Qué es el análisis de datos?
La analítica de datos es la ciencia que consiste en analizar conjuntos de datos sin procesar para sacar una conclusión sobre la información que contienen. Nos permite descubrir patrones en los datos brutos y extraer información valiosa de ellos.
Los procesos y técnicas de análisis de datos pueden utilizar aplicaciones que incorporan el aprendizaje automáticoAprendizaje automático (en finanzas)El aprendizaje automático en finanzas se considera ahora un aspecto clave de varios servicios y aplicaciones financieras, incluyendo la gestión de activos, la evaluación de los niveles de algoritmos de riesgo, la simulación y los sistemas automatizados. Los sistemas y algoritmos trabajan sobre los datos no estructurados para uso humano.
Estos resultados se interpretan y se utilizan para ayudar a las organizaciones a entender mejor a sus clientes, analizar sus campañas de promoción, personalizar el contenido, crear estrategias de contenido y desarrollar productos. La analítica de datos ayuda a las organizaciones a maximizar la eficiencia del mercado y a mejorar sus ganancias.
Resumen
Proceso de análisis de datos
A continuación se detallan los pasos habituales del método de análisis de datos:
Paso 1: Determinar los criterios de agrupación de los datos
Los datos pueden dividirse por una serie de criterios diferentes, como la edad, la población, los ingresos o el sexo. Los valores de los datos pueden ser numéricos o categóricos.
Paso 2: Recoger los datos
Los datos pueden ser recogidos a través de varias fuentes, incluyendo fuentes en línea, ordenadores, personal y fuentes de la comunidad.
Paso 3: Organizar los datos
Los datos deben ser organizados después de ser recogidos para que puedan ser examinados. La organización de los datos puede tener lugar en una hoja de cálculoFormulas de Excel para las finanzas¿Está buscando un curso intensivo de Excel?? Obtenga formación gratuita en Excel para una carrera en finanzas corporativas y banca de inversión del Instituto de Finanzas Corporativas. u otro tipo de software que sea capaz de tomar datos estadísticos.
Paso 4: Limpieza de los datos
Primero se limpian los datos para garantizar que no haya solapamientos ni errores. A continuación, se revisan para asegurarse de que no están incompletos. La limpieza de los datos ayuda a corregir o eliminar cualquier error antes de que los datos pasen a un analista de datos para su análisis.
Tipos de análisis de datos
A continuación se describen los cuatro tipos fundamentales de análisis de datos:
Beneficios de la analítica de datos
1. La toma de decisiones mejora
Las empresas pueden utilizar la información que obtienen de la analítica de datos para orientar sus decisiones, lo que permite mejorar los resultados. La analítica de datos elimina muchas conjeturas a la hora de preparar planes de marketing, decidir qué material fabricar, crear productos, etc. Con las tecnologías avanzadas de análisis de datos, se pueden recopilar y analizar constantemente nuevos datos para mejorar su comprensión de las circunstancias cambiantes.
2. El marketing se vuelve más eficaz
Cuando las empresas comprendan mejor a sus clientes, podrán venderles con mayor eficacia. La analítica de datos también proporciona a las empresas una visión muy valiosa sobre cómo sus campañas de marketingCampaña de marketingUna campaña de marketing, o una estrategia de marketing, es un enfoque a largo plazo para promover un producto o servicio a través de múltiples medios. Tiene trabajo para que puedan afinarse para obtener mejores resultados.
3. El servicio al cliente mejora
La analítica de datos proporciona a las empresas una visión más profunda de sus clientes, lo que les ayuda a adaptar la experiencia del cliente a sus necesidades, ofrecer más personalización y crear mejores relaciones con ellos.
4. La eficiencia de las operaciones aumenta
La analítica de datos ayudará a las empresas a racionalizar sus operaciones, ahorrar recursos y mejorar los resultados. Cuando las empresas obtienen una mejor idea de lo que necesita el público, dedican menos tiempo a producir anuncios que no satisfacen los deseos de la audiencia.
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