Los 4 Tipos de Análisis de Datos [Guía Completa]

Las empresas y organizaciones más exitosas son aquellas que aprenden y se adaptan constantemente. Sin importar en qué industria te encuentres, es esencial entender qué ha pasado en el pasado, qué está pasando ahora y anticipar qué podría pasar en el futuro. Entonces, ¿cómo lo logran las empresas? La respuesta está en la analítica de datos. La mayoría de las empresas recopila datos todo el tiempo, pero en su forma cruda, esos datos realmente no significan nada. Lo que importa es lo que haces con ellos. El análisis de datos es el proceso de analizar datos crudos para extraer patrones, tendencias e insights que revelen algo significativo sobre un área particular del negocio. Estos insights se usan luego para tomar decisiones inteligentes basadas en datos. El tipo de insight que obtienes de tus datos depende del tipo de análisis que realices. En analítica y ciencia de datos existen cuatro tipos principales de análisis de datos: **descriptivo, diagnóstico, predictivo** y **prescriptivo. ** En este artículo explicaremos cada uno de los cuatro tipos y por qué son útiles. Si te interesa un tipo de análisis en particular, ve directamente a la sección correspondiente: 1. Análisis descriptivo 2. Análisis diagnóstico 3. Análisis predictivo 4. Análisis prescriptivo 5. Conclusiones clave y más recursos Entonces, ¿cuáles son los cuatro tipos principales de análisis de datos? Vamos a verlo. ## 1. Análisis descriptivo (¿Qué pasó?) El análisis descriptivo observa lo que ha ocurrido en el pasado Como su nombre lo indica, el propósito del análisis descriptivo es simplemente describir lo que ha sucedido; no intenta explicar por qué ocurrió ni establecer relaciones de causa y efecto. El objetivo es únicamente ofrecer una radiografía fácil de entender. Google Analytics es un buen ejemplo de análisis descriptivo en acción: ofrece una visión general simple de lo que ha pasado en tu sitio web, mostrándote, por ejemplo, cuántas personas lo visitaron en un período determinado o de dónde vinieron tus visitantes. De forma similar, herramientas como HubSpot te muestran cuántas personas abrieron un correo específico o interactuaron con cierta campaña. Existen dos técnicas principales usadas en el análisis descriptivo: la agregación de datos y la minería de datos. **Agregación de datos** La agregación de datos es el proceso de reunir información y presentarla en un formato resumido. Imaginemos que una empresa de ecommerce recopila todo tipo de datos relacionados con sus clientes y las personas que visitan su sitio web. Los datos agregados, o resumidos, ofrecerían una visión general de ese conjunto de datos más amplio, como la edad promedio de los clientes o el número promedio de compras realizadas. **Minería de datos** La minería de datos es la parte analítica. Aquí es cuando el analista explora los datos para descubrir patrones o tendencias. El resultado del análisis descriptivo es una representación visual de los datos, como un gráfico de barras o un gráfico circular. En resumen: el análisis descriptivo condensa grandes volúmenes de datos en una visión clara y simple de lo que ha ocurrido. Este suele ser el punto de partida para un análisis más profundo, como veremos a continuación. ## 2. Análisis diagnóstico (¿Por qué pasó?) El análisis diagnóstico busca profundizar para entender por qué sucedió algo. Su propósito principal es identificar y responder a anomalías dentro de tus datos. Por ejemplo: si tu análisis descriptivo muestra una caída del 20% en las ventas durante marzo, querrás saber por qué. El siguiente paso lógico es realizar un análisis diagnóstico. Para llegar a la causa raíz, el analista comenzará por identificar fuentes de datos adicionales que puedan ofrecer más contexto sobre por qué ocurrió la caída en las ventas. Podría profundizar y descubrir que, a pesar de un buen volumen de visitantes en el sitio web y un buen número de acciones de "agregar al carrito", muy pocos clientes llegaron realmente a completar la compra. Tras una inspección más detallada, sale a la luz que la mayoría de los clientes abandonaron el proceso justo al momento de llenar su dirección de entrega. ¡Ahora sí estamos llegando a algo! Empieza a parecer que había un problema con el formulario de dirección; tal vez no cargaba bien en móviles, o simplemente era demasiado largo y frustrante. Con un poco de investigación, estás más cerca de encontrar una explicación para esa anomalía en tus datos. Sin embargo, el análisis diagnóstico no se trata solo de resolver problemas; también puedes usarlo para identificar qué está impulsando resultados positivos. Quizás los datos te dicen que el tráfico del sitio web se disparó en octubre, ¡un increíble aumento del 60% respecto al mes anterior! Al profundizar, resulta que ese pico de tráfico coincide con que una celebridad mencionó uno de tus productos de skincare en su historia de Instagram. Esto te abre los ojos al poder del marketing de influencers, dándote algo en qué pensar para tu futura estrategia de marketing. Al ejecutar un análisis diagnóstico, existen varias técnicas que puedes emplear, como la teoría de la probabilidad, el análisis de regresión, el filtrado y el análisis de series temporales. En resumen: mientras el análisis descriptivo observa qué pasó, el análisis diagnóstico explora por qué pasó. ## 3. Análisis predictivo (¿Qué es probable que pase en el futuro?) El análisis predictivo busca predecir qué es probable que ocurra en el futuro. Basándose