El análisis de datos es una disciplina fundamental en la toma de decisiones informadas dentro de una organización. Este proceso implica la inspección, limpieza, transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

1. Descubrimiento de Información: Identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos.
2. Toma de Decisiones: Proveer información relevante para tomar decisiones estratégicas y operativas.
3. Optimización de Procesos: Mejorar la eficiencia y efectividad de los procesos organizacionales.
4. Predicción: Utilizar modelos predictivos para anticipar eventos futuros y comportamientos.

• Definición: Describe las características de los datos y resume su contenido.
• Ejemplo: Calcular el promedio de ventas mensuales de una empresa.
• Herramientas: Tablas, gráficos, estadísticas descriptivas.

• Definición: Investiga las causas de ciertos eventos o comportamientos observados en los datos.
• Ejemplo: Analizar por qué las ventas disminuyeron en un trimestre específico.
• Herramientas: Análisis de correlación, regresión.

• Definición: Utiliza modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para predecir futuros eventos.
• Ejemplo: Predecir la demanda de productos para el próximo mes.
• Herramientas: Modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales.

• Definición: Proporciona recomendaciones sobre posibles acciones basadas en los resultados del análisis predictivo.
• Ejemplo: Sugerir estrategias de marketing para aumentar las ventas.
• Herramientas: Optimización matemática, simulaciones.

1. Definición del Problema: Identificar claramente el problema o la pregunta que se quiere responder.
2. Recolección de Datos: Obtener los datos necesarios para el análisis.
3. Limpieza de Datos: Eliminar o corregir datos erróneos, incompletos o irrelevantes.
4. Exploración de Datos: Realizar un análisis preliminar para entender las características básicas de los datos.
5. Modelado de Datos: Aplicar técnicas estadísticas y algoritmos para construir modelos que respondan a la pregunta planteada.
6. Interpretación de Resultados: Analizar los resultados obtenidos y extraer conclusiones.
7. Comunicación de Resultados: Presentar los hallazgos de manera clara y comprensible para los interesados.

1. Definición del Problema: La empresa quiere reducir la rotación de empleados y necesita identificar los factores que contribuyen a la misma.
2. Recolección de Datos: Datos históricos de empleados, incluyendo características demográficas, desempeño, satisfacción laboral, etc.
3. Limpieza de Datos: Eliminar registros duplicados, corregir valores faltantes.
4. Exploración de Datos:

   import pandas as pd
   import seaborn as sns
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # Cargar datos
   data = pd.read_csv('employee_data.csv')
   
   # Resumen de datos
   print(data.describe())
   
   # Visualización de la distribución de la satisfacción laboral
   sns.histplot(data['satisfaction_level'])
   plt.show()
   

5. Modelado de Datos:

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
   from sklearn.metrics import classification_report
   
   # Variables independientes y dependientes
   X = data[['satisfaction_level', 'last_evaluation', 'number_project', 'average_montly_hours']]
   y = data['left']
   
   # División de datos en entrenamiento y prueba
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
   
   # Modelo de clasificación
   model = RandomForestClassifier()
   model.fit(X_train, y_train)
   
   # Predicciones
   y_pred = model.predict(X_test)
   
   # Evaluación del modelo
   print(classification_report(y_test, y_pred))
   

6. Interpretación de Resultados: Analizar el informe de clasificación para identificar los factores más influyentes en la rotación de empleados.
7. Comunicación de Resultados: Crear un informe y una presentación para la gerencia con las recomendaciones basadas en los hallazgos.

Objetivo: Realizar un análisis descriptivo de las ventas mensuales de una empresa.

Datos: Un archivo CSV con las siguientes columnas: month, sales.

Instrucciones:

1. Cargar los datos desde el archivo CSV.
2. Calcular el total de ventas, el promedio mensual y la desviación estándar.
3. Crear un gráfico de barras que muestre las ventas mensuales.

Código de Ejemplo:

Solución:

• Total de Ventas: La suma de todas las ventas mensuales.
• Promedio Mensual: La media de las ventas mensuales.
• Desviación Estándar: La medida de la dispersión de las ventas mensuales.

El análisis de datos es una herramienta poderosa que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos. A través de diferentes tipos de análisis, como descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo, las organizaciones pueden descubrir información valiosa, optimizar procesos y predecir futuros eventos. En la siguiente sección, exploraremos las herramientas de análisis de datos que facilitan estos procesos.