Métodos para el Análisis de Datos en el sector empresarial

Existen diferentes metodologías para analizar grandes volúmenes de datos, pero en este artículo te mencionamos las 10 más populares.

Todo proceso de Análisis de Datos se conforma de siete etapas diferentes: la especificación de los requisitos de datos, la recopilación, el procesamiento, la limpieza de datos, el análisis, y por último, la comunicación de los resultados. Estas etapas pueden realizarse a partir de diferentes métodos o técnicas, de las cuales te compartimos las más populares, específicamente del ámbito empresarial y comercial. 

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10 métodos del Análisis de Datos 

1. Análisis de conglomerados

Este método se utiliza principalmente para encontrar patrones ocultos en los datos. Para lograrlo, los analistas de datos agrupan un conjunto de elementos de tal manera que sean similares, para conseguir un contexto adicional con respecto a una tendencia o un conjunto de datos. 

Este método es muy útil en el sector del Marketing, pues cuando una empresa cuenta con una gran base de clientes es prácticamente imposible brindar un servicio 100% personalizado e individual, por lo tanto, agrupar a los clientes según la demografía, sus comportamientos de compra o cualquier otro factor relevante, puede optimizar los esfuerzos de los especialistas en Mercadotecnia y brindar mejor experiencia basada en las necesidades y patrones identificados.

2. Análisis de cohortes

Para este tipo de análisis se consideran los datos históricos, para examinar y comparar el comportamiento de un segmento determinado de usuarios. Mediante el uso de esta metodología, es posible obtener una gran cantidad de información sobre las necesidades del consumidor, o una comprensión sólida de un grupo objetivo más amplio.

Este método puede ser realmente útil para realizar análisis de Mercadotecnia, donde se puede comprender el impacto de las campañas en grupos específicos de clientes, también es útil para realizar un seguimiento del rendimiento de las estrategias durante un período de tiempo más largo, y comprender qué tipo de contenido es más efectivo en diferentes escenarios. 

3. Análisis factorial

Se trata de una reducción de la dimensión de los datos, ideal para descubrir variables latentes independientes y para racionalizar segmentos específicos. La mejor forma de comprender este método es a partir de un ejemplo, como la evaluación de un producto por parte de un cliente. 

La evaluación inicial se basa en diferentes variables como, color, forma, tendencias actuales, materiales, comodidad, lugar donde compró el producto, frecuencia de uso y bueno, la lista puede seguir infinitamente dependiendo de lo que el Analista de Datos quiera rastrear. En este caso, el Análisis Factorial va a resumir todas esas variables en grupos homogéneos, por ejemplo, se agrupan las variables de color, los materiales, lugares de compra y así sucesivamente. 

4. Análisis de texto

Funciona tomando grandes conjuntos de datos textuales y organizándolos de manera que sea más fácil de administrar. Se trata de un proceso de limpieza en detalle para extraer los datos que son realmente relevantes para una empresa, y utilizarlos para desarrollar conocimientos prácticos que impulsen resultados. 

Al analizar datos de varias fuentes basadas en palabras, como las revisiones de productos, los artículos en blogs, las comunicaciones en redes sociales y las respuestas a encuestas, es posible obtener información valiosa sobre la audiencia, así como sobre sus necesidades y preferencias. Dicha información es útil para crear campañas y desarrollar servicios que satisfagan las necesidades de los prospectos y que aseguren la retención de clientes.

5. Análisis de series temporales

Este método se utiliza para analizar un conjunto de datos recopilados durante un período de tiempo específico. También se utiliza para monitorear los datos en un intervalo de tiempo en lugar de solo monitorearlos de manera intermitente. Esta metodología ayuda a comprender si las variables cambiaron a lo largo del tiempo, la dependencia entre las mismas y cómo se llegó al resultado final. 

En el mundo empresarial, el análisis de series temporales se utiliza para comprender las causas de diferentes tendencias y patrones para extraer información valiosa. Por ejemplo, es ideal para conocer los efectos de la estacionalidad en las ventas. 

6. Árboles de decisión

Se trata de una herramienta de apoyo para la toma de decisiones inteligentes y estratégicas que muestra todos los posibles resultados, consecuencias y costos en un modelo similar a un árbol. Gracias a la representación visual de la información, es mucho más fácil para los Analistas y Ejecutivos evaluar los factores involucrados y tomar mejores decisiones al detectar oportunidades de mejora, reducción de costos, entre otros. Las empresas suelen utilizar este tipo de Análisis de Datos para comprender qué proyecto es más rentable y generará más ganancias a largo plazo

7. Análisis conjunto

Esta técnica de Análisis de Datos generalmente se usa en encuestas, para comprender cómo las personas valoran los diferentes atributos de un producto o servicio, y es uno de los más efectivos para extraer la información sobre las preferencias de los consumidores. 

8. Minería de datos

Se trata de un método de análisis que hace uso de la evaluación estadística exploratoria y tiene como objetivo identificar dependencias, relaciones, patrones y tendencias para generar conocimiento avanzado. 

9. Análisis de regresión

También se basa en datos históricos, para comprender cómo se ve afectado el valor de una variable dependiente cuando una o más variables independientes cambian o permanecen iguales. Al comprender la relación que existe entre las variables y cómo evolucionaron en el pasado, es posible anticipar resultados y tomar mejores decisiones en el futuro.

10. Análisis de redes neuronales

Una red neuronal se define como método de la Inteligencia Artificial (IA), que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera similar a la forma en la que lo hace el cerebro humano. Entonces, este método es una forma de análisis que intenta comprender cómo el cerebro generaría información y predeciría valores. Otra forma de verlo es como un análisis a partir de algoritmos, donde las redes neuronales aprenden de todas las transacciones de datos que realizan los usuarios con el objetivo de comprender su comportamiento y predecir tendencias.

Estos 10 métodos se agrupan en diversas categorías o tipos de Análisis de Datos: el análisis descriptivo, exploratorio, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Descubre más en nuestro artículo Tipos de Análisis de Datos: ¿cuántos y hay y cuáles son? Te invitamos a seguir navegando por nuestra sección de noticias para aprender más sobre esta ciencia cada vez más relevante en todas las industrias. 

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