El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el objetivo de extraer información útil para la toma de decisiones. Se aplica en múltiples sectores, desde negocios y salud hasta tecnología y finanzas, permitiendo optimizar procesos y descubrir patrones ocultos en grandes volúmenes de datos.
Tipos de análisis de datos
- Análisis descriptivo: Resume lo ocurrido a partir de datos históricos.
- Análisis diagnóstico: Identifica causas y relaciones entre datos.
- Análisis predictivo: Utiliza modelos estadísticos y machine learning para prever tendencias.
- Análisis prescriptivo: Recomienda acciones basadas en predicciones y optimización.
Importancia del análisis de datos
- Mejora la toma de decisiones basadas en hechos y no en intuiciones.
- Optimiza recursos y reduce costos operativos.
- Detecta patrones y tendencias que ayudan a mejorar estrategias.
- Mejora la experiencia del cliente mediante análisis de comportamiento.
Herramientas populares de análisis de datos
- Power BI y Tableau para visualización de datos.
- Python y R para análisis avanzado.
- SQL para gestión de bases de datos.
- BigQuery y Hadoop para procesamiento de grandes volúmenes de datos.