Cómo los métodos de análisis estadístico llevan los datos a un nuevo nivel en 2023

Si tu negocio no está analizando de cerca sus datos, hay un mundo de posibilidades que te estás perdiendo.

Con la ayuda del análisis empresarial, tu organización puede hacer más con sus datos que nunca antes, solo tienes que saber por dónde empezar. Ya sea haciendo predicciones o encontrando tendencias, usar software de análisis estadístico es tu mejor opción para obtener los conocimientos que necesitas.

Hay mucho que un negocio puede hacer con sus grandes datos, y el análisis estadístico es una forma para que las organizaciones los examinen y aprendan de ellos de manera inteligente. Trata con una variedad de componentes de datos, incluyendo la recopilación de datos, encuestas y experimentos.

Como un aspecto de la inteligencia empresarial, el análisis estadístico examina los datos empresariales e informa sobre tendencias utilizando cinco pasos clave.

• Describe el tipo de datos que se analizarán
• Explora la relación de los datos con la población subyacente
• Crea un modelo estadístico para resumir la comprensión de cómo los datos se relacionan con la población subyacente
• Prueba o refuta la validez del modelo
• Usa análisis predictivo para ejecutar escenarios que guiarán acciones futuras

En estadística, una población es el grupo completo de datos que se está analizando. Esto puede referirse a datos como un grupo completo de personas, objetos, animales, cuántas visitas se realizan al hospital en un año, eventos o incluso mediciones. Puede ser de cualquier tamaño si incluye todos los datos analizados.

Importancia del análisis estadístico

Una vez que se recopilan los datos, el análisis estadístico puede usarse para muchas cosas en tu negocio. Algunas incluyen:

• Resumir y presentar los datos en un gráfico o tabla para presentar hallazgos clave
• Descubrir medidas cruciales dentro de los datos
• Calcular si los datos están ligeramente agrupados o dispersos, lo que también determina similitudes
• Hacer predicciones futuras basadas en comportamientos pasados
• Probar una hipótesis de un experimento

Hay varias maneras en que las empresas pueden usar el análisis estadístico a su favor. Algunas de estas formas incluyen identificar quién en tu personal de ventas está teniendo un bajo rendimiento, encontrar tendencias en los datos de los clientes, reducir las principales líneas de productos operativos, realizar auditorías financieras y comprender mejor cómo puede variar el rendimiento de ventas en diferentes regiones del país.

Análisis estadístico vs. análisis de datos

En inteligencia empresarial, es común confundir el análisis estadístico y el análisis de datos para resolver varios problemas que una organización puede experimentar. Sin embargo, las herramientas de análisis de datos y el proceso general tienen diferencias clave en comparación con los tipos comunes de análisis estadístico.

Análisis estadístico aplica métodos estadísticos específicos a una muestra de datos para comprender la población total. Permite sacar conclusiones sobre mercados particulares, cohortes y un grupo general para predecir el comportamiento y las características de otros.

Análisis de datos es el proceso de inspeccionar y limpiar todos los datos disponibles y transformarlos en información útil que pueda ser entendida por personas no técnicas. Esto es crucial cuando consideras que los datos pueden ser insignificantes si no son comprendidos por quienes toman decisiones.

El análisis de datos puede usarse como una entrada para realizar análisis estadísticos, ya que los datos de diversas fuentes pueden combinarse para llevar a cabo el proceso estadístico.

Principales tipos de análisis estadístico

Al aplicar el análisis estadístico a tu negocio, los dos tipos principales que usarás son descriptivo e inferencial. Sin embargo, hay otros tipos que muchas empresas también utilizan, dependiendo del objetivo general o la pregunta que la organización busca responder.

Análisis estadístico descriptivo

El análisis descriptivo crea informes y gráficos simples utilizando software de visualización de datos que permite a las empresas entender lo que sucedió en un momento particular. Es importante notar que el análisis descriptivo solo se refiere a eventos que ocurrieron en el pasado.

La parte real de los datos del análisis descriptivo se centra en responder "qué sucedió" de una manera que profundiza en los datos pasados.

Como su nombre indica, se utiliza para describir las características básicas de la información pasada y resumirla de manera fácil y racional. Es importante tener en cuenta que este tipo de análisis estadístico no se utiliza para sacar conclusiones. Solo puedes describir qué es algo y qué representa los datos del pasado.

