Una guía paso a paso para el proceso de análisis de datos [2023] (2024)

Como cualquier disciplina científica, el análisis de datos sigue un riguroso proceso paso a paso. Cada etapa requiere diferentes habilidades y conocimientos. Sin embargo, para obtener información significativa, es importante comprender el proceso como un todo. Un marco subyacente es invaluable para producir resultados que resistan el escrutinio.

En esta publicación, exploraremos los pasos principales en el proceso de análisis de datos. Esto cubrirá cómo definir su objetivo, recopilar datos y realizar un análisis. Cuando corresponda, también usaremos ejemplos y destacaremos algunas herramientas para facilitar el viaje. Cuando haya terminado, comprenderá mucho mejor los conceptos básicos. Esto le ayudará a modificar el proceso para que se ajuste a sus propias necesidades.

Estos son los pasos por los que lo guiaremos:

1. Definiendo la pregunta
2. Recolectando los datos
3. Limpiando los datos
4. Analizando los datos
5. Compartiendo tus resultados
6. Abrazando el fracaso
7. Resumen

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¿Listo? Comencemos con el paso uno.

1. Paso uno: Definición de la pregunta

El primer paso en cualquier proceso de análisis de datos es definir su objetivo. En la jerga de análisis de datos, esto a veces se denomina "enunciado del problema".

Definir su objetivo significa proponer una hipótesis y descubrir cómo probarla. Comience preguntando: ¿Qué problema comercial estoy tratando de resolver? Si bien esto puede parecer sencillo, puede ser más complicado de lo que parece. Por ejemplo, la alta gerencia de su organización podría plantear un problema, como: "¿Por qué estamos perdiendo clientes?" Sin embargo, es posible que esto no llegue al núcleo del problema. El trabajo de un analista de datos es comprender el negocio y sus objetivos con la suficiente profundidad como para poder enmarcar el problema de la manera correcta.

Supongamos que trabaja para una empresa ficticia llamada TopNotch Learning. TopNotch crea software de capacitación personalizado para sus clientes. Si bien es excelente para asegurar nuevos clientes, tiene muchos menos negocios repetidos. Como tal, su pregunta podría no ser: "¿Por qué estamos perdiendo clientes?" sino, "¿Qué factores están afectando negativamente la experiencia del cliente?" o mejor aún: "¿Cómo podemos aumentar la retención de clientes y minimizar los costos?"

Ahora que ha definido un problema, debe determinar qué fuentes de datos lo ayudarán mejor a resolverlo. Aquí es donde entra en juego su perspicacia comercial. Por ejemplo, quizás haya notado que el proceso de ventas para nuevos clientes es muy hábil, pero que el equipo de producción es ineficiente. Sabiendo esto, podría suponer que el proceso de ventas gana muchos clientes nuevos, pero falta la experiencia posterior del cliente. ¿Será por eso que los clientes no regresan? ¿Qué fuentes de datos te ayudarán a responder esta pregunta?

Herramientas para ayudarte a definir tu objetivo

Definir su objetivo se trata principalmente de habilidades blandas, conocimiento comercial y pensamiento lateral. Pero también deberá realizar un seguimiento de las métricas comerciales y los indicadores clave de rendimiento (KPI). Los informes mensuales pueden permitirle realizar un seguimiento de los puntos problemáticos en el negocio. Algunos paneles de KPI vienen con una tarifa, comocaja de datosyDashThis. Sin embargo, también encontrará software de código abierto comoGrafana,francobordo, yCreador de tableros. Estos son excelentes para producir tableros simples, tanto al principio como al final del proceso de análisis de datos.

2. Paso dos: recopilar los datos

Una vez que haya establecido su objetivo, deberá crear una estrategia para recopilar y agregar los datos apropiados. Una parte clave de esto es determinar qué datos necesita. Estos pueden ser datos cuantitativos (numéricos), p. cifras de ventas o datos cualitativos (descriptivos), como reseñas de clientes. Todos los datos encajan en una de tres categorías: datos de primera, segunda y tercera parte. Exploremos cada uno.

¿Qué son los datos propios?

Los datos propios son datos que usted o su empresa han recopilado directamente de los clientes. Puede venir en forma de datos de seguimiento de transacciones o información del sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) de su empresa. Cualquiera que sea su fuente, los datos de origen generalmente están estructurados y organizados de una manera clara y definida. Otras fuentes de datos propios pueden incluir encuestas de satisfacción del cliente, grupos focales, entrevistas u observación directa.

¿Qué son los datos de segunda mano?

