La estadística es la rama de la ciencia que renderiza varias herramientas y técnicas analíticas para lidiar con la enorme cantidad de datos, en términos simples, es la ciencia de ensamblar, clasificar, analizar e interpretar & manifestando la forma numérica de los datos para hacer inferencias sobre la población, a partir de los datos de muestra seleccionados que pueden ser utilizados por expertos en negocios para resolver sus problemas.
Por lo tanto, en los esfuerzos por organizar los datos y anticiparse a las tendencias futuras, según la información, muchas organizaciones dependen en gran medida del análisis estadístico.
Más precisamente, el análisis de datos estadísticos se refiere a la recopilación, interpretación y presentación de datos. Se puede abordar mientras se manejan datos para resolver problemas complejos. Más precisamente, el análisis estadístico da importancia a datos o números insignificantes/irrelevantes.
Los tipos clave de Análisis Estadístico son
En particular, el análisis estadístico es el proceso de consolidar y analizar muestras distintas de datos para divulgar patrones o tendencias y anticipar eventos/situaciones futuros para tomar decisiones apropiadas.
El análisis estadístico tiene los siguientes tipos que dependen considerablemente de los tipos de datos.
7 tipos de análisis estadístico
1. Análisis Estadístico Descriptivo
Fundamentalmente, se ocupa de organizar y resumir datos utilizando números y gráficos. Facilita las cantidades masivas de datos para una interpretación inteligible, incluso sin llegar a conclusiones más allá del análisis ni responder a ninguna hipótesis.
En lugar de procesar los datos en su forma cruda, el análisis estadístico descriptivo nos permite representar e interpretar los datos de manera más eficiente a través de cálculos numéricos, gráficos o tablas.
Desde todos los pasos preparatorios necesarios hasta el análisis final y la interpretación, el análisis estadístico descriptivo implica varios procesos, como la tabulación, una medida de tendencia central (media, mediana, modo), una medida de dispersión o varianza (rango, variación, desviación estándar), mediciones de asimetría y análisis de series temporales.
Gráfico de fórmulas, fuente
En el análisis descriptivo, los datos se resumen en forma tabular y se manejan & presentados en forma de cuadros y gráficos para resumir los datos, suponiendo que para toda la población.
(Más relacionado: Estadística descriptiva en R)
Además, ayuda a extraer características distintas de los datos y a resumir y explicar las características esenciales de los datos. Lo que es más, no se extraen ideas sobre los grupos que no se observan/muestrean.
2. Análisis Estadístico Inferencial
El análisis estadístico inferencial se utiliza básicamente cuando la inspección de cada unidad de la población no es alcanzable, por lo tanto, extrapola, la información obtenida, a la población completa.
En palabras simples, el análisis estadístico inferencial nos permite probar una hipótesis dependiendo de una muestra de datos a partir de la cual podemos extraer inferencias aplicando probabilidades y hacer generalizaciones sobre la totalidad de los datos, y también podemos sacar conclusiones con respecto a resultados futuros más allá de los datos disponibles.
De esta manera, es altamente preferible al extraer conclusiones y tomar decisiones sobre toda la población sobre la base de datos de muestra. Como tal, este método incluye la teoría del muestreo, diversas pruebas de significación, control estadístico, etc.
Análisis Estadístico Descriptivo vs Inferencial
3. Análisis predictivo
El análisis predictivo se implementa para hacer una predicción de eventos futuros, o lo que es probable que ocurra a continuación, basado en hechos y cifras actuales y pasados.
En términos simples, el análisis predictivo utiliza técnicas estadísticas y algoritmos de aprendizaje automático para describir la posibilidad de resultados, comportamientos y tendencias futuros en función de datos recientes y anteriores. Las técnicas de análisis predictivo ampliamente utilizadas incluyen minería de datos, modelado de datos, inteligencia artificial, aprendizaje automático, etc. para hacer predicciones imperativas.
En el sistema empresarial actual, este análisis es abordado por empresas de marketing, organizaciones de seguros, proveedores de servicios en línea, marketing basado en datos y corporaciones financieras, sin embargo, cualquier empresa puede aprovecharlo planificando un futuro impredecible, como obtener la ventaja competitiva y reducir el riesgo relacionado con un evento futuro impredecible.
El análisis predictivo converge en la previsión de eventos próximos utilizando datos y la determinación de la probabilidad de varias tendencias en el comportamiento de los datos. Por lo tanto, las empresas utilizan este enfoque para obtener la respuesta «¿qué podría suceder?»donde la base para hacer predicciones es una medida de probabilidad.
4. Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo examina los datos para averiguar qué se debe hacer, se usa ampliamente en el análisis de negocios para identificar la mejor acción posible para una situación.
Aunque se pueden implementar otros análisis estadísticos para exclusiones de conducción, proporciona la respuesta real. Básicamente, se centra en descubrir la sugerencia óptima para un proceso de toma de decisiones.
Varias técnicas, implementadas bajo análisis prescriptivo son simulación, análisis de gráficos, algoritmos, procesamiento de eventos complejos, aprendizaje automático, motor de recomendaciones, reglas de negocio, etc.
Sin embargo, está casi relacionado con el análisis descriptivo y predictivo, donde el análisis descriptivo explica los datos en términos de lo que ha sucedido, el análisis predictivo anticipa lo que podría suceder, y aquí el análisis prescriptivo se ocupa de proporcionar sugerencias apropiadas entre las preferencias disponibles.
5. El Análisis exploratorio de Datos (EDA)
El análisis exploratorio de datos, o EDA como se le conoce, es una contraparte de las estadísticas inferenciales, e implementado en gran medida por expertos en datos. Por lo general, es el primer paso del proceso de análisis de datos que se lleva a cabo antes de cualquier otra técnica de análisis estadístico.
EDA no se implementa solo para predecir o generalizar, sino que genera una vista previa de los datos y ayuda a obtener información clave sobre ellos.
Este método se centra completamente en analizar patrones en los datos para reconocer relaciones potenciales. Se puede recurrir a EDA para descubrir asociaciones desconocidas dentro de los datos, inspeccionar los datos faltantes de los datos recopilados y obtener la máxima información, examinando suposiciones e hipótesis.
6. Análisis causal
En general, el análisis causal ayuda a comprender y determinar las razones detrás del «por qué» ocurren las cosas, o por qué las cosas son como tales, tal como aparecen.
Por ejemplo, en el entorno empresarial actual, hay muchas ideas o negocios que fracasan debido a que ocurren algunos eventos, en esa condición, el análisis causal identifica la causa raíz de los fracasos, o simplemente la razón básica por la que algo podría suceder.
En la industria de TI, esto se usa para verificar la garantía de calidad de un software en particular, como por qué falló ese software, si hubo un error, una violación de datos, etc., y evita que las empresas sufran contratiempos importantes.
Podemos considerar el análisis causal cuando;
- Identificar áreas problemáticas significativas dentro de los datos,
- Examinar e identificar las causas raíz del problema, o fallo,
- Comprender lo que le sucederá a una variable proporcionada si cambia una variable a otra.
7. Análisis mecanicista
Entre el análisis estadístico anterior, el mecanicista es el tipo menos común, sin embargo, es digno en el proceso de análisis de big data y ciencia biológica. Se despliega para comprender y explicar cómo suceden las cosas en lugar de cómo sucederán las cosas específicas posteriormente.
Utiliza el concepto claro de comprender los cambios individuales en las variables que causan cambios en otras variables, excluyendo las influencias externas y considerando la suposición de que todo el sistema se ve influenciado a través de la interacción de sus propios elementos internos.
Los objetivos fundamentales del análisis mecánico implican;
- Comprender los cambios definidos en eso podría hacer cambios en otras variables
- Una explicación clara de la ocurrencia de un evento pasado en el contexto de los datos, especialmente cuando el tema/preocupación en particular se ocupa de actividades específicas.
Por ejemplo, en ciencias biológicas, al estudiar e inspeccionar cómo se ven afectadas varias partes del virus al realizar cambios en la medicina.
Además de los tipos de análisis estadísticos anteriores, vale la pena discutir aquí que estos tratamientos estadísticos, o técnicas de análisis de datos estadísticos, dependen profundamente de la forma en que se utilizan los datos. Si bien se cuenta con la función y los requisitos de un estudio en particular, los datos y el análisis estadístico se pueden emplear para muchos propósitos, por ejemplo, los científicos médicos pueden usar una variedad de análisis estadísticos para probar la eficacia o potencia del medicamento.
Además, muchos datos disponibles pueden informar numerosas cosas, los profesionales de los datos desean explorar, por lo tanto, el análisis estadístico puede obtener algunos resultados informativos y hacer algunas inferencias. Además, en algunos casos, se puede abordar el análisis estadístico para acumular información sobre las preferencias de las personas y sus hábitos. Facebook Instagram, por ejemplo, los analistas pueden usar los datos de los usuarios para comprender la percepción de los usuarios, como qué usos están haciendo y qué los motiva. Esta información puede beneficiar a los anuncios comerciales en los que se dirige a un grupo particular de usuarios para venderles cosas. También es útil para los desarrolladores de aplicaciones comprender la respuesta y los hábitos de los usuarios y hacer cambios en los productos en consecuencia.
Conclusión
Una comprensión más profunda de los datos puede ampliar las numerosas oportunidades para una empresa, con la implementación de análisis de negocios, una organización puede lograr al analizar los datos, para impulsar, por ejemplo, predicciones, información o conclusiones a partir de datos, y esto es lo que el análisis estadístico puede hacer, por ejemplo;
- Recopilar y manifestar datos en forma de gráficos o tablas para mostrar hallazgos clave,
- Explorar elementos/ mediciones significativos a partir de datos, como media, varianza, asimetría, etc.,
- Probar una hipótesis a partir de múltiples experimentos,
- Anticipar la previsión futura sobre la base del comportamiento de datos pasados, y muchos más.
Y, por lo tanto, una empresa puede aprovechar el análisis estadístico de varias maneras, por ejemplo, para determinar el rendimiento negativo de las ventas, descubrir tendencias a partir de datos de clientes, realizar auditorías financieras, etc.
(Echa un vistazo a mi otro blog sobre Estadísticas Bayesianas)