Por ejemplo, una empresa puede usar el análisis estadístico descriptivo para observar el tráfico de tu empresa a lo largo del año pasado. Puedes ver cosas como cuándo cayó el tráfico, cuándo se recuperó, qué mes tuvo más tráfico y el tráfico promedio de cada mes. Sin embargo, estos datos no te dicen por qué cayó el tráfico.

El análisis estadístico descriptivo solo describe los datos o resume la información que rodea a los datos. Aún es importante entender tus datos de una manera significativa.

Los objetivos del análisis descriptivo son:

• Describir los datos de una manera visual
• Explicar lo que presentan los datos

Análisis estadístico inferencial

Mientras que las estadísticas descriptivas tienen una limitación en que solo permiten suposiciones más amplias sobre los datos, objetos o personas que mides, el análisis estadístico inferencial puede resolver esa limitación.

Las estadísticas inferenciales son el resultado de estimaciones más complicadas y matemáticas. Las muestras analizadas permiten a los usuarios inferir o concluir tendencias sobre una población más grande. Toma datos de una muestra y luego hace conclusiones sobre una población o grupo más grande.

El análisis estadístico inferencial se utiliza a menudo para estudiar la relación entre variables dentro de una muestra, permitiendo conclusiones y generalizaciones que representan con precisión a la población. Y, a diferencia del análisis descriptivo, las empresas pueden probar una hipótesis y llegar a varias conclusiones a partir de estos datos.

Por ejemplo, quieres saber el topping de pizza favorito de todos en el mundo. Lo más probable es que no vayas a entrevistar a todos en el mundo. En su lugar, intentarías muestrear una población representativa de personas e intentarías hipotetizar tus resultados.

Desde un punto de vista más empresarial y realista, es posible que desees preguntar a cada uno de tus clientes una pregunta sobre tu producto o servicio. Si tienes 100,000 clientes, encuestar a cada uno de ellos puede ser un desafío. En su lugar, optarías por un grupo de muestra de clientes.

Si bien este proceso no es perfecto, y puede resultar difícil evitar errores, hace que sea simple para los investigadores hacer inferencias razonadas sobre la población.

Los objetivos de las estadísticas inferenciales son:

• Sacar conclusiones de los datos analizados
• Probar varias hipótesis en torno a los datos

Otros tipos de análisis estadístico

Más allá de esos dos tipos principales, hay otros ejemplos de análisis estadístico que las empresas deben conocer.

Análisis predictivo

Al hacer predicciones sobre eventos futuros que tu negocio podría experimentar, recurre al análisis predictivo, que detalla lo que es probable que suceda a continuación. Este análisis se basa en hechos actuales e históricos y utiliza algoritmos estadísticos y aprendizaje automático para definir la probabilidad de tendencias futuras basadas en datos históricos.

Las industrias que más se benefician del análisis predictivo son las empresas de marketing, las compañías de seguros y los servicios financieros, pero cualquier negocio puede ver un gran beneficio al prepararse para un futuro impredecible.

El propósito del análisis predictivo es:

• Anticipar eventos futuros utilizando datos
• Determinar la probabilidad de varias tendencias en el comportamiento

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo puede ser extremadamente complejo, por lo que aún no ha sido ampliamente utilizado por las empresas al realizar análisis estadísticos.

Si bien otras herramientas de análisis pueden usarse para sacar conclusiones, el análisis prescriptivo te proporciona respuestas reales. Se necesita un alto nivel de uso de aprendizaje automático para estos tipos de informes, ya que proporcionan acciones a seguir. También utiliza técnicas como el procesamiento de eventos complejos, el análisis de gráficos y la simulación.

Al usar análisis prescriptivo, los objetivos son:

• Responder a la pregunta, "¿Qué se debe hacer a continuación?"
• Reducir la recomendación correcta para una decisión específica

Análisis exploratorio de datos

El análisis exploratorio de datos, también conocido como EDA, se centra en identificar patrones en los datos para encontrar posibles relaciones desconocidas.