Para enriquecer su análisis, es posible que desee proteger una fuente de datos secundaria. Los datos de segunda parte son los datos de primera parte de otras organizaciones. Esto podría estar disponible directamente de la empresa o a través de un mercado privado. El principal beneficio de los datos de terceros es que, por lo general, están estructurados y, aunque serán menos relevantes que los datos de terceros, también tienden a ser bastante confiables. Los ejemplos de datos de terceros incluyen la actividad de sitios web, aplicaciones o redes sociales, como historiales de compras en línea o datos de envío.

¿Qué son los datos de terceros?

Los datos de terceros son datos recopilados y agregados de numerosas fuentes por una organización de terceros. A menudo (aunque no siempre), los datos de terceros contienen una gran cantidad de puntos de datos no estructurados (big data). Muchas organizaciones recopilan big data para crear informes de la industria o realizar estudios de mercado. La firma de investigación y asesoría Gartner es un buen ejemplo del mundo real de una organización que recopila grandes datos y los vende a otras empresas.Los repositorios de datos abiertos y los portales gubernamentales también son fuentes de datos de terceros.

Herramientas para ayudarlo a recopilar datos

Una vez que haya diseñado una estrategia de datos (es decir, haya identificado qué datos necesita y cuál es la mejor manera de recopilarlos), hay muchas herramientas que puede usar para ayudarlo. Una cosa que necesitará, independientemente de la industria o el área de especialización, es una plataforma de gestión de datos (DMP). Un DMP es una pieza de software que le permite identificar y agregar datos de numerosas fuentes, antes de manipularlos, segmentarlos, etc. Hay muchos DMP disponibles. Algunos DMP empresariales conocidos incluyenDMP de Salesforce,S.A.S.y la plataforma de integración de datos,Xplenty. Si quieres jugar, también puedes probar algunas plataformas de código abierto comopimcoreoD: Enjambre.

¿Quiere obtener más información sobre qué es el análisis de datos y el proceso que sigue un analista de datos?Cubrimos este tema (y más) en nuestro breve curso introductorio gratuito para principiantes. Verificartutorial uno: una introducción al análisis de datos.

3. Paso tres: Limpiar los datos

Una vez que haya recopilado sus datos, el siguiente paso es prepararlos para el análisis. Esto significa limpiarlo o 'fregarlo', y es crucial para asegurarse de que está trabajando condatos de alta calidad. Las tareas clave de limpieza de datos incluyen:

• Eliminación de errores importantes, duplicados y valores atípicos—todos los cuales son problemas inevitables cuando se agregan datos de numerosas fuentes.
• Eliminación de puntos de datos no deseados— extraer observaciones irrelevantes que no guardan relación con el análisis previsto.
• Aportando estructura a sus datos— "limpieza" general, es decir, corregir errores tipográficos o problemas de diseño, lo que lo ayudará a mapear y manipular sus datos más fácilmente.
• Llenando los principales vacíos—a medida que ordena, puede notar que faltan datos importantes. Una vez que haya identificado los vacíos, puede llenarlos.

Un buen analista de datos dedicará entre el 70 y el 90 % de su tiempo a limpiar sus datos. Esto puede sonar excesivo. Pero centrarse en los puntos de datos incorrectos (o analizar datos erróneos) afectará gravemente sus resultados. Incluso podría enviarte de vuelta al punto de partida... ¡así que no te apresures! Encontrarásuna guía paso a paso para la limpieza de datos aquí.
Puede que le interese este tutorial de introducción a la limpieza de datos, organizado por la Dra. Humera Noor Minhas.

Realización de un análisis exploratorio

Otra cosa que hacen muchos analistas de datos (junto con la limpieza de datos) es llevar a cabo un análisis exploratorio. Esto ayuda a identificar tendencias y características iniciales, e incluso puede refinar su hipótesis. Usemos nuestra compañía de aprendizaje ficticia como ejemplo nuevamente. Al realizar un análisis exploratorio, tal vez observe una correlación entre cuánto pagan los clientes de TopNotch Learning y qué tan rápido pasan a nuevos proveedores. Esto podría sugerir que una experiencia del cliente de baja calidad (la suposición en su hipótesis inicial) es en realidad un problema menor que el costo. Por lo tanto, podría tener esto en cuenta.

Herramientas para ayudarte a limpiar tus datos

La limpieza manual de conjuntos de datos, especialmente los grandes, puede ser abrumadora. Afortunadamente, hay muchas herramientas disponibles para agilizar el proceso. Herramientas de código abierto, comoAbrirRefinar, son excelentes para la limpieza básica de datos, así como para la exploración de alto nivel. Sin embargo, las herramientas gratuitas ofrecen una funcionalidad limitada para conjuntos de datos muy grandes. Las bibliotecas de Python (por ejemplo, Pandas) y algunos paquetes de R son más adecuados para la limpieza de datos pesados. Por supuesto, deberá estar familiarizado con los idiomas. Alternativamente, las herramientas empresariales también están disponibles. Por ejemplo,Escalera de datos, que es una de las herramientas de coincidencia de datos mejor calificadas en la industria. Hay muchos más. ¿Por qué no ver qué herramientas gratuitas de limpieza de datos puedes encontrar para jugar?

