin embargo, depende de la investigación que se esté llevando a cabo. Sin utilizar el análisis de datos, es difícil determinar la relación entre las variables que llevaría a una conclusión significativa. Por lo tanto, el análisis de datos es una herramienta importante para llegar a una conclusión particular.

Los datos se pueden analizar de varias maneras. Los siguientes son algunos métodos mediante los cuales se pueden analizar los datos:

1) Análisis de datos exploratorios (EDA)

Es uno de los tipos de análisis en investigación que se utiliza para analizar datos y establecer relaciones que antes se desconocían. Se utilizan específicamente para descubrir y para nuevas conexiones y para definir futuros estudios o responder a las preguntas relacionadas con futuros estudios.

Las respuestas proporcionadas por el análisis exploratorio no son de naturaleza definitiva, pero brindan poca información sobre lo que se avecina. El enfoque para analizar conjuntos de datos con métodos visuales es la técnica comúnmente utilizada para EDA. El análisis exploratorio de datos fue promovido por John Tukey y se definió en 1961.

Las técnicas gráficas de representación se utilizan principalmente en el análisis exploratorio de datos y las técnicas gráficas más utilizadas son un histograma, diagrama de Pareto, diagrama de tallo y hoja, diagrama de dispersión, diagrama de caja, etc. El inconveniente del análisis exploratorio es que no se puede utilizar para generalizar o predecir con precisión los próximos eventos. Los datos proporcionan una correlación que no implica causalidad. El análisis de datos exploratorios se puede aplicar para estudiar el censo junto con el conjunto de datos de muestra de conveniencia.

El software y la ayuda de máquinas se han vuelto muy comunes en el análisis EDA. Algunos de ellos son Data Applied, Ggobi, JMP, KNIME, Python, etc.

2) Análisis de datos descriptivos

Este método requiere la menor cantidad de esfuerzo entre todos los demás métodos de análisis de datos. Describe las principales características de la recopilación de datos, cuantitativamente. Este suele ser el tipo inicial de análisis de datos que se realiza en el conjunto de datos disponible. El análisis de datos descriptivos generalmente se aplica a los volúmenes de datos, como los datos del censo. El análisis descriptivo de datos tiene diferentes pasos para la descripción y la interpretación. Hay dos métodos de análisis estadístico descriptivo que es univariado y bivariado. Ambos son tipos de análisis en la investigación.

A) Análisis de datos descriptivos univariados

El análisis que involucra la distribución de una sola variable se llama análisis univariante.

B) Análisis bivariado y multivariado

Cuando el análisis de datos implica una descripción de la distribución de más de una variable, se denomina análisis bivariado y multivariado. Las estadísticas descriptivas, en tales casos, pueden usarse para describir la relación entre el par de variables.

3) Análisis de datos causales

El análisis de datos causales también se conoce como análisis de datos explicativos. Causal determina la relación de causa y efecto entre las variables. El análisis se lleva a cabo principalmente para ver qué sucedería con otra variable si una variable cambiara.

La aplicación de estudios causales generalmente requiere estudios aleatorizados, pero también existen enfoques para concluir estudios de causalidad, incluso y no aleatorizados. Los modelos causales se establecen como el estándar de oro entre todos los demás tipos de análisis de datos. Se considera que es muy complejo y el investigador no puede estar seguro de que otras variables que influyen en la relación causal sean constantes, especialmente cuando la investigación se ocupa de las actitudes de los clientes en los negocios.

A menudo, el investigador tiene que considerar los impactos psicológicos de los que incluso el encuestado puede no ser consciente en ningún momento y estos parámetros no considerados afectan los datos que se analizan y pueden afectar las conclusiones.

4) Análisis predictivo de datos

Como sugiere el nombre, el análisis predictivo de datos implica el empleo de métodos que analizan las tendencias actuales junto con los hechos históricos para llegar a una conclusión que haga predicciones sobre las tendencias futuras de eventos futuros.

