Analítica práctica
Capítulo 1: Descripción general del análisis de datos
Capítulo 1 Objetivos de aprendizaje
Después de completar este capítulo, usted será capaz de:

Describir qué es el análisis de datos

Explicar por qué el estudio de la analítica es importante

Recapitular ejemplos de análisis en situaciones del mundo real, particularmente escenarios comerciales

Describir la estructura y algunos de los empleados de la empresa modelo Global Bike (GB)
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Panorama General

¿Qué es el análisis de datos?

¿Por qué estudiar análisis de datos?

Aplicaciones de Analytics

Metodología analítica

Introducción a Global Bike Company

Resumen
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Descripción general de las técnicas de análisis
Analytics Techniques
Exploration and Reporting
• Slicing/dicing
• Multidimensional analysis
• Reporting
Knowledge Discovery
• Unsupervised machine
learning
• Forecasting
• Predictive machine learning
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Visualization
• Charts
• Dashboards
¿Qué es el análisis de datos?

Data Analytics puede responder estas y otras preguntas:

¿Qué ha pasado en el pasado?

¿Por qué sucedió?

¿Qué podría pasar en el futuro? ¿Con qué certeza?

¿Qué acciones podemos tomar ahora para apoyar o evitar que ciertos eventos sucedan en el futuro?

¿Se pueden automatizar algunas de las acciones resultantes de nuestros descubrimientos?

¿Puede el proceso de análisis por automatizado?
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Evolución de los Analíticos
Curva de madurez analítica en las organizaciones
Adopción de Usuarios
Analítica
Prescriptiva
Analítica
Predictiva
¿Qué debohacer?
Cruce de Datos y
Visualización Ágil
Auto Servicio
de BI
Datos
Brutos
Datos
Limpios
Reportes
Estándar
¿Qué pasará?
Reportes
Ad Hoc
¿Por qué pasó?
¿Qué pasó?
Madurez Acorde a Capacidades Analíticas
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6
¿Qué es el análisis de datos?

Es un proceso que implica

Recopilación de datos que a veces no están en una forma utilizable

Limpieza de los datos para que sean utilizables

Carga de los datos en modelos de almacenamiento

Manipularlos para descubrir la información
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El análisis de datos nos lleva de los datos a la decisión
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Análisis de datos: la convergencia del vocabulario

Las estadísticas se utilizan en el análisis de datos

La informática mejora las capacidades para realizar
análisis de datos

El conocimiento del dominio en cada área tiene su
vocabulario único y aplicaciones analíticas


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Ejemplos:

Medicina y cada área dentro de la medicina

Servicios públicos

Deportes y Entretenimiento

Negocios

Por línea de negocio

Por área funcional dentro de un negocio

Por ubicación geográfica, etc...
Ciencia de datos
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Por qué estudiar Analítica?

Demanda de empleados que entiendan y puedan analizar datos

Enorme crecimiento en la cantidad de datos disponibles

La analítica puede proporcionar ventajas estratégicas a una organización
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¿Quién usa Analytics?
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
El análisis de datos se realiza en muchos niveles de la
organización

El análisis es realizado y utilizado por personas que
pueden no tener capacitación formal.
Ejemplos de ejemplos de inteligencia de negocios

Venta minorista: estrategias de precios, tiempo o precios, descuentos, colocación de productos, ventas
adicionales y ventas cruzadas de productos.

Fabricación: previsión de la demanda, planificación de la producción

Marketing – marketing dirigido

Cadena de suministro: selección de proveedores, optimización de los costes de distribución

Servicio al cliente/mesa de ayuda – servicio personalizado

Previsión y presupuestación

Auditoría y análisis de controles internos – evaluación de riesgos

Gobiernos: asignación de recursos, cumplimiento tributario

Servicios públicos: previsión de la demanda, gestión de fuentes de suministros

Inversores: determine qué inversiones son aceptables
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Otros ejemplos de aplicaciones de análisis de datos

Ciencia: en casi todas las áreas de la ciencia, la analítica es importante para la interpretación de los datos.

Medicina – muchas aplicaciones: identificación de factores de riesgo, planes de tratamiento, prevención y
control de enfermedades

Deportes: adquisiciones de jugadores, análisis del rendimiento de los jugadores

Prevención de fraude – fraude con tarjeta de crédito

Aplicación de la ley: patrones de actividad delictiva, asignación de recursos

Plataformas de redes sociales: identificación de "noticias falsas" y falsedades.
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Metodología de análisis dentro de un marco
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Resumen

El análisis de datos es el proceso de recopilar, limpiar, almacenar y manipular datos para proporcionar información.

El proceso de análisis de datos convierte los datos en bruto en información en conocimiento y sabiduría y, finalmente, en
una decisión.

Las habilidades analíticas tienen una gran demanda y ayudan a las empresas a competir

Hay muchas aplicaciones de análisis de datos. Nos centraremos en las aplicaciones empresariales

Los facilitadores de la analítica incluyen tecnología, infraestructura, herramientas y técnicas

Algunos beneficios de la analítica son el valor, el rendimiento, la seguridad y la longevidad.

Las personas, los controles y la formación son la base del ciclo de análisis

Ahora debe estar familiarizado con Global Bike (GB), la compañía de modelos utilizada en el resto de los capítulos.
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