¿Qué es un análisis descriptivo?

La cuestión es ser capaces de preguntar a los datos de tal manera que la información recopilada pueda dar las respuestas necesarias para entender lo que sucede, por qué sucede y hasta lo que puede suceder. Estas variantes son en realidad lo que conocemos como Análisis Predictivo, Descriptivo y Prescriptivo. Alteryx utiliza la inteligencia cronológica, la minería y el perfilado de datos, el análisis espacial y demográfico, y otros métodos a fin de
proporcionar una base sólida para el análisis. La investigación descriptiva se encarga de puntualizar las características de la población que está estudiando. Esta metodología se centra más en el “qué”, en lugar del “por qué” del sujeto de investigación. Una medida de variabilidad es una estadística de resumen que refleja el grado de dispersión de una muestra.

Nótese que no se analizan frecuencias acumuladas y la razón es que porque una diferencia fundamental de las variables nominales en no se pueden ordenar. Con este tipo de estudio se puede conocer, por ejemplo, la existencia o no de cierto fenómeno en un punto determinado en el tiempo, dentro de un grupo de personas que se pretende estudiar. Los estudios transversales, también conocidos como “de corte”, se utilizan para conocer una situación particular en un punto específico, o en un período corto en el tiempo. Más de un tercio de los artículos publicados en las revistas de medicina tienen que ver con este tipo de estudio descriptivo.

¿Qué nos puede decir la analítica descriptiva?

Seguro que esto sería mucho más representativo y claro que una fea hoja de cálculo. Y tienes un montón de opciones para visualizar datos, como gráficos circulares, gráficos de líneas, etc. La varianza refleja el grado de dispersión y es esencialmente una media de las desviaciones al cuadrado. No nos detendremos en en la conceptualización de los componentes de la tabla de frecuencias, porque asumimos que se dominan y porque requiere otro espacio para su tratamiento. Si los datos no están bien preparados, las conjeturas que se hagan sobre las técnicas empleadas, serán muy dudosas, por no decir erróneas y escuetas.

  • Para ello se pueden utilizar diversas técnicas, como el análisis de conglomerados o la minería de reglas de asociación.
  • Prepárate para un trabajo de nivel inicial mientras aprendes de los empleados de Google, sin necesidad de tener experiencia ni título.
  • Los datos numéricos recopilados en un proyecto de investigación pueden analizarse cuantitativamente utilizando herramientas estadísticas de dos maneras diferentes.
  • Los modelos descriptivos no clasifican a los clientes por su probabilidad de tomar una acción en particular de la misma manera que los modelos predictivos.

Cuando el investigador logra observar el comportamiento de un sujeto sin influir e identificar sus limitaciones, esta herramienta se vuelve invaluable. Dentro del ecosistema de Google, la sustitución de Universal Analytics por Google Analytics 4 supone una apuesta firme por explotar la analítica curso de desarrollo web predictiva dentro del marketing digital. De las tres, la analítica descriptiva es la más extendida en entornos empresariales y en el ámbito del marketing digital. Los especialistas en esta disciplina usan como base los datos almacenados durante un determinado periodo de tiempo.

Importancia del análisis descriptivo en una investigación

El análisis de datos descriptivo es una parte
del proceso de analítica más amplio que incluye la analítica predictiva y prescriptiva. El análisis descriptivo de datos es el proceso de examinar y resumir un conjunto de datos para obtener una visión comprensible y significativa de los mismos. A través de las técnicas de análisis descriptivo, podemos obtener información relevante sobre la distribución, tendencia central, dispersión, relación entre variables y otros aspectos clave de los datos. El análisis descriptivo de datos es una herramienta esencial para comprender y resumir la información contenida en conjuntos de datos.

Análisis descriptivo

El análisis de los datos puede ayudar a un banco a personalizar las interacciones con los clientes, a un sistema sanitario a predecir las necesidades futuras de salud o a una empresa de entretenimiento a crear el próximo gran éxito de streaming. Las encuestas incluyen la recopilación de una cantidad de datos relativamente grande. Estas se encargan de describir, registrar e interpretar fenómenos sin interferir en las variables existentes.

¿Qué es el análisis de datos descriptivo?

Se utiliza estadística simple como promedios, desviaciones estándar o bien estadística más sofisticada como distribuciones, intervalos de confianza, asociaciones avanzadas o algoritmos de agrupación para realizar este tipo de análisis. Conoce las diferencias entre investigación descriptiva e investigación correlacional. En definitiva, el método descriptivo utilizado en las investigaciones es de gran ayuda para conocer en profundidad el hecho o la situación objeto de la curiosidad científica. Es el mismo estudio de caso, hecho entre varios entes o sujetos con características similares para sacar un solo reporte/informe y proponer investigaciones sobre la interrelación de variables. Esa información debería provenir de distintas fuentes; entrevistas, encuestas, investigación documental y mediciones físicas y/o psicológicas. Este es el momento de proceso en el que se sugieren los siguientes pasos de la investigación del objeto de estudio dado.

  • Con este tipo de análisis los bancos pueden determinar si una operación que se está realizando es confiable o se trata de alguna transacción que no está siendo realizada por el cliente.
  • Además, incluye la recopilación de datos relacionados, posteriormente, los organiza, tabula y describe el resultado.
  • Para calcular el valor de esta correlación, considere el hipotético conjunto de datos que se muestra en la Tabla 14.1.

El análisis de correlación es útil para identificar variables relacionadas y puede ser utilizado como base para análisis más avanzados, como modelos de regresión. El análisis descriptivo se utiliza a menudo al examinar cualquier dato pasado o presente. Esto se debe a que los datos en bruto son difíciles de consumir e interpretar, mientras que la métrica que ofrece el análisis tipo descriptivo está mucho más enfocada. Sin embargo, si uno de los individuos mide 1,5 m y el otro 1,7 m, la altura media sigue siendo 1,80 m. Para medir este tipo de distribución, se pueden emplear medidas de dispersión como el rango o la desviación estándar. Son las medidas de frecuencia, de tendencia central, de dispersión o variación y de posición.

Server Side y Facebook CAPI: Data Governance y mayor precisión de los datos recogidos

La investigación descriptiva es un método eficaz para la recolección de datos durante el proceso de investigación. La analítica descriptiva examina los datos y analiza los acontecimientos pasados ​​para saber cómo abordar el futuro. La analítica descriptiva examina el rendimiento https://www.contrareplica.mx/nota-curso-en-linea-desarrollo-frontend-202321129 pasado y entiende ese rendimiento al extraer datos históricos para buscar las razones detrás del éxito o el fracaso del pasado. Casi todos los informes de gestión, tales como ventas, marketing, operaciones y finanzas, utilizan este tipo de análisis post-mortem.

Relaciones de pareja explicadas a través de la analítica de datos – La Vanguardia

Relaciones de pareja explicadas a través de la analítica de datos.

Posted: Tue, 19 Sep 2023 07:00:00 GMT [source]

En este último tipo es donde entra en juego el concepto de toma de decisiones basada en datos. Mira este vídeo para saber qué es el análisis de datos y cómo lo define Kevin, Director de Análisis de datos de Google. Los proveedores de servicios telefónicos están construyendo modelos los cuales les permite reducir el porcentaje de deserción de los clientes e impulsar la fidelidad del cliente creando ofertas muy personalizadas. Realice esta evaluación rápida para comprender la madurez de los datos de su organización y obtener consejos sobre cómo realizar mejoras. La IA generativa se combina con el análisis confiable, para que pueda pasar de la información al impacto aún más rápido.

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