Análisis Estadístico

¿Qué es el análisis estadístico?

El análisis estadístico es el proceso de analizar e interpretar datos para identificar patrones y tomar decisiones informadas.

El software de análisis estadístico son herramientas especializadas que permiten a los usuarios realizar análisis estadísticos complejos. Estos productos generalmente proporcionan herramientas para organizar, interpretar y presentar conjuntos de datos seleccionados.

Las capacidades de análisis estadístico facilitan diversas metodologías de análisis, incluyendo pero no limitándose al análisis de regresión, análisis predictivo y modelado estadístico.

Tipos de análisis estadístico

El análisis estadístico se presenta en muchas formas, cada una apropiada o beneficiosa para diferentes casos de uso. Aunque hay muchos métodos, el objetivo final del análisis se divide en tres tipos: descriptivo, prescriptivo y predictivo.

El análisis descriptivo simplemente observa los datos tal como son, pero no se refiere ni recomienda ningún resultado futuro. El análisis prescriptivo utiliza datos históricos para recomendar un resultado particular. Finalmente, el análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir datos o resultados futuros.

Aparte de estos métodos generales, el software de análisis estadístico puede realizar los siguientes tipos de análisis:

• Análisis de regresión: Este tipo de análisis permite realizar varios métodos de regresión como mínimos cuadrados ordinarios (OLS), mínimos cuadrados ponderados (WLS) o modelo lineal generalizado (GLM).
• Análisis predictivo: El análisis predictivo extrae y analiza patrones de datos históricos para predecir resultados futuros extrayendo información de conjuntos de datos para determinar patrones y tendencias. Utilizando una variedad de análisis estadísticos y algoritmos, los analistas utilizan productos de análisis predictivo para construir modelos de decisión que los gerentes de negocios utilizan para planificar el mejor resultado posible.
• Análisis de series temporales: La inteligencia de series temporales o análisis permite a los usuarios identificar patrones dentro de conjuntos de datos de series temporales masivas y continuas para realizar informes, pronósticos y análisis predictivos.

Beneficios de usar el análisis estadístico

Independientemente del tipo de manipulación o análisis de datos complejos que se realice, las herramientas de análisis estadístico permiten a los estadísticos o profesionales de negocios encontrar fácilmente correlación, regresión, análisis de varianza y más.

Con estos conocimientos, las empresas pueden dar sentido a sus datos y tomar decisiones informadas. Estas herramientas ayudan a identificar duplicados y casos inusuales que pueden surgir durante la limpieza y curación de datos y obtener informes de análisis de datos detallados.

• Gestionar grandes volúmenes de datos: El software de análisis estadístico permite a los usuarios preparar, combinar y analizar fácilmente los datos de la empresa utilizando un flujo de trabajo repetible, luego desplegar y compartir análisis a escala para obtener conocimientos más profundos.
• Obtener información sobre los datos de la empresa: A través de la minería de datos y el análisis estadístico, especialmente cuando se combina con otras tecnologías como el aprendizaje automático, los profesionales de datos pueden obtener información sobre los datos.
• Mejor comprensión de los resultados y escenarios potenciales: Con el análisis estadístico, especialmente del tipo predictivo, las empresas comprenden mejor cómo diferentes variables les afectarán y pueden planificar en consecuencia.

Impactos de usar el análisis estadístico

En la era digital, los datos son omnipresentes. Ya sea en la educación superior o en la industria de la salud, es probable que haya una gran cantidad de datos involucrados. Las herramientas de análisis estadístico son típicamente utilizadas por científicos de datos y matemáticos, pero pueden proporcionar características específicas de la industria.

• Educación superior: Los usuarios de la industria de la educación superior utilizan herramientas de análisis estadístico para analizar datos, obtener información rápidamente y encontrar tendencias relevantes en los datos.
• Empresas de investigación de mercado: Los investigadores recurren al análisis estadístico para resolver problemas de investigación desafiantes. Pueden usar estas herramientas para profundizar en sus hallazgos de investigación y encontrar tendencias históricas. Con el software de análisis estadístico, los investigadores de mercado pueden manejar un gran volumen de datos en múltiples formatos.
• Salud: Para los profesionales de la salud, el tiempo no solo es dinero, también significa la diferencia entre la vida y la muerte. Estos trabajadores buscan herramientas de análisis estadístico para comprender mejor los datos relacionados con la salud, mejorar las eficiencias en los hospitales, gestionar y contener enfermedades, y mucho más.

Elementos básicos del análisis estadístico

Las herramientas de análisis estadístico permiten a los usuarios extraer y analizar datos estructurados o no estructurados. Los conjuntos de datos y las visualizaciones se crean a partir de los datos compilados a través del proceso de análisis.

• Preparación de datos: Para analizar los datos, deben estar debidamente limpiados y ser de alta calidad. Esta preparación consiste en la deduplicación, limpieza y anexado de los datos para el análisis estadístico. No todo el análisis se logra en la superficie. En cambio, las herramientas de análisis estadístico robustas extraen datos de bases de datos y los preparan para el análisis.
• Muestreo de datos: El muestreo de datos permite a los usuarios seleccionar muestras de datos para procedimientos definidos.
• Modelado estadístico: El modelado estadístico implica crear un modelo matemático que incorpora un conjunto de supuestos estadísticos sobre la creación de datos de muestra, que puede usarse para comprender mejor la composición y distribución de los datos.

Mejores prácticas de análisis estadístico

Para que el análisis estadístico funcione, sigue estas mejores prácticas:

• Necesidad de empleados capacitados: El software de análisis estadístico no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para apoyar la implementación y ayudar a otros con la adopción.
  Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados para configurar tales soluciones. Esos mismos científicos de datos también tendrán la tarea de derivar conocimientos accionables de los datos.
• Organización de datos: Para obtener el máximo provecho de las soluciones de análisis, los datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben configurarse e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos para almacenar datos de varias aplicaciones y bases de datos en una ubicación central.

Aprende sobre cómo los métodos de análisis estadístico llevan los datos a un nuevo nivel en 2023.

Editado por Jigmee Bhutia