¿Qué es el Análisis Descriptivo de Datos?

¿Qué es el Análisis Descriptivo de Datos?

Gracias a las tecnologías digitales innovadoras de la actualidad, se genera una gran cantidad de datos cada día. Ahora bien, más allá de almacenar información, es importante realizar un análisis descriptivo de datos. De esta manera se pueden utilizar de forma que genere beneficios o favorezca la toma de decisiones.

En este post puedes conocer más sobre el análisis descriptivo de datos y cómo funciona. Así como sus características principales y la ventaja que puede tener para tu empresa o negocio.

¿Qué es el análisis descriptivo de datos?

El análisis descriptivo de datos es una fase o etapa del proceso de tratamiento de datos. El cual implica la síntesis de los datos históricos a fin de obtener información beneficiosa. También sirve para preparar los datos para un análisis más profundo. Gracias al análisis descriptivo se puede identificar patrones y darle sentido al conjunto de información.

En estadística, el análisis descriptivo se utiliza para obtener un enfoque como resumen de los datos de una muestra. De esta manera, el resultado es información más precisa, sencilla y utilizable. Estos datos suelen presentarse en gráficas o infografías para su análisis.

Este tipo de análisis tiene gran popularidad gracias a las percepciones obtenidas. De otra manera, no se podrían realizar ciertas interpretaciones sobre los datos. Ahora bien, es importante conocer la forma en la cual se realiza este análisis. En resumen, el análisis descriptivo puede dar respuestas a preguntas formuladas.

También permite recolectar información y ordenarla en gráficas y otros medios visuales. Además, facilita la extracción de aspectos relevantes de una muestra y así describir ciertas tendencias o patrones.

Este análisis implica el cálculo de las medidas de composición y distribución de las variables. Según el tipo de dato pueden ser promedios, tazas, etc.

¿Cómo se realiza un análisis descriptivo de datos?

El análisis descriptivo se puede ajustar según el tipo de información que se quiera encontrar o el destino de los datos. Por lo que se trata de un análisis flexible que puede tener distintas aplicaciones y usos. Ahora bien, sin importar la razón por la que se realice, suele cumplir con los siguientes pasos:

Recopilar datos

Lo principal es recolectar los datos. Para lo cual se utilizan diversos instrumentos que se aplican a la muestra seleccionada. Por ejemplo, se puede realizar a través de una encuesta o cuestionario. Las comunidades online son uno de los instrumentos utilizados para recopilar datos completos y precisos.

Este instrumento tiene gran éxito debido a que funciona de forma online. Además, permite extraer información cualitativa, generar discusiones virtuales, generar ideas, premiar a los participantes, etc.

Limpieza o depuración de datos

Tal y como se mencionó al principio, en la actualidad se genera a diario una enorme cantidad de datos. Sin embargo, no todos son útiles para un determinado fin. En este paso se realiza una limpieza de los datos para eliminar los que no se utilizarán. Por ejemplo, se pueden borrar aquellos cuyos formatos no permiten su acceso y por ende no pueden ser manipulados.

Cuando se depuran los datos es posible que se modifique su formato textual, la categorización y valores atípicos. Este proceso se puede resumir en la preparación de los datos para obtener mayor provecho de ellos.

Aplicar métodos

El último paso es la aplicación de métodos estadísticos para poder concluir lo que se planificó con el análisis. Pueden existir diversos métodos según el tipo de datos y lo que se espere determinar. Este es el paso más importante, ya que implica el uso de los datos para cumplir ciertos objetivos, tomar decisiones, realizar correctivos, etc.

¿Cuándo es necesario realizar un análisis descriptivo?

Este análisis se puede realizar para examinar detenidamente cualquier dato, bien sea actual o del pasado. Es necesario el análisis porque los datos en bruto pueden ser difíciles de interpretar y utilizar. Mientras que cuando son analizados se obtiene mejor enfoque de los datos y se pueden aprovechar de forma positiva.

