Los 15 tipos de análisis de datos que existen
Si tienes información pero no sabes cómo sacar beneficio de ella, te presentamos los tipos de análisis de datos más comunes para la toma de decisiones.
Redacción
Las decisiones más difíciles, en el ámbito empresarial, implican un conocimiento previo de los datos. Os presentemos los tipos de análisis de datos más comunes para que escojas el que más se adapta a tus necesidades, dependiendo del volumen de datos que estés manejando, sus características y las capacidades de la empresa.
En la era digital, caracterizada por el fácil acceso a los datos de usuarios y clientes, así como la existencia de herramientas que nos permiten llevar a cabo dichos análisis, todo el mundo debería ser capaz de interpretar la información de la que dispone. La cuestión es cómo abordamos ese análisis. Nos centramos en algunas cuestiones previas que debes conocer y seguidamente pasamos a enumerar los tipos.
- También puedes leer: Los 16 tipos de investigación (cualitativas y cuantitativas).
CONTENIDO DEL ARTÍCULO
1. Tipos de análisis de datos según su naturaleza.
2. Tipos de análisis de datos según la metodología.
Tipos de análisis según la naturaleza de los datos
Primero solemos diferenciar entre estos dos grandes tipos según la naturaleza de los datos que examinamos. En este sentido, la carga de trabajo y la metodología que seguiremos será diferente.
Análisis cualitativos
En este caso no existe una medición numérica de los datos expresada en un valor. Simplemente analizamos los datos para extraer una conclusión que, en muchos casos, puede ser subjetiva. Tiene que ver con conceptos no económicos como la calidad en el servicio de una empresa o la satisfacción del cliente, por citar algunos ejemplos.
Análisis cuantitativos
En este tipo de análisis sí existe una medición numérica. Recolectamos datos del mismo tipo para parametrizarlos, buscar correlaciones o extraer conclusiones y tomar decisiones acertadas. Tiene que ver con el análisis estadístico y con frecuencia manejamos un volumen de datos elevado, tanto que a veces es necesaria la intervención de un sistema informático, como en el caso del Big Data.
Tipos de análisis de datos según la metodología
Los métodos de recolección de datos son muchos. Pueden ser cuestionarios, sistemas informáticos automatizados o grupos de enfoque. En este caso, nos centramos en las tipologías más comunes que todo empresario, estadista o analista debería conocer.
1. Big Data
El Big Data es un modelo que está en auge, ya que las nuevas tecnologías permiten manejar enormes cantidades de datos que, de manera mecánica o analógica, no podrían ser ordenados y comparados correctamente. En otras palabras, se necesita la intervención de un software no convencional para procesar la información en un tiempo razonable que permita un margen de respuesta.
- Para saber más: Big data: qué es y para qué sirve.
2. Test AB
Recibe multitud de nombres como pruebas AB o split testing. Consiste en plantear dos resultados y ver cómo reacciona el cliente o usuario ante cada uno de ellos. Se utiliza en el márketing digital a la hora de lanzar una nueva campaña, en el mundo online para ver la usabilidad y eficacia de dos páginas web o en el lanzamiento de nuevos productos. La principal limitación (y posiblemente el motivo de su eficacia) es que solo permite dos escenarios posibles.
3. Redes neuronales
Mediante sistemas informáticos avanzados, se simula el funcionamiento de un grupo neuronal simple. La información atraviesa la red neuronal y es procesada, de forma que el sistema realiza un aprendizaje automático que le permite extraer cada vez mejores conclusiones. Se realiza mediante una serie de reglas matemáticas y algoritmos.
4. Optimización lineal
En la optimización lineal, también llamada optimización matemática o programación matemática, se plantea una situación concreta y se aplican una serie de variables o restricciones, de forma que podemos comprobar cuál es el mejor resultado posible. Este tipo de análisis es utilizado en sistemas de producción para reducir los costes de producción y aumentar los beneficios.
