El analisis estadistico de datos es el proceso para descifrar los datos numéricos que poseemos a nuestra disposición, con la fin de que nos ayude a tomar decisiones. El análisis estadístico es el modo por el cual realizas operaciones estadísticas.
¿Cuál es el propósito de un analisis estadistico de datos?
Como seres pensativos que somos, investigamos eternamente conseguir el porqué de las cosas. Por esta razón, te mostramos el objetivo del análisis estadístico en varios ámbitos.
Pese a que pueden usarse estudios numéricos para descifrar contextos en el marco de la política, sociedad e incluso de la psicología, es en el argumento económico y financiero donde más nos concierne su aplicación.
Es especialmente significativo el análisis estadístico en el contexto digital y de los negocios, ya que está asociado a las técnicas de business intelligence y de big data las cuales ayudan, desde muchas perspectivas, con procedimientos para recopilar y analizar los datos.
Para transformar los datos en información estratégica que trascienda útil para un negocio determinado.
Ha sido fundamentalmente con la afloración del big data que el análisis estadístico ha adquirido un gran valor. Este método auxilio a las empresas que investigan ser competitivas en el mercado a obtener los instrumentos ineludibles para tomar decisiones racionales, basadas en cifras y datos concretos.
Este tipo de análisis convierte los datos brutos en averiguación valiosa para comprender el mercado y su argumento, lo que facilita la toma de decisiones efectivas.
Tipos de analisis estadistico de datos
Hay varios tipos de análisis estadísticos que podemos distinguir:
- Según el objetivodel mismo.
- Según el número de variables.
Tipos de analisis estadistico de datos según la función
Si creamos un estudio de los tipos de análisis estadísticos según el justo que queramos alcanzar, poseemos las siguientes categorías.
Exploratorio
Se trata de la recopilación de estadísticas investigando un entendimiento básico de los datos, para descubrir valores atípicos o sobresalientes.
Veamos este tipo de análisis estadístico en la vida real. Por medio de este estudio, logras establecer:
- En qué sucursal se vende más.
- Discrepancias entre los productos más y menos vendidos.
- ¿De qué producto hay más stock?
Inferencial
Con el análisis inferencial no poseeremos una certeza absoluta, ya que se basa en terminaciones con probabilidades relativas.
Para concebir tanta teoría, ¿por qué no utilizar un ejemplo de estadística inferencial?
- Se plantea la hipótesis de que un producto X es comprado por familias numerosas. Por lo que estos grupos son candidatos potenciales a adquirir otros productos análogos o complementarios.
- La venta de un producto estrella causa que los clientes consuman otros productos semejantes en menor cantidad.
Ten cuidado con el análisis inferencial, pues la recopilación de datos que se manejó para generar la hipótesis no debe utilizarse, ya que existiría un sesgo y podría anular las conclusiones.
Descriptivo
El más común de la lista. Este tipo de tesis describe un conjunto de datos, para echar de ver al detalle la averiguación y la manera en la que se estructura.
Ejemplo de estadistica descriptiva.
- Si quieres saber el número de ventas concretadas.
- Un número nuevo de clientes.
- Número de artículos en stock.
En esencia, se limita a trazar deducciones a partir de los datos resumidos.
Predictivo
Básicamente, el análisis predictivo iguala las relaciones entre las diferentes variables de eventos pasados, explota estos vínculos y sostiene una predicción de consecuencias para futuros eventos.
Ejemplos respectivos sobre análisis estadístico:
- La cantidad de stock que debe poseer en el almacén para cada artículo
- Algún tipo de servicio para pedir a algún ayuntamiento en años venideros, asentada en datos del padrón.
A diferencia del análisis estadístico inferencial, que busca alcanzar y demostrar la relación, el predictivo está aplazado del valor y no le preocupa demasiado el vínculo entre los componentes.
Casual
Pues con el análisis causal puedes concernir unas causas con sus efectos, así como el nivel en el que se conmueven. Comparémoslo con el análisis inferencial.
Con el inferencial establecemos que cuando el producto estrella vende, lo hacen los otros productos en menor cantidad, pero no estar al corriente si vendiendo menos de ese producto subirán las ventas de los demás.
Es decir, con el análisis inferencial vemos la relación. Con el causal advertimos la causa de la igual.
¿Para qué sirve el análisis causal? Permite investigar y resolver de forma eficaz algunos problemas que puedan afectar uno o más servicios.
Mecanicista
Y llegamos al último y más complejo de todos los tipos de análisis estadísticos: el análisis mecanicista.
Reconocimientos a este análisis estadístico, podemos alcanzar y predecir cómo las variables se afectan entre sí.
Es uno de los estudios de datos menos manejados, ya que se debe tener un dominio alto de los procesos que se aprenderán. Lo logramos ver en casos como el siguiente:
Si el aumento en la inversión en publicidad, así como el acrecentamiento en el personal del departamento de marketing tiene incidencia en el acrecentamiento del número de ventas. Y también cómo influyen estas últimas en las variables primeras.
Tipos de analisis estadistico de datos según el número de variables
En este caso, poseeremos tres tipos de analisis estadistico de datos muy bien determinados:
Análisis univariado
Se trata de un análisis primario, básico por así expresar. Mide particularidad por característica de forma aislada.
Ahora un ejemplo de análisis estadístico natural.
Una persona pesa X cantidad de kilos.
Es decir, todos los procesos y aparatos de media, mediana, moda, porcentajes…miden una única variable.
El análisis univariado es muy controversial, ya que usual las variables se presentan interconectadas y para sacar conclusiones, se toman la relación entre dos o varias.
Veamos:
Si una persona pesa X cuantía de kilos y mide X cuantía de metros, esta persona es pesada.
Análisis bivariado
Fundamentalmente, el análisis bivariado es la ejecución de un tratamiento estadístico a 2 variables, de forma simultánea.
Ejemplo con este caso:
Si hablamos de X cuantía de mujeres casadas, estamos arrebatando en cuenta dos variables: sexo femenino y estado civil.
En el caso de que hayan prósperas más variables, nos orientamos en el último tipo.