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Procedimientos para analizar los datos - Coggle Diagram
Procedimientos para analizar los datos
Métodos para el análisis de datos
Análisis de datos descriptivo
El método de análisis descriptivo es el punto de partida de cualquier reflexión analítica, y pretende responder a la pregunta ¿Qué ha pasado?
Análisis de datos exploratorio
Este tipo de análisis se realiza como parte de la investigación exploratoria
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico de datos permite a los analistas y ejecutivos obtener una firme comprensión contextual de por qué ha sucedido algo.
Análisis predictivo
El análisis predictivo permite mirar al futuro para responder a la pregunta ¿Qué pasará?
Análisis de datos prescriptivo
El análisis prescriptivo se enfoca en la identificación y uso de patrones o tendencias para desarrollar estrategias empresariales prácticas y con alta capacidad de respuesta.
Estadística descriptiva
Recoger datos, almacenarlos, realizar tablas o incluso gráficos que nos ofrezcan información sobre un determinado asunto.
Variable cuantitativa: Hace referencia a una medida cuantitativa.
Parámetros estadísticos básicos
Con el objetivo de resumir la información.
Variable cualitativa: Hace referencia a una cualidad.
Medidas de tendencia central: Denominadas así porque ofrecen información sobre el centro de conjunto de datos.
Medidas de dispersión: También son conocidas como medidas de variabilidad.
Medidas de posición: No son las más conocidas, pero se utilizan frecuentemente.
Distribución de frecuencias
Frecuencia relativa: Es el número en porcentaje que se repite una observación o un conjunto de ellas.
Frecuencia acumulada: Puede ser relativa acumulada o absoluta acumulada. Indica la cantidad acumulada hasta cierta observación.
Frecuencia absoluta: Es el número total de veces que se repite una observación. En ocasiones las observaciones se pueden presentar en intervalos.
Error de muestreo
El error de muestreo es un indicador que mide la diferencia entre los resultados de muestreo y los parámetros de población de la investigación.
Error de no muestreo
Todos los errores, excepto los errores de muestreo, son errores de no muestreo y pueden eliminarse.
Triangulación
La triangulación consiste en la comprobación cruzada de los datos utilizando múltiples fuentes o utilizando dos o más métodos de recopilación de datos.
¿Qué es el análisis de datos?
Consiste en someter los datos a la realización de operaciones.
Se el análisis de datos para comprobar o descartar teorías o modelos existentes.
Se encarga de examinar un conjunto de datos con el propósito de sacar conclusiones.
Técnicas de análisis de datos
Análisis de datos cuantitativos: Los datos cuantitativos se presentan en forma numérica. Se basa en resultados tangibles. El análisis de datos se centra en llegar a una conclusión basada únicamente en lo que ya es conocido por el investigador.
La técnica más usada por los expertos son las encuestas online, ya que puede traer grandes beneficios como la reducción de tiempo y dinero.
Análisis de datos cualitativo: Los datos cualitativos se presentan de manera verbal (en ocasiones en gráficas). Se basa en la interpretación.
Ventajas
Comprensión más profunda de los requisitos de los clientes, lo que, a su vez, crea mejores relaciones comerciales.
Se ha demostrado que reduce los costos y, por lo tanto, aumenta los beneficios.
Capacidad para tomar decisiones de negocios más rápidas e informadas, respaldadas por hechos.