La predicción y el éxito del modelo dependen de elegir y medir las variables adecuadas. Predecir tendencias futuras es muy difícil y requiere experiencia técnica en el tema. El aprendizaje automático es una herramienta moderna que utiliza el análisis interactivo para obtener mejores resultados. El análisis de predicción se utiliza para predecir las tendencias crecientes y cambiantes en varias industrias.

La gestión analítica de las relaciones con los clientes, los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas, el análisis de cobros, la detección de fraudes y la gestión de carteras son algunas de las aplicaciones del análisis predictivo de datos. Pronosticar las tendencias financieras futuras también es una aplicación muy importante del análisis predictivo de datos.

Algunos de los programas utilizados para el análisis predictivo son Apache Mahout, GNU Octave, OpenNN, MATLAB, etc.

5) Análisis de datos inferenciales

El análisis de datos inferenciales se encuentra entre los tipos de análisis en investigación que ayudan a probar teorías de diferentes sujetos en función de la muestra tomada del grupo de sujetos. Se estudia una pequeña parte de una población y las conclusiones se extrapolan para la mayor parte de la población.

Los objetivos de los modelos estadísticos son proporcionar una inferencia o una conclusión basada en un estudio en una pequeña cantidad de población representativa. Dado que el proceso implica sacar conclusiones o inferencias, es muy importante seleccionar un modelo estadístico adecuado para el proceso.

El éxito del análisis de datos inferenciales dependerá de los modelos estadísticos adecuados que se utilicen para el análisis. Los resultados del análisis inferencial dependen de la población y de la técnica de muestreo. Es muy importante que se tome una variedad de temas representativos para estudiar para tener mejores resultados.

El análisis de datos se aplica al estudio transversal del conjunto de datos retrospectivos en el tiempo y al análisis de datos observacionales. El análisis de datos inferenciales puede determinar y predecir excelentes resultados si y solo si se sigue la técnica de muestreo adecuada junto con buenas herramientas para el análisis de datos.

6) Árboles de decisión

Esto se clasifica como un algoritmo de clasificación moderno en la minería de datos y es un tipo de análisis muy popular en la investigación que requiere aprendizaje automático. Por lo general, se representa como un diagrama en forma de árbol de una figura que proporciona información sobre modelos de regresión o clasificación.

El árbol de decisión se puede subdividir en la base de datos más pequeña que tiene valores similares. Las ramas determinan cómo se construye el árbol, adónde va uno con las elecciones actuales y a dónde conducirían esas elecciones a continuación.

La principal ventaja de un árbol de decisión es que el conocimiento del dominio no es un requisito esencial para el análisis. Además, la clasificación del árbol de decisión es un proceso muy sencillo y rápido que consume menos tiempo en comparación con otras técnicas de análisis de datos.

7) Análisis de datos mecanicistas

Este método es exactamente opuesto al análisis de datos descriptivos, que requiere la menor cantidad de esfuerzo, el análisis de datos mecanístico requiere una cantidad máxima de esfuerzo. La idea principal detrás del análisis de datos mecanicistas es comprender la naturaleza de los cambios exactos en las variables que afectan a otras variables.

El análisis de datos mecanicistas es excepcionalmente difícil de predecir excepto cuando las situaciones son más simples. Este análisis utilizado por las ciencias físicas y de ingeniería en el caso del conjunto determinista de ecuaciones. Las aplicaciones de este tipo de análisis son conjuntos de datos de ensayos aleatorios.

8) Programación evolutiva

Combina diferentes tipos de análisis en la investigación utilizando algoritmos evolutivos para formar datos significativos y es un concepto muy común en la minería de datos. Los algoritmos genéticos y los algoritmos evolutivos son los programas más populares de la programación revolucionaria. Estos son un accidente en el caso de técnicas independientes ya que tienen la capacidad de buscar y explorar grandes espacios para descubrir buenas soluciones.