El propósito de este método es:

• Descubrir nuevas conexiones dentro de los datos
• Verificar si hay datos faltantes o errores dentro de la recopilación de datos
• Recopilar la mayor cantidad de información posible sobre el conjunto de datos
• Revisar suposiciones e hipótesis

Análisis causal

Si el objetivo de tu negocio es entender e identificar por qué suceden las cosas, el análisis causal es el camino que debes tomar.

No importa la industria de tu organización, es probable que experimentes fallos. El análisis causal se utiliza para determinar por qué ocurren los fallos y reducir la causa raíz.

Un ejemplo de análisis causal es en el campo de TI, ya que las empresas realizan aseguramiento de calidad en varios software. Este tipo de análisis estadístico se utilizaría para examinar por qué falló un software específico, si hubo un error, una violación de datos o un ataque DDoS.

Los objetivos del análisis causal son:

• Identificar áreas problemáticas clave dentro de los datos
• Investigar y determinar la causa raíz de por qué ocurrió un fallo

Análisis mecanicista

De todos los tipos de análisis estadístico, el análisis mecanicista es el menos común. Sin embargo, en el sentido del análisis de grandes datos y la ciencia biológica, juega un papel crucial en el proceso.

Este método consiste en entender cambios específicos en variables que causan otros cambios en otras variables. No considera influencias externas fuera del control de una empresa, como la temperatura y el tiempo. Este método se utiliza para mostrar cómo suceden las cosas en lugar de decir cómo ocurrirán más adelante, por lo que no se utiliza para hacer predicciones.

Un ejemplo de análisis mecanicista en acción es cuando aquellos en la ciencia biológica estudian virus e inspeccionan cómo varias partes del virus se ven afectadas por cambios en la medicina.

El propósito del análisis mecanicista es:

• Entender los cambios exactos en variables que llevarán a cambios en otras variables
• Hacer saber que cualquier dato fue resultado de lo que sucedió cuando un sujeto estaba pasando por una actividad específica

Mejor software de análisis estadístico

Cuando se trata de software de análisis estadístico, hay una amplia variedad de opciones que puedes elegir. Este software utiliza programas especializados diseñados para permitir a sus usuarios realizar análisis estadísticos complejos que no pueden hacer a mano.

Las herramientas de software de análisis estadístico son típicamente utilizadas por científicos de datos y matemáticos, pero pueden proporcionar características específicas de la industria. Cada herramienta proporciona un conjunto único de características que tu empresa puede encontrar que es exactamente lo que necesita.

Para calificar para la inclusión en la categoría de análisis estadístico, un producto debe:

• Ofrecer capacidades de análisis estadístico, ecuaciones y modelos
• Proporcionar importación, preparación y modelado de datos
• Realizar análisis estadísticos complejos

* A continuación se presentan las 5 principales soluciones de software de análisis estadístico líderes del Informe Grid® de Verano 2023 de G2. Algunas reseñas pueden estar editadas para mayor claridad.

1. IBM SPSS Statistics

IBM SPSS Statistics ayuda a empresas de todos los tamaños a resolver problemas específicos de la industria que impulsan la toma de decisiones. Ofrece procedimientos estadísticos avanzados y elementos de visualización, proporcionando a los usuarios una plataforma robusta y fácil de usar para ayudar a entender datos y problemas complejos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Hay tres elementos que me gustaría destacar sobre SPSS. Primero, su interfaz fácil de usar tiene un diseño práctico que es muy similar a otros programas más conocidos. Segundo, la amplia variedad de funciones y cálculos estadísticos que se pueden realizar, desde estadísticas descriptivas hasta técnicas multivariadas, y finalmente, la personalización de los análisis estadísticos que permite una amplia gama de procesos.”

- Reseña de IBM SPSS Statistics, Alejandro G.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Las integraciones podrían mejorarse. Además, las tareas de programación podrían ser más eficientes. De esa manera, sería posible automatizar ciertos procesos.”

- Reseña de IBM SPSS Statistics, Guillermo R.

2. JMP

JMP es una herramienta de análisis de datos para Mac y Windows que combina el poder de la visualización interactiva con estadísticas perspicaces. Facilita a los usuarios importar y procesar datos, utilizar la interfaz de arrastrar y soltar, gráficos vinculados dinámicamente, y mucho más. A través de métodos estadísticos de vanguardia y técnicas de análisis de velocidad, JMP proporciona una larga lista de funcionalidades y características.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Me gusta la capacidad de realizar pruebas estadísticas simples. Se puede usar para crear gráficos a partir de datos. Es increíblemente fácil de usar. Proporciona ejemplos extensos para cada prueba. Es muy útil para graficar datos. Me encanta lo fácil que es de usar.”

