La analítica de datos utiliza técnicas estadísticas para extraer, analizar e interpretar datos con el fin de tomar decisiones informadas y generar conocimiento valioso.
Conceptos clave en analítica de datos
1. Estadística Descriptiva:
- Resumir y organizar datos mediante medidas numéricas (media, mediana, moda) y gráficos (histogramas, diagramas de dispersión).
- Ejemplo: Resumir las ventas mensuales de una empresa para identificar patrones.
2. Estadística Inferencial:
- Permite hacer predicciones o generalizaciones sobre una población basándose en muestras.
- Ejemplo: Estimar la preferencia de clientes por un producto a partir de encuestas.
3. Modelos Predictivos:
- Uso de técnicas como regresión lineal, árboles de decisión o redes neuronales para prever resultados futuros.
- Ejemplo: Predecir la demanda de un producto en función de datos históricos.
4. Minería de Datos:
- Descubrimiento de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos mediante algoritmos avanzados.
- Ejemplo: Identificar segmentos de clientes con comportamientos similares.
5. Visualización de Datos:
- Transformar datos complejos en gráficos comprensibles para facilitar su interpretación.
- Ejemplo: Dashboards interactivos que muestran métricas clave en tiempo real.
Ejemplo
Un analista de datos utiliza un modelo de regresión lineal para predecir las ventas futuras basándose en factores como precio, promoción y características del producto.