10 técnicas de análisis de datos para estadísticas de big data

En la era de la información, los datos han pasado de ser escasos a ser abrumadores. La clave es examinar ese abrumador volumen de datos disponible de forma que las empresas puedan interpretar correctamente sus implicaciones. Pero trabajar con toda esta información implica la necesidad de tener herramientas que permitan utilizar las técnicas de análisis de datos correctas sin olvidar la importancia de asegurar la calidad de la información.

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El big data ha provocado que los analistas hayan producido muchas herramientas y técnicas de análisis de datos sofisticadas que pueden utilizar las grandes organizaciones. Pero a la vez que proliferan estas nuevas técnicas de análisis de datos, no debemos perder de vista algunos métodos que existen desde hace tiempo y que siguen teniendo mucha precisión.

Si estás comenzando con el análisis de Big Data, te sugerimos iniciarte con algunos principios básicos, aprendiendo a evitar sus riesgos, para después avanzar hacia técnicas de análisis de datos más sofisticadas.

5 Técnicas de análisis de datos tradicionales pero precisas

Antes de lanzarse a la aplicación de técnicas de análisis de datos más complejas, merece la pena invertir el tiempo necesario en conocer a sus precursoras. Entre ellas, podemos destacar cinco:

1. Media aritmética. Es la suma de una lista de números dividida por el número de elementos en esa lista y se usa para determinar la tendencia general de un conjunto de datos. Hallar el promedio también sirve para obtener una instantánea rápida de la información, puesto que es fácil de calcular. Sin embargo, hay que tener en cuenta que puede ser una herramienta peligrosa. En algunos conjuntos de datos, la media aritmética está estrechamente relacionada con el modo y la mediana y, en muestras con un alto número de valores atípicos o una distribución sesgada, el promedio simplemente no proporcionaría nunca la precisión que se necesita para tomar una decisión consistente.
2. Desviación estándar. Este cálculo es útil para determinar rápidamente la dispersión de puntos de datos. Una desviación estándar alta significa que los datos se distribuyen más ampliamente desde la media, mientras que una baja indica que hay más datos que se alinean con la media. El problema de usar esta clase de técnicas de análisis de datos está en que al igual que sucedía con la media, la desviación estándar puede inducir a error. Por ejemplo, si los datos tienen un patrón muy extraño, como una curva no normal o una gran cantidad de valores atípicos, la desviación estándar no ilustrará la realidad, al no poder aportar toda la información que necesita.
3. Determinación del tamaño de la muestra. A veces no es necesario recopilar información de cada miembro de una población y basta con una muestra. Cuando se mide un gran conjunto de datos o población suele ocurrir esto. Sin embargo, la clave está en determinar el tamaño correcto para que la muestra tomada sea precisa. Usando métodos de proporción y desviación estándar, es posible concretar esta medida para que la recopilación de datos sea estadísticamente significativa. El inconveniente de esta técnica tiene que ver con el hecho de que, cuando se estudia una variable nueva, las ecuaciones de proporción podrían necesitar basarse en suposiciones que pueden ser inexactas. De ser así, este error terminaría transfiriéndose a la determinación del tamaño de la muestra, para acabar afectando al resultado del análisis.
4. Regresión. Sirve para determinar tendencias a lo largo del tiempo, ya que modela las relaciones entre variables dependientes y explicativas, que generalmente se grafican en un diagrama de dispersión, indicando si los vínculos que existen son fuertes o débiles. Al igual que sucedía con las técnicas de análisis de datos precedentes, la regresión está asociada a riesgos. Y es que, a veces, los valores atípicos en un diagrama de dispersión son importantes, pero nunca serán descubiertos por el analista ya que este método tiende a ignorarlos.
5. Prueba de hipótesis. Esta técnica permite evaluar si una premisa es realmente cierta para su conjunto de datos o población. Elimina la posibilidad de que algo sea casual. No obstante, para ser riguroso en su aplicación, las pruebas de hipótesis deben tener cuidado con los errores comunes, como el efecto Hawthorne o el efecto placebo.

A día de hoy, la tecnología al servicio de las organizaciones permite aplicar soluciones avanzadas que automatizan el análisis, dejando atrás el cálculo manual, reduciendo así la intervención humana y minimizando el riesgo.

5 Técnicas de análisis de datos más sofisticadas

Entre las técnicas de análisis de datos que mejor contribuyen a ampliar la visión empresarial, al aportar conocimiento de calidad al negocio se encuentran:

1. Aprendizaje automático. Esta subespecialidad de la informática se engloba en el campo de la inteligencia artificial y es conocida también como machine learning. Está relacionada con el diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras promover la acción en base a datos empíricos. Su objetivo es aprender a reconocer automáticamente patrones complejos y tomar decisiones inteligentes basadas en datos. El procesamiento del lenguaje natural es un ejemplo de aprendizaje automático.
2. Redes neuronales. Este tipo de técnicas de análisis de datos consiste en modelos computacionales, inspirados por la estructura y el funcionamiento de redes neuronales biológicas. De la misma forma que las células y conexiones trabajarían y se establecerían dentro del cerebro, estas redes permiten encontrar patrones en los datos. Su especialidad son los patrones no lineales y están muy recomendadas tanto en aplicaciones que implican aprendizaje supervisado como en las que implican aprendizaje no supervisado. Un ejemplo de esta clase de técnicas sería la identificación de clientes en riesgo de abandono.
3. Aprendizaje de reglas de asociación. Se trata de un conjunto de técnicas de análisis de datos empleadas para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. La generación y prueba de posibles reglas es el resultado de la aplicación de algoritmos y, en la práctica, uno de sus usos más comunes es el análisis de la cesta de la compra, que permite a los minoristas determinar qué productos se compran con mayor y menor frecuencia para optimizar su planificación y decisiones de abastecimiento.
4. Algoritmos genéticos. Nuevamente nos encontramos con un tipo de técnicas de análisis de datos inspirada en la naturaleza. En este caso, tiene una vertiente Darwiniana, al basarse en la evolución natural, la supervivencia del más fuerte. Al aplicar esta técnica, las soluciones potenciales se codifican para ser combinadas entre sí e incluso someterse a mutaciones, igual que podría hacerse en un laboratorio con cromosomas. Así, tras ser estudiados, los cromosomas individuales se seleccionan para la supervivencia dentro de un entorno modelado que determina la aptitud o el rendimiento de cada uno en comparación con el resto de la población. Los algoritmos genéticos se suelen emplear para fines tan dispares como optimizar el rendimiento de una cartera de inversiones o para mejorar la programación de trabajos en procesos de fabricación.
5. Análisis de series temporales. En este caso, se analizan secuencias de puntos de datos, que representan valores en sucesivos tiempos, para extraer las características más significativas de la información. Podría decirse que se trata del uso de un modelo para predecir valores futuros de una serie temporal en base a valores pasados conocidos de la misma u otras series. El pronóstico de cifras de ventas sería una de sus aplicaciones en la empresa.

¿Qué técnicas de análisis de datos pueden aportar más valor a tu negocio? ¿Cuenta tu organización con elnivel adecuado de calidad de la información para garantizar la confiabilidad de los resultados?