- Reseña de JMP, Rogerio M.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Aunque la interfaz es excelente, desearía que hubiera más opciones de 'ayuda' inmediatas y directas dentro del programa. Tal vez incluso algo como tutoriales que podrías ejecutar (dentro del programa, sin tener que descargar o buscar en internet) cuando pides realizar una prueba por primera vez. Tal vez usar algún tipo de sistema de lenguaje real para permitir que el programa te sugiera una prueba a realizar basada en cierta entrada.

En ocasiones, parte de la salida también es un poco confusa, especialmente para los estudiantes que recién están aprendiendo: obtener tablas y gráficos grandes como salida, cuando todo lo que quieres es un valor p, puede ser desalentador.”

- Reseña de JMP, Christopher V.

3. Minitab Statistical Software

Minitab Statistical Software ofrece visualizaciones, análisis estadísticos, análisis predictivos y análisis de mejoras para ayudar a las empresas a tomar decisiones inteligentes basadas en datos. Desde detectar tendencias hasta resolver problemas, Minitab ofrece un análisis de datos integral a todo tipo de organizaciones.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“He estado usando Minitab durante años, y siempre me ha impresionado lo poderoso que es. Ofrece una amplia gama de herramientas estadísticas. Se puede usar para analizar datos de diferentes tipos de variables, como variables categóricas y variables continuas.”

- Reseña de Minitab Statistical Software, Mary B.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“Minitab puede mejorar sus características habilitando un manejo adicional de datos, así como herramientas analíticas que nos ayudarán a resolver fácilmente la correlación de datos complejos.”

- Reseña de Minitab Statistical Software, Anshuman S.

4. Posit

Posit crea software de código abierto para investigación científica, comunicación técnica y ciencia de datos. Esta herramienta ayuda a individuos, equipos y empresas con ciencia de datos, toma de decisiones accionables y más.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Posit es muy fácil de usar y accesible. Su producto RStudio también es excelente. Podemos hacer cualquier cosa con él, como preprocesamiento de datos, análisis, construcción de modelos y visualización.”

- Reseña de Posit, Samrit P.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La falta de funcionalidad programática puede hacer que las funciones de bucle dinámico grandes sean difíciles de implementar. Las herramientas de depuración también son algo limitadas en comparación con los IDE convencionales.”

- Reseña de Posit, Brodie G.

5. Base SAS

Base SAS proporciona a los usuarios programas para manipulación de datos, informes descriptivos, almacenamiento y recuperación de información, y un repositorio centralizado de metadatos. Los usuarios de Base SAS pueden reducir significativamente el tiempo de programación y mantenimiento, ser capaces de integrar datos en diferentes entornos y simplificar la creación y distribución de informes visualmente atractivos.

Lo que más les gusta a los usuarios:

“Base SAS es la mejor herramienta analítica, especialmente en el dominio de ensayos clínicos e investigación, que necesita procedimientos estadísticos. Esto proporciona métodos fáciles de usar con muchas opciones, menos códigos y menos complejidad.”

- Reseña de Base SAS, Ruchi S.

Lo que no les gusta a los usuarios:

“La capacidad del sistema está esencialmente subordinada a los paradigmas estándar. El soporte técnico que proporcionan no es muy astuto y a menudo es escaso (condicionalmente no es gratuito, no hay diferentes audiencias en las que podamos plantear posibles problemas y soluciones). Además, no es muy perceptivo para el consumidor y su uso es complejo al principio.”

- Reseña de Base SAS, Madhur K.

Un método para la locura

No importa qué método de análisis estadístico elijas, asegúrate de tomar nota especial de cada posible desventaja, así como de su fórmula única.

Por supuesto, no hay un estándar de oro o un método correcto o incorrecto para usar. Va a depender del tipo de datos que hayas recopilado, así como de los conocimientos que buscas tener como resultado final.

Cuando se trata de correlación y regresión, ¿sabes cuál deberías estar usando? Descúbrelo aquí.