De igual manera, el análisis descriptivo se realiza para explicar un suceso pasado. O, para predecir lo que ocurrirá en el futuro. Este es uno de los aspectos más significativos para realizar el análisis descriptivo y obtener así un diagnóstico completo.

análisis descriptivo de datos

Tipos de análisis descriptivo

Existen 4 principales tipos de análisis descriptivos. A continuación, se explica cada uno de ellos:

Medidas de frecuencia

Se utiliza para determinar la frecuencia de un evento en específico o de una respuesta. Por ejemplo, el recuento o el porcentaje se utiliza para arrojar este tipo de análisis con precisión. También hace los datos más accesibles y entendibles. Sobre todo, cuando la muestra a analizar es muy amplia o se deben considerar varios datos al mismo tiempo.

Medidas de tendencia central

Las medidas de tendencia central incluyen la media, mediana y la moda. La media es la más conocida y utilizada ya que permite obtener un valor único. Ahora bien, la media puede estar influenciada y ofrecer una interpretación falsa. La mediana es un valor que permite dividir una distribución de forma equitativa. Tiene como ventaja que no es sensible a valores extremos.

Respecto a la moda, es el valor que permite presentar un conjunto de observaciones. Por lo tanto, no ofrece resultados únicos, lo que puede ser una desventaja al no determinar una tendencia específica. Esta información funciona de forma útil cuando la muestra es muy amplia. Así se obtiene una métrica descriptiva fácil de manejar.

Medidas de dispersión

Este tipo de análisis permite conocer la distribución correcta de los datos en determinado rango. También se conocen como medidas de variabilidad que expresan la distribución de los datos según las medidas de centralización definidas. Su objetivo es consignar información sobre la variación de una variable.

Así pueden resumir la dispersión de un amplio conjunto de datos en un solo valor. Una de las medidas de dispersión más utilizadas son el rango de variación, varianza, desviación estándar, entre otras.

Medidas de posición

Se relaciona con la posición de un evento o una respuesta en relación con otros factores. Este tipo de indicador estadístico se utiliza para resumir datos o para dividir su distribución en intervalos de un mismo tamaño. Cuando se interpreta una medida de posición se contextualiza de forma porcentual.

Estas medidas facilitan la información sobre los datos analizados. Estas medidas incluyen la ubicación de los datos en un contexto de valores determinados.

Ventajas del análisis descriptivo

La principal ventaja del análisis descriptivo es que permite resumir los datos o describirlos. Es cierto que esto no implica una predicción del futuro, pero sí puede contribuir a la toma de decisiones o el inicio de nuevos proyectos. Esto es especialmente beneficioso para las empresas. Ya que pueden utilizar los datos ya procesados para poder obtener información valiosa de ellos.

De esta manera, los analistas tienen mayor capacidad de actuación en torno a los datos. Los datos nunca antes habían tenido tanta importancia. Gracias a su análisis se puede determinar una tendencia o patrón de los clientes. A fin de mejorar los productos o servicios para satisfacer las necesidades de los clientes.

Identificar patrones o tendencias mejora los tiempos de respuesta a los clientes. Así como también contribuye a facilitar el uso de aplicaciones, sistemas, programas, etc. Otra ventaja es que al realizar el análisis descriptivo se pueden filtrar los datos más relevantes y eliminar los que no son de utilidad. Lo que se traduce en la optimización de los datos y ahorro del tiempo y recursos invertidos en su análisis.

El análisis descriptivo les confiere mayor objetividad y neutralidad a los investigadores al momento de tomar decisiones. Lejos de decidir por preferencias personales. También facilita un panorama más amplio al realizar el análisis. Además, describe la relación que puede existir entre diferentes datos.

El investigador puede tener mayor flexibilidad para utilizar datos cualitativos y cuantitativos. Contribuye a comprender un tema e interpretar los resultados desde los más simples hasta los más complejos. Permite obtener información importante sobre la muestra estudiada. Si los datos se interpretan correctamente, con este análisis se puede obtener perspectivas valiosas para una conclusión.