en patrones y tendencias pasadas, los analistas de datos pueden diseñar modelos predictivos que estiman la probabilidad de un evento o resultado futuro. Esto es especialmente útil porque permite a las empresas planificar con anticipación. Los modelos predictivos usan la relación entre un conjunto de variables para hacer predicciones; por ejemplo, podrías usar la correlación entre la estacionalidad y las cifras de ventas para predecir cuándo es probable que las ventas bajen. Si tu modelo predictivo indica que las ventas probablemente bajarán en verano, podrías usar esa información para diseñar una campaña promocional relacionada con esa temporada, o para reducir gastos en otras áreas y compensar la caída estacional. Quizás tienes un restaurante y quieres predecir cuántos pedidos para llevar recibirás en un sábado típico por la noche. Según lo que indique tu modelo predictivo, podrías decidir contar con un repartidor adicional. Además de los pronósticos, el análisis predictivo también se usa para la clasificación. Un algoritmo de clasificación muy utilizado es la regresión logística, que sirve para predecir un resultado binario a partir de un conjunto de variables independientes. Por ejemplo: una empresa de tarjetas de crédito podría usar un modelo predictivo, y específicamente la regresión logística, para predecir si un cliente determinado incumplirá o no sus pagos; es decir, para clasificarlo en una de dos categorías: "incumplirá" o "no incumplirá". Con base en estas predicciones sobre en qué categoría caerá el cliente, la empresa puede evaluar rápidamente quién podría ser un buen candidato para una tarjeta de crédito. **Machine learning (aprendizaje automático)** El machine learning es una rama del análisis predictivo. Así como los humanos usan el análisis predictivo para diseñar modelos y pronosticar resultados futuros, los modelos de machine learning están diseñados para reconocer patrones en los datos y evolucionar automáticamente con el fin de hacer predicciones precisas. Como puedes ver, el análisis predictivo se usa para pronosticar todo tipo de resultados futuros, y aunque nunca puede ser cien por ciento preciso, sí elimina gran parte de la incertidumbre. Esto es crucial a la hora de tomar decisiones de negocio y determinar el curso de acción más adecuado. En resumen: el análisis predictivo se apoya en lo que pasó en el pasado y por qué pasó para predecir qué es probable que ocurra en el futuro. ## 4. Análisis prescriptivo (¿Cuál es el mejor curso de acción?) El análisis prescriptivo observa qué ha pasado, por qué pasó y qué podría pasar, con el fin de determinar qué se debería hacer a continuación. En otras palabras, el análisis prescriptivo te muestra cómo puedes aprovechar mejor los resultados futuros que se han predicho. ¿Qué pasos puedes tomar para evitar un problema futuro? ¿Qué puedes hacer para capitalizar una tendencia emergente? El análisis prescriptivo es, sin duda, el tipo de análisis más complejo, e involucra algoritmos, machine learning, métodos estadísticos y procedimientos de modelado computacional. En esencia, un modelo prescriptivo considera todos los posibles patrones de decisión o caminos que una empresa podría tomar, y sus resultados probables. Esto te permite ver cómo cada combinación de condiciones y decisiones podría impactar el futuro, y te permite medir el impacto que cierta decisión podría tener. A partir de todos los escenarios posibles y los resultados potenciales, la empresa puede decidir cuál es la mejor "ruta" o acción a seguir. Un ejemplo frecuentemente citado de análisis prescriptivo en acción son los mapas y las aplicaciones de tráfico. Al calcular la mejor manera de llevarte del punto A al punto B, Google Maps considera todos los posibles medios de transporte (por ejemplo, autobús, caminar o conducir), las condiciones de tráfico actuales y las posibles obras viales para calcular la mejor ruta. De la misma manera, los modelos prescriptivos se usan para calcular todas las posibles "rutas" que una empresa podría tomar para alcanzar sus objetivos y así determinar la mejor opción posible. Saber qué acciones tomar para tener las mejores probabilidades de éxito es una gran ventaja para cualquier tipo de organización, por lo que no sorprende que el análisis prescriptivo tenga un papel enorme en los negocios. En resumen: el análisis prescriptivo observa qué ha pasado, por qué pasó y qué podría pasar, con el fin de determinar el mejor curso de acción para el futuro. ## 5. Conclusiones clave y más recursos En cierto modo, el análisis de datos es como una búsqueda del tesoro: basándote en pistas e insights del pasado, puedes determinar cuál debería ser tu siguiente movimiento. Con el tipo de análisis adecuado, todo tipo de empresas y organizaciones pueden usar sus datos para tomar decisiones más inteligentes, invertir con más criterio, mejorar procesos internos y, en última instancia, aumentar sus probabilidades de éxito. En resumen, estos son los cuatro tipos principales de análisis de datos que debes conocer: 1. **Análisis descriptivo**: ¿Qué pasó? 2. **Análisis diagnóstico**: ¿Por qué pasó? 3. **Análisis predictivo**: ¿Qué es probable que pase en el futuro? 4. **Análisis prescriptivo**: ¿Cuál es el mejor curso de acción a seguir? Ahora que ya conoces los diferentes tipos de análisis de datos, puedes empezar a explorar técnicas de análisis específicas, como el análisis de series temporales, el análisis de cohortes y la regresión, por nombrar solo algunas.