4. Paso cuatro: Analizar los datos

Finalmente, ha limpiado sus datos. Ahora viene la parte divertida: ¡analizarlo! El tipo de análisis de datos que realice depende en gran medida de cuál sea su objetivo. Pero hay muchas técnicas disponibles. El análisis univariado o bivariado, el análisis de series temporales y el análisis de regresión son solo algunos de los que quizás haya oído hablar. Sin embargo, más importante que los diferentes tipos es cómo los aplica. Esto depende de las ideas que esperas obtener. En términos generales, todos los tipos de análisis de datos encajan en una de las siguientes cuatro categorías.

Análisis descriptivo

Análisis descriptivo identifica lo que ya ha sucedido. Es un primer paso común que realizan las empresas antes de proceder con exploraciones más profundas. Como ejemplo, volvamos a referirnos a nuestro proveedor de aprendizaje ficticio una vez más. TopNotch Learning podría usar análisis descriptivos para analizar las tasas de finalización del curso para sus clientes. O pueden identificar cuántos usuarios acceden a sus productos durante un período en particular. Tal vez lo usen para medir las cifras de ventas de los últimos cinco años. Si bien es posible que la empresa no saque conclusiones firmes de ninguno de estos conocimientos, resumir y describir los datos les ayudará a determinar cómo proceder.

Aprende más:¿Qué es el análisis descriptivo?

Análisis de diagnóstico

Análisis de diagnóstico se enfoca en entender por qué ha sucedido algo. Es literalmente el diagnóstico de un problema, al igual que un médico usa los síntomas de un paciente para diagnosticar una enfermedad. ¿Recuerda el problema empresarial de TopNotch Learning? "¿Qué factores están afectando negativamente la experiencia del cliente?" Un análisis de diagnóstico ayudaría a responder esto. Por ejemplo, podría ayudar a la empresa a establecer correlaciones entre el problema (lucha por ganar negocios repetidos) y los factores que podrían estar causándolo (por ejemplo, costos del proyecto, velocidad de entrega, sector del cliente, etc.) Imaginemos que, usando análisis de diagnóstico, TopNotch se da cuenta de que sus clientes en el sector minorista se están yendo a un ritmo más rápido que otros clientes. Esto podría sugerir que están perdiendo clientes porque carecen de experiencia en este sector. ¡Y esa es una idea útil!

Análisis predictivo

El análisis predictivo le permite identificar tendencias futuras basadas en datos históricos. En los negocios, el análisis predictivo se usa comúnmente para pronosticar el crecimiento futuro, por ejemplo. Pero no se detiene ahí. El análisis predictivo se ha vuelto cada vez más sofisticado en los últimos años. La rápida evolución del aprendizaje automático permite a las organizaciones realizar pronósticos sorprendentemente precisos. Tome la industria de seguros. Los proveedores de seguros suelen utilizar datos anteriores para predecir qué grupos de clientes tienen más probabilidades de sufrir accidentes. Como resultado, aumentarán las primas de seguro de los clientes para esos grupos. Del mismo modo, la industria minorista a menudo usa datos de transacciones para predecir dónde se encuentran las tendencias futuras o para determinar los hábitos de compra estacionales para informar sus estrategias. Estos son solo algunos ejemplos simples, pero el potencial sin explotar del análisis predictivo es bastante convincente.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo le permite hacer recomendaciones para el futuro.Este es el paso final en la parte analítica del proceso. También es el más complejo. Esto se debe a que incorpora aspectos de todos los demás análisis que hemos descrito. Un gran ejemplo de análisis prescriptivo son los algoritmos que guían los autos sin conductor de Google. Cada segundo, estos algoritmos toman innumerables decisiones basadas en datos pasados ​​y presentes, lo que garantiza un viaje tranquilo y seguro. El análisis prescriptivo también ayuda a las empresas a decidir sobre nuevos productos o áreas de negocio en las que invertir.

Aprende más:¿Cuáles son los diferentes tipos de análisis de datos?

5. Paso cinco: Comparta sus resultados

Ha terminado de realizar sus análisis. Tienes tus puntos de vista. El paso final del proceso de análisis de datos es compartir estos conocimientos con el resto del mundo (¡o al menos con las partes interesadas de su organización!). Esto es más complejo que simplemente compartir los resultados sin procesar de su trabajo: implica interpretar los resultados y presentarlos. de una manera que sea digerible para todo tipo de audiencia. Dado que a menudo presentará información a los tomadores de decisiones, es muy importante que las ideas que presente sean 100% claras y sin ambigüedades. Por este motivo, los analistas de datos suelen utilizar informes, paneles y visualizaciones interactivas para respaldar sus hallazgos.

