El análisis de datos cada vez toma mayor relevancia, por lo que es necesario ahondar más en él. Por ello, en este blog te hablaremos de las técnicas más conocidas para analizar la información.
Media aritmética
Se trata de la suma de una lista de números dividida por el número de elementos en dicha lista y se utiliza para determinar la tendencia general de un conjunto de datos.
Desviación estándar
Se utiliza para determinar 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.
Determinación del tamaño de la muestra
Es muy útil para cuando no es necesario recopilar información de cada miembro de una población y basta con una muestra. La clave para hacerlo correctamente es elegir el tamaño correcto para que la muestra sea precisa.
Regresión:
Funciona 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.
Prueba de hipótesis
Esta técnica es ideal para evaluar si una premisa es realmente cierta para su conjunto de datos o población. No obstante, hay que ser muy cuidadoso al momento de su aplicación.
Otras técnicas para el análisis de datos más sofisticadas son las siguientes:
- Aprendizaje automático
- Redes neuronales
- Aprendizaje de reglas de asociación
- Algoritmos genéticos
- Análisis de series temporales
Estas técnicas contribuyen a ampliar la visión empresarial pues aportan conocimiento de calidad a cualquier negocio en el que se utilicen.
Si te interesa una descripción más detallada sobre estas 5 técnicas más sofisticadas, no te pierdas nuestro siguiente blog.
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