El análisis de datos es una habilidad fundamental en el pensamiento analítico, ya que permite transformar datos brutos en información útil para la toma de decisiones. En esta sección, aprenderás los conceptos básicos del análisis de datos, las técnicas más comunes y cómo aplicarlas en situaciones reales.

El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar y modelar datos con el objetivo de descubrir información útil, llegar a conclusiones y apoyar la toma de decisiones.

1. Datos Cuantitativos: Números que representan cantidades y pueden ser medidos.
   • Ejemplo: Ingresos mensuales, número de empleados.
2. Datos Cualitativos: Información descriptiva que no puede ser medida numéricamente.
   • Ejemplo: Opiniones de clientes, categorías de productos.

1. Recolección de Datos: Obtener datos relevantes de diversas fuentes.
2. Limpieza de Datos: Eliminar o corregir datos incorrectos, incompletos o irrelevantes.
3. Análisis Exploratorio de Datos (EDA): Utilizar técnicas estadísticas para resumir las características principales de los datos.
4. Modelado de Datos: Aplicar modelos matemáticos y estadísticos para identificar patrones y relaciones.
5. Interpretación de Resultados: Extraer conclusiones y tomar decisiones basadas en los hallazgos.

• Objetivo: Describir las características básicas de los datos.
• Herramientas: Tablas, gráficos, medidas de tendencia central (media, mediana, moda) y dispersión (rango, desviación estándar).

• Objetivo: Hacer inferencias sobre una población a partir de una muestra.
• Herramientas: Pruebas de hipótesis, intervalos de confianza, regresión.

• Objetivo: Predecir futuros eventos basados en datos históricos.
• Herramientas: Modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales.

• Objetivo: Sugerir acciones basadas en los resultados del análisis predictivo.
• Herramientas: Algoritmos de optimización, simulaciones.

Supongamos que tienes datos de ventas mensuales de una tienda durante el último año.

Verifica que no haya valores faltantes o errores en los datos.

• Media de Ventas Mensuales: (10,000 + 12,000 + ... + 20,000) / 12 = 14,000
• Gráfico de Barras: Visualiza las ventas mensuales para identificar tendencias.

• Regresión Lineal: Ajusta un modelo de regresión para predecir ventas futuras.
  • Fórmula: Ventas = a + b * Mes
  • Donde "a" es la intersección y "b" es la pendiente.

• Conclusión: Las ventas muestran una tendencia creciente. Se espera que las ventas continúen aumentando en los próximos meses.

Tienes los siguientes datos de satisfacción del cliente (en una escala de 1 a 5) de una encuesta reciente:

Tarea: Calcula la media, mediana y moda de la satisfacción del cliente.

• Media: (4 + 3 + 5 + 2 + 4) / 5 = 3.6
• Mediana: Ordena los datos (2, 3, 4, 4, 5) → Mediana = 4
• Moda: 4 (aparece más frecuentemente)

Utiliza los datos de ventas mensuales proporcionados anteriormente para predecir las ventas del próximo mes utilizando una regresión lineal simple.

Tarea: Ajusta un modelo de regresión y predice las ventas para el mes 13.

1. Modelo de Regresión: Ventas = a + b * Mes
2. Cálculo de "a" y "b": Utiliza software estadístico o una calculadora de regresión.
3. Predicción: Sustituye Mes = 13 en la fórmula obtenida.

En esta sección, has aprendido los conceptos básicos del análisis de datos, las técnicas más comunes y cómo aplicarlas en situaciones prácticas. El análisis de datos es una herramienta poderosa que te permitirá tomar decisiones informadas basadas en evidencia. En la próxima sección, exploraremos cómo utilizar estos análisis para tomar decisiones fundamentadas.