¿En qué se diferencia el análisis descriptivo del predictivo y prescriptivo?

Con respecto al análisis predictivo, la diferencia es que este análisis no pronostica ni predice lo que ocurrirá en el futuro. Solo se trata del análisis de datos históricos para determinar patrones y tendencias. También existen diferencias en relación con el análisis prescriptivo. Ya que este utiliza los resultados previstos para predecir las consecuencias de dichos resultados.

El análisis descriptivo no está en desventaja. Por el contrario, es un método preciso para la recolección de información. Facilitando la descripción que existe entre diferentes datos. Es por ello que los investigadores pueden conocer rasgos de la población accediendo a información cualitativa y cuantitativa.

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Importancia del manejo de los datos en las empresas

Los datos se consideran un activo de gran valor para toda empresa. Trabajar con datos confiables y de calidad puede hacer la diferencia al tomar acciones y decisiones. El análisis de los datos permite que la información de las empresas se mantenga actualizada. Que sea precisa, consistente y esté completa; así será válida para utilizarse con fiabilidad en estudios y en la toma de decisiones.

Los datos por sí solos no arrojan información valiosa y utilizable. Es allí donde entra el análisis descriptivo y otros tipos de análisis. Permiten que los datos procesados se conviertan en información útil. El crecimiento de los datos en los últimos años ha sido exponencial y continua en aumento.

A diario, las personas generan millones de datos. Según las estimaciones, para el año 2025 se espera que el volumen de datos se incremente unas 175 veces. Lo cual se debe a la interacción diaria de las personas con sus dispositivos. Toda esta información en su mayoría se almacena en la nube. Por lo que el aumento significativo ocurre con los dispositivos conectados.

A pesar de esto, algunas encuestas reflejan que un porcentaje importante de las empresas no tienen control en los datos. Muchas veces se debe a que desconocen el potencial de los datos y cómo puede facilitar la toma de decisiones. Si se consideran los datos correctamente, pueden añadir valor a la organización y hacer que resalte ante la competencia.

Los datos almacenados en una empresa pueden compararse con la materia prima o el capital de la empresa. Al realizar u n análisis de los datos se puede mejorar la administración de la organización, incrementar las ventas y mejorar el servicio que ofrece.

Estándares de calidad

Otra ventaja relevante de los datos es que contribuyen a la innovación, el desarrollo y la transformación de las organizaciones. Lo que se traduce en la mejora de los estándares de calidad. Ya que, para fijar estos estándares se seleccionan características de datos comunes. Ajustándolos a las necesidades reales y actuales de cada negocio.

Por el contrario, una mala calidad de datos puede tener un efecto negativo. Por ejemplo, arrojar indicadores falsos. Lo que puede dar inicio a proyectos y procesos fallidos. Las consecuencias pueden ser en el presente, pero también pueden afectar en el futuro. Al generar informes erróneos se dificulta la toma de decisiones correctas.

Además, puede haber diferencias en los resultados presentados. Esto se traduce en pérdida de tiempo, recursos, etc. Lo más importante, es que afecta negativamente la relación con el cliente al no ofrecer el servicio, productos y trato que espera. Además, puede afectar la seguridad de los clientes. Ya que no permite detectar posibles fraudes, cobros indebidos, duplicados, etc.

Es por ello que los datos se deben emplear correctamente para contribuir a los estándares de calidad de la empresa. Es por ello que las empresas deben tener un enfoque de data-drive desde el principio. El cual está relacionado con la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, el Machine Learning o aprendizaje automático facilita considerablemente el análisis de datos.

Sin lugar a dudas, es un área innovadora que aún requiere investigaciones y exploraciones. Sin embargo, es claro que se trata de tecnologías que se complementan una a la otra. Los datos enriquecen todas las estructuras conocidas, se considera el corazón de una empresa. Por lo que es comprensible que sea el eje de investigación de muchas organizaciones.

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