¿Qué es el análisis de datos?
El análisis
de datos es la ciencia que se encarga de mirar un conjunto de datos para hacer
inferencias sobre ellos para poder tomar decisiones, o simplemente para obtener
más conocimiento sobre diversos temas.
El análisis
de datos es el proceso de someter los datos a operaciones con el fin de sacar
conclusiones precisas que nos ayuden a lograr nuestros objetivos. Tales
operaciones no se pueden predefinir porque la recopilación de datos puede
revelar ciertos desafíos.
Muchas
industrias hoy en día usan el análisis de datos para tomar decisiones sobre qué
conclusiones sacar y qué acciones tomar. Es importante señalar que la ciencia
también emplea el análisis de datos para confirmar o refutar hipótesis o
modelos actuales.
¿Cuáles son
los métodos de investigación cualitativa y cuantitativa?
Los métodos
de investigación cualitativa y cuantitativa son una herramienta que
permite recabar información para tu proyecto. Cada uno cuenta con
características que pueden ayudar al investigador a encontrar el resultado de
su estudio.
El método
cualitativo: Los datos cualitativos se presentan de manera
verbal (en ocasiones en gráficas). Se basa en la interpretación. Las formas más
comunes de obtener esta información es a través de entrevistas abiertas, grupos
de discusión y grupos de observación, donde los investigadores generalmente
analizan patrones en las observaciones durante toda la fase de recolección de
datos.
características:
·
Una primera característica de estos métodos se manifiesta
en su estrategia para tratar de conocer los hechos, procesos, estructuras y
personas en su totalidad, y no a través de la medición de algunos de sus
elementos. La misma estrategia indica ya el empleo de procedimientos
que dan un carácter único a las observaciones.
·
La segunda característica es el uso de procedimientos que
hacen menos comparables las observaciones en el tiempo y en diferentes
circunstancias culturales, es decir, este método busca menos la generalización
y se acerca más a la fenomenología y al interaccionismo simbólico.
·
Una tercera característica estratégica importante para
este trabajo se refiere al papel del investigador en su trato -intensivo- con
las personas involucradas en el proceso de investigación, para entenderlas.
·
El investigador desarrolla o afirma las pautas y
problemas centrales de su trabajo durante el mismo proceso de la investigación.
Por tal razón, los conceptos que se manejan en las investigaciones cualitativas
en la mayoría de los casos no están operacionalizados desde el principio de la
investigación, es decir, no están definidos desde el inicio los indicadores que
se tomarán en cuenta durante el proceso de investigación.
Modelo cuantitativo: la investigación cuantitativa es
aquella que utiliza métodos cuantitativos e inferencia estadística para
extrapolar los resultados de una muestra a una población.
características:
·
La objetividad es la única forma de alcanzar el conocimiento,
por lo que utiliza la medición exhaustiva y controlada, intentando buscar la
certeza del mismo.
·
El objeto de estudio es el elemento singular Empírico.
Sostiene que al existir relación de independencia entre el sujeto y el objeto,
ya que el investigador tiene una perspectiva desde afuera.
·
La teoría es el elemento fundamental de la
investigación Social, le aporta su origen, su marco y su fin.
·
Comprensión explicativa y predicativa de la realidad,
bajo una concepción objetiva, unitaria, estática y reduccionista.
·
Concepción lineal de la investigación a través de una
estrategia deductiva.
·
Es de método Hipotético – Deductivo.
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Ventajas
e inconvenientes de los métodos cualitativos vs cuantitativos. |
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Métodos
cualitativos |
Métodos
cuantitativos |
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Propensión a "comunicarse
con" los sujetos del estudio |
Propensión a "servirse
de" los sujetos del estudio |
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Se limita a preguntar |
Se limita a responder |
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Comunicación más
horizontal... entre el investigador y los investigados... mayor naturalidad y
habilidad de estudiar los factores sociales en un escenario natural |
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Son fuertes en
términos de validez interna, pero son débiles en validez externa, lo que
encuentran no es generalizable a la población |
Son débiles en
términos de validez interna -casi nunca sabemos si miden lo que quieren medir-,
pero son fuertes en validez externa, lo que encuentran es generalizable a la
población |
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Preguntan a los
cuantitativos: ¿Cuan particularizables son los hallazgos? |
Preguntan a los
cualitativos: ¿Son generalizables tus hallazgos? |
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Diferencias
entre investigación cualitativa y cuantitativa |
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Investigación
cualitativa |
Investigación
cuantitativa |
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Centrada en
la fenomenología y comprensión |
Basada en
la inducción probabilística del positivismo lógico |
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Observación naturista
sin control |
Medición penetrante y
controlada |
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Subjetiva |
Objetiva |
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Inferencias de sus
datos |
Inferencias más allá
de los datos |
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Exploratoria,
inductiva y descriptiva |
Confirmatoria,
inferencial, deductiva |
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Orientada al proceso |
Orientada al resultado |
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Datos "ricos y
profundos" |
Datos "sólidos y
repetibles" |
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No generalizable |
Generalizable |
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Holista |
Particularista |
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Realidad dinámica |
Realidad estática |
Métodos para
el análisis de datos
Análisis de datos descriptivo
método de análisis descriptivo es el punto de partida de cualquier
reflexión analítica, y pretende responder a la pregunta ¿qué ha pasado? Para
ello, ordena, manipula e interpreta los datos brutos procedentes de diversas
fuentes para convertirlos en ideas valiosas para tu organización.
Realizar un análisis descriptivo es esencial, ya que
permite organizar los datos y dejarlos listos para llevar a cabo nuevas
investigaciones. Es pertinente mencionar que este análisis por sí solo no
permitirá predecir resultados futuros ni dirá la respuesta a preguntas como por
qué sucedió algo.
Análisis
de datos exploratorio: Este tipo de análisis se realiza como parte
de la investigación exploratoria, cuando todavía no se tiene una idea de
la relación entre los datos y las variables. Por ello, una vez investigados los
datos, el análisis exploratorio permite encontrar conexiones y generar
hipótesis y soluciones para problemas concretos. Un área típica de aplicación
para ello es la minería de datos.
Análisis de diagnóstico: El análisis de diagnóstico de datos permite a
los analistas y ejecutivos obtener una firme comprensión contextual de por qué
ha sucedido algo. Si se sabe por qué ha sucedido, además de cómo ha sucedido,
se podrán identificar mejor las formas exactas de abordar el problema o el reto.
Diseñado para proporcionar respuestas directas y procesables a preguntas
concretas, es uno de los métodos más importantes del mundo en la investigación,
entre sus otras funciones organizativas clave, como la analítica de la venta
retail.
Análisis predictivo: El análisis
predictivo permite mirar al futuro para responder a la pregunta ¿qué
pasará? Para ello, utiliza los