Análisis de datos
proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil / De Wikipedia, la enciclopedia encyclopedia
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El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar,[1] limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales. Los datos se coleccionan y analizan para indagar en cuestiones, probar conjeturas o refutar teorías.[2]
Se centra en la inferencia estadística, la cual permite tomar una decisión de forma sencilla con un grado de confianza determinado,[3] identificando, analizando tanto datos como patrones de comportamiento. Las técnicas de este análisis varían según las necesidades de la organización así como también las soluciones tecnológicas, tales como KNIME, R y tableros de visualización (como Power BI o Qlik View, Tableau o Sas Visual Analytics). Estos proyectan en tiempo real los datos en formato visual.[4][5][6][7][8][9][10]
El análisis de datos es un proceso sistemático y metódico que implica la recopilación, organización, interpretación y visualización de conjuntos de datos con el objetivo de extraer información significativa y relevante. Este proceso es fundamental para la toma de decisiones informadas en diversos campos, desde la ciencia y la tecnología hasta la economía y las ciencias sociales.
El análisis de datos se sustenta en una amplia gama de técnicas y metodologías, entre las que se destacan la estadística descriptiva, la inferencia estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos.[11] Estas herramientas permiten a los investigadores y analistas identificar patrones, tendencias y relaciones subyacentes en los datos, lo que a su vez facilita la generación de hipótesis y la formulación de conclusiones fundamentadas.[12]
La importancia del análisis de datos radica en su capacidad para transformar grandes volúmenes de información en conocimiento útil y accionable. Al procesar y analizar datos de manera sistemática, los profesionales pueden tomar decisiones más informadas, optimizar procesos, identificar oportunidades y mitigar riesgos. Esto ha llevado a un creciente interés y demanda por habilidades en análisis de datos en una amplia gama de sectores, desde la ciencia de datos hasta la toma de decisiones estratégicas.[13]