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Este contenido es parte de Guía Esencial: Principios de la analítica de datos: una guía esencial
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Análisis de datos

El Análisis de Datos (Data Analysis, o DA) es la ciencia que examina datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre la información. El análisis de datos es usado en varias industrias para permitir que las compañías y las organizaciones tomen mejores decisiones empresariales y también es usado en las ciencias para verificar o reprobar modelos o teorías existentes. El análisis de datos se distingue de la extracción de datos por su alcance, su propósito y su enfoque sobre el análisis. Los extractores de datos clasifican inmensos conjuntos de datos usando software sofisticado para identificar patrones no descubiertos y establecer relaciones escondidas. El análisis de datos se centra en la inferencia, el proceso de derivar una conclusión basándose solamente en lo que conoce el investigador.

La ciencia generalmente se divide en análisis exploratorio de datos (EDA), donde se descubren nuevas características en los datos, y en análisis confirmatorio de datos (CDA), donde se prueba si las hipótesis existentes son verdaderas o falsas. El análisis cuantitativo de datos (QDA) es usado en las ciencias sociales para sacar conclusiones de datos no numéricos, como palabras, fotografías o videos. En la tecnología de la información, el término tiene un significado especial en el contexto de las auditorias informáticas, cuando se examinan los sistemas, operaciones y controles de los sistemas de la información de una organización. El análisis de datos se usa para determinar si el sistema existente protege los datos efectivamente, opera eficientemente y cumple con las metas de la organización.

El término “análisis” ha sido usado por varios proveedores de software de inteligencia de negocios como una palabra de moda que describe varias funciones. El análisis de datos se usa para describirlo todo, desde el procesamiento analítico en línea (OLAP, por sus siglas en inglés) hasta el análisis CRM en centros de llamadas. Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito, por ejemplo, analizan los retiros y los patrones de gasto para prevenir el fraude o robo de identidad. Las compañías de comercio electrónico (Ecommerce) examinan el tráfico en el sitio web o los patrones de navegación para determinar qué clientes son más o menos propensos a comprar un cierto producto o servicio, basándose en compras previas o patrones de visualización. El análisis de datos moderno normalmente usa tableros de información que se basan en flujos de datos en tiempo real. El llamado análisis en tiempo real implica análisis e informes dinámicos basados en los datos que introducidos en un sistema un minuto antes del tiempo actual de uso.

Este contenido se actualizó por última vez en noviembre 2012

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5 comentarios

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El analisis de datos puede tambien ser un negocio muy lucrativo si es que se sabe hacer de manera correcta, pero mas que nada es un habilidad que ayuda a muchas empresas a interpretar datos, los cuales ayudan a decidir mejores decisiones. Actualmente hay muchos cursos webs que te ensenan cosas basicas pero si te gustaria aprender aqui les dejo una academia de analisis de datos que pueden hacer desde casa. Tienen muchos programas es realmente bueno :)
https://bit.ly/1YrRPJO
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hola 7u7r me encanta BTS zoi ARMY yei :3 ~(·-·~) c va lentamente
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holaaaaaaaaa me gusta la comida :)
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wueno chauuuu ~(·-·~) c va volando : )
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yeiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii rosa :3
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