La forma en que interprete y presente los resultados a menudo influirá en la dirección de un negocio. Dependiendo de lo que comparta, su organización podría decidir reestructurarse, lanzar un producto de alto riesgo o incluso cerrar una división completa. Por eso es muy importante proporcionar toda la evidencia que ha recopilado y no elegir datos. Asegurarse de cubrir todo de manera clara y concisa demostrará que sus conclusiones son científicamente sólidas y se basan en hechos. Por otro lado, es importante resaltar cualquier brecha en los datos o marcar cualquier información que pueda estar abierta a interpretación. La comunicación honesta es la parte más importante del proceso. ¡Ayudará al negocio, al mismo tiempo que lo ayudará a usted a sobresalir en su trabajo!

Herramientas para interpretar y compartir sus hallazgos

hay toneladas deherramientas de visualización de datosdisponibles, adaptados a diferentes niveles de experiencia. Las herramientas populares que requieren poca o ninguna habilidad de codificación incluyenGráficos de Google,Cuadro,contenedor de datos, yinfograma. Si está familiarizado con Python y R, también hay muchas bibliotecas y paquetes de visualización de datos disponibles. Por ejemplo, echa un vistazo a las bibliotecas de Pythontrama,nacido en el mar, ymatplotlib. Independientemente de las herramientas de visualización de datos que utilice, asegúrese de pulir también sus habilidades de presentación. Recuerde: la visualización es excelente, ¡pero la comunicación es clave!

PuedeObtenga más información sobre cómo contar historias con datos en este tutorial práctico y gratuito..Le mostramos cómo elaborar una narrativa convincente para un conjunto de datos real, lo que da como resultado una presentación para compartir con las partes interesadas clave. ¡Esta es una excelente idea de cómo es realmente trabajar como analista de datos!

6. Sexto paso: acepta tus fracasos

El último "paso" en el proceso de análisis de datos es aceptar sus fallas. El camino que hemos descrito anteriormente es más un proceso iterativo que una calle de sentido único. El análisis de datos es inherentemente complicado y el proceso que sigas será diferente para cada proyecto. Por ejemplo, mientras limpia los datos, puede detectar patrones que generen un nuevo conjunto de preguntas. Esto podría enviarlo de regreso al paso uno (para redefinir su objetivo). Del mismo modo, un análisis exploratorio podría resaltar un conjunto de puntos de datos que nunca había considerado usar antes. O tal vez encuentre que los resultados de sus análisis principales son engañosos o erróneos. Esto puede deberse a errores en los datos o a un error humano en una etapa anterior del proceso.

Si bien estos escollos pueden sentirse como fracasos, no se desanime si suceden. El análisis de datos es intrínsecamente caótico y se producen errores. Lo importante es perfeccionar su capacidad para detectar y corregir errores. Si el análisis de datos fuera sencillo, podría ser más fácil, pero ciertamente no sería tan interesante. Use los pasos que hemos descrito como marco, mantenga la mente abierta y sea creativo. Si pierde el rumbo, puede volver a consultar el proceso para mantenerse encaminado.

7. Resumen

En esta publicación, hemos cubierto los pasos principales del proceso de análisis de datos. Estos pasos básicos se pueden modificar, reordenar y reutilizar según lo considere oportuno, pero respaldan el trabajo de cada analista de datos:

• Definir la pregunta—¿Qué problema empresarial está tratando de resolver? Plantéelo como una pregunta para ayudarlo a concentrarse en encontrar una respuesta clara.
• Recolectar datos—Crear una estrategia para la recopilación de datos. ¿Qué fuentes de datos tienen más probabilidades de ayudarlo a resolver su problema comercial?
• limpiar los datos—Explore, limpie, ordene, elimine duplicados y estructure sus datos según sea necesario. ¡Haz lo que tengas que hacer! Pero no te apresures... ¡tómate tu tiempo!
• Analizar los datos—Realizar diversos análisis para obtener insights. Concéntrese en los cuatro tipos de análisis de datos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
• Comparte tus resultados—¿Cuál es la mejor manera de compartir sus ideas y recomendaciones? Una combinación de herramientas de visualización y comunicación es clave.
• Acepta tus errores—Los errores ocurren. Aprende de ellos. Esto es lo que transforma a un buen analista de datos en uno excelente.

¿Qué sigue? Desde aquí, le recomendamos encarecidamente que explore el tema por su cuenta. Sea creativo con los pasos del proceso de análisis de datos y vea qué herramientas puede encontrar. Siempre que se ciña a los principios básicos que hemos descrito, puede crear una técnica personalizada que funcione para usted.

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