5. Análisis de correlaciones
Una técnica estadística muy utilizada. En este caso, exponemos dos variables cuantitativas diferentes, las comparamos y vemos si existe una relación entre ellas. Un ejemplo práctico sería observar si el precio de la entrada de un parque de atracciones tiene influencia en la bajada en el consumo de bebida dentro del mismo parque. Para ver una relación, es necesario analizar una gran cantidad de datos. De lo contrario, podríamos llegar a una conclusión equivocada.
|
6. Análisis de escenarios
Planteamos una serie de escenarios o eventos posibles, con diferentes resultados, y vemos cuál nos es más favorable. Esta tipología de análisis es parecida al Test AB, pero contempla más opciones y por ende resulta menos fiable.
7. Análisis de sentimiento
Un concepto que surgió a raíz de la popularización de las redes sociales es el análisis de sentimiento. En este caso, intentamos determinar cuál es la actitud de un individuo o un grupo de individuos hacia un tema en particular. Se basa en variables muy subjetivas, por lo que es difícil extraer una conclusión. Sin embargo, nos ofrece una idea fiable de cuál es la opinión del consumidor, cliente o grupo social.
8. Análisis semánticos
Si la naturaleza de los datos que queremos analizar es de tipo semántica (textos), lo mejor es acudir al análisis semántico. El mejor ejemplo es el de Google, que rastrea e indexa miles de páginas web cada día, analizando su texto (y otras muchas variables) para ordenar los resultados.
9. Encuestas
El objetivo principal de una encuesta es obtener resultados a partir de la interacción del entrevistado. Forman parte de una investigación a largo plazo y sirven para recopilar datos personales que no podríamos obtener de otra forma. Para un resultado satisfactorio, primero debemos seleccionar un público objetivo y el objeto de interés. Se pueden hacer a través de diferentes canales (cara a cara, web o correo electrónico).
10. Casos de estudio
El caso de estudio se basa en la simple observación de un entorno real. Los investigadores, por lo tanto, no tienen ningún control sobre las variables que intervienen. Son fáciles de diseñar aunque no se pueden repetir, ya que cada uno de los casos de estudio depende del contexto en el que fue llevado a cabo. En ese sentido, es difícil extraer una conclusión objetiva.
- Te puede interesar: ¿Diferencia entre prevalencia, incidencia e incidencia acumulada?
11. Experimentos formales
A diferencia de los casos de estudio, en los experimentos formales intervienen distintas variables determinadas por los investigadores. Por lo tanto, requiere mayor tiempo de preparación, pero las conclusiones serán más acertadas. Mediante los experimentos formales podemos ver la relación entre distintas variables cuando interactúan en un entorno real.
12. Revisiones sistemáticas (RS)
Este análisis sirve para comparar varios estudios científicos o publicaciones (estudios primarios) y sintetizar los distintos resultados. Parte de la siguiente premisa: el resultado de un único ensayo no es suficientemente fiable como para ser generalizado. Por otro lado, debemos tener claro cuál es el criterio para incluir o excluir los estudios.
13. Comparación (Benchmarking)
Para hacer una comparación, primero debemos establecer cuál es el resultado estándar. Una vez tenemos ese punto de partida, lo comparamos con otros resultados y observamos las diferencias. Si echamos un vistazo por la red, podemos ver benchmarking de productos de hardware. Tomamos como referencia uno de ellos y vemos si el siguiente ofrece mejores o peores prestaciones.
14. Simulación de Monte Carlo
La simulación de Montecarlo es una compleja técnica de análisis, muy útil para determinar la viabilidad de un proyecto considerando que algunas variables pueden cambiar de un momento a otro. Por lo tanto, tiene en cuenta el riesgo y lo hace sustituyendo los factores reales por números aleatorios. Así, podemos medir el impacto si uno de los factores no sale como habíamos previsto.
15. Predicción matemática
El último tipo de análisis de datos es muy conocido. Trata de identificar el resultado más probable en un futuro. Mediante una serie de técnicas y herramientas, observamos lo que ha ocurrido en el pasado para tener una idea aproximada (nunca exacta) de lo que ocurrirá en un futuro. Se utiliza en la proyecciones macroeconómicas o en el revenue management.