Cuatro tipos de Análisis de Datos

Video: Representación y lectura de datos en tablas y gráficas

Video: Análisis de la relación entre dos variables cualitativas: Test Chi cuadrado. Módulo 4

La forma más simple de análisis de datos es el análisis descriptivo. listas de análisis descriptivo y resume los valores de cada variable en un conjunto de datos. Por ejemplo, si los encuestados proporcionaron una calificación de uno a 10 para una pregunta en particular, un análisis descriptivo podría mostrar el número y el porcentaje de encuestados para cada calificación, la media y las clasificaciones de la mediana, el modo o la calificación más común, y un cierto grado de tendencia central tales como la desviación estándar. El análisis descriptivo le ayuda a familiarizarse con un conjunto de datos e identificar los problemas con los datos, tales como los encuestados que no proporcionan ninguna calificación en absoluto o datos que muestran una respuesta de "99."

Una vez que entienda los datos que tiene, el siguiente paso es empezar a buscar las relaciones entre los elementos de datos. Se llama análisis exploratorio de datos, y por lo general se centra en correlaciones entre las variables. Por ejemplo, un conjunto de datos muestra una correlación extremadamente alta entre el número de cavidades de un niño tiene y el tamaño de su vocabulario. Sin embargo, esto no quiere decir que si usted permite que su hijo reciba más cavidades, su vocabulario también crecerá. Puede haber otros factores que están impulsando los resultados, tales como la edad, que no tiene en el conjunto de datos.

Video: M 3 U 11 Métodos de análisis de datos

Para desarrollar el Índice de confianza del consumidor, The Conference Board no le pide a todos los consumidores acerca de su confianza en la economía. Usa análisis inferencial a sacar conclusiones acerca de los consumidores de Estados Unidos sobre la base de datos de una muestra pequeña de la población. Es importante entender el método de muestreo utilizado en el análisis inferencial, porque a menudo se pueden extraer conclusiones muy diferentes a partir de los mismos datos establecidos por la selección de diferentes muestras. Al igual que muchos análisis inferencial, el índice de confianza del consumidor selecciona una muestra aleatoria de los datos establecidos de manera que el resultado es aproximadamente el mismo, independientemente de la muestra que usted elija.

El análisis predictivo son muy populares en aplicaciones de inteligencia empresarial. El objetivo es utilizar los datos que ha de predecir un resultado desconocido, y luego a tomar medidas basadas en esa predicción. Por ejemplo, las compañías de seguros utilizan datos tales como el género, la edad, el estado civil y la puntuación de crédito para predecir qué clientes tienen más probabilidades de tener un accidente. Luego se aumentan las tasas de seguros para los clientes que entran en los grupos de alto riesgo. Los analistas desarrollar modelos predictivos mediante el entrenamiento del modelo sobre una parte del conjunto de datos, donde se conoce el resultado, y después de aplicar el modelo a los datos restantes donde el resultado es desconocido.