Continuando con las entregas sobre las tareas prácticas del científico de datos (El trabajo práctico de análisis exploratorio y descriptivo de datos), esta semana está relacionado con el trabajo de análisis avanzado de datos, donde ampliaremos lo visto la primera semana del mes.
Parte 4 de 5: El trabajo práctico de análisis avanzado de datos
En la actualidad con un uso de datos en las empresas cada vez mayor, la capacidad de tomar decisiones informadas y oportunas es fundamental para permanecer vigente en un mercado cada vez más competitivo. En este contexto, el uso de estadística avanzada se ha convertido en una herramienta esencial para las organizaciones que buscan anticipar tendencias, minimizar riesgos y aprovechar oportunidades ocultas en los datos que ya tienen disponibles.
El proceso práctico comienza con el análisis exploratorio de los datos, donde se examinan los patrones básicos y se identifican posibles áreas de interés. Sin embargo, cuando se requiere mayor profundidad, los especialistas en análisis avanzado de datos recurren a métodos estadísticos como modelos predictivos, análisis de correlación y técnicas de machine learning. Estas herramientas permiten ir más allá de lo evidente o exploratorio de la estadística descriptiva, ofreciendo predicciones y simulaciones que ayudan a anticipar el comportamiento del mercado, la demanda de productos o servicios, y hasta detectar posibles amenazas antes de que se materialicen y afecten al negocio o sus clientes.
Por ejemplo, a través del análisis de correlación, una empresa puede descubrir relaciones entre variables que antes pasaban desapercibidas, como el impacto de ciertos factores económicos en las ventas. Con los modelos predictivos, es posible estimar escenarios futuros y prepararse para ellos con acciones concretas, como ajustar la producción o lanzar campañas específicas. El uso de machine learning, por su parte, permite automatizar la identificación de patrones complejos y optimizar procesos logrando tomar decisiones en tiempo real.
La aplicación práctica de estas técnicas implica varias tareas esenciales. Primero, la recolección y limpieza de los datos, asegurando que la información utilizada sea precisa y relevante. Después, el equipo debe seleccionar el método estadístico más adecuado según el objetivo de análisis y realizar pruebas para validar los resultados. Finalmente, es crucial interpretar los hallazgos de manera sencilla y directa, comunicando a los tomadores de decisiones cómo pueden utilizar esa información para mejorar sus estrategias y resultados.
Por medio de la estadística avanzada se puede lograr entender lo que sucede en el entorno empresarial, además de que te permite anticiparse y responder de manera proactiva. Adoptar estos enfoques representa una ventaja competitiva decisiva para cualquier empresa que aspire a liderar en su sector.
En la siguiente semana se continuará conversando más al respecto de las tareas prácticas.
