Analítica de datos: qué es, tipos y aplicaciones en las empresas TOTVS

Según la empresa de consultoría de gestión global McKinsey Global Institute, las empresas que se basan en los datos son mejores a la hora de captar nuevos clientes, mantener su fidelidad y lograr una rentabilidad superior a la media [2]. Un lago de datos es diferente porque puede almacenar tanto datos estructurados como no estructurados sin ningún procesamiento posterior. La estructura de los datos o el esquema no se definen cuando se capturan los datos; esto significa que se pueden almacenar todos los datos sin necesidad de un diseño cuidadoso, lo que resulta muy útil cuando se desconoce el uso futuro de estos. Algunos ejemplos de datos son el contenido de las redes sociales, los datos de los dispositivos IoT y los datos no relacionales de las aplicaciones móviles. ”A través de la automatización y el diseño basado en datos, nuestra empresa ha ayudado a 15,000 arquitectos e ingenieros a realizar modelos de energía, análisis de luz natural y optimizaciones de costos en más de 22,000 proyectos”.

• Incluso pueden extraer datos adicionales que se obtuvieron ad-hoc de otros lugares.
• Usaremos bibliotecas de Python como Matplotlib y Seaborn para aprender y aplicar algunas técnicas populares de visualización de datos.
• Una vez que termines, podrás presentar tu candidatura directamente a más de 30 empleadores de México (incluido Google).
• Sin embargo, un problema principal del enfoque
  de las soluciones puntuales es la incapacidad de automatizar fácilmente el
  proceso completo de análisis y data science.

El  análisis prescriptivo  se enfoca en la identificación y uso de patrones o tendencias para desarrollar estrategias empresariales prácticas y con alta capacidad de respuesta. Este tipo de análisis se realiza como parte de la  investigación exploratoria  , cuando curso de analista de datos todavía no se tiene una idea de la relación entre los datos y las variables. El análisis de datos se utiliza en muchas industrias, independientemente del ramo, nos da las bases para tomar o no una decisión o cerciorarnos si una hipótesis es cierta o no.

Transforma tu analítica

En un diagrama de dispersión, los valores de 2 variables se representan como puntos en una cuadrícula bidimensional. Además, también puede utilizar una tercera variable para determinar el tamaño o el color de los puntos. Para diferenciar entre múltiples líneas, podemos incluir una leyenda dentro del gráfico usando la función plt.legend también podemos ajustar el título mediante la función plt.title. Implica producir imágenes que comuniquen las relaciones entre los datos representados a los espectadores. Para determinar otras métricas como pruebas por millón, casos por millón, etc., necesitamos más información sobre el país, es decir, su población. Podemos consultar las filas de mayo, elegir un subconjunto de columnas y usar el método sum para agregar cada uno de los valores de columna seleccionados.

• Esta herramienta es especialmente útil para rastrear tus indicadores clave (KPI), sin perder de vista tus objetivos.
• Con una solución autónoma, los analistas de negocio conscientes de los datos pueden poner en marcha un repositorio de datos seguro y compartible en cuestión de minutos, en tan solo unos sencillos pasos.
• Antes de fijarnos en algunos sectores concretos, queremos señalar que los líderes miden el impacto en sus inversiones de estos análisis.
• Esto hace a Numpy muy útil cuando se trabaja con bases de datos de gran tamaño; es decir, de miles o incluso millones de unidades de datos.

Al igual que en los histogramas; si queremos los resultados de las variables uno encima de otro (color anaranjado y azul). Podemos controlar el número de contenedores (bins), así como el tamaño de cada uno usando el argumento bins. Un histograma representa la distribución de una variable creando contenedores (intervalos) a lo largo del rango de valores y mostrando barras verticales para indicar el número de observaciones en cada contenedor (bin). También podemos mostrar marcadores para los puntos de datos en cada línea usando el argumento marcador de  plt.plot. El eje X de la gráfica actualmente muestra los índices de los elementos de la lista de 0 a 5.

Cómo consultar y ordenar filas en Pandas

La teoría fundamentada es una metodología de investigación cualitativa sistemática que se utiliza para generar inductivamente una teoría “fundamentada” en los propios datos. El análisis tiene lugar simultáneamente con la recopilación de datos, y los investigadores alternan la recopilación de datos y el análisis hasta desarrollar una teoría exhaustiva. El análisis inductivo implica la generación https://www.contrareplica.mx/nota-curso-en-linea-desarrollo-frontend-202321129 de nuevas teorías o ideas a partir de los datos. El proceso comienza sin teorías ni códigos preconcebidos, y a partir de los datos surgen patrones, temas y categorías. Los pasos clave incluyen la codificación de los datos a partir de los conceptos o categorías predeterminados y la utilización de la teoría para guiar la interpretación de los patrones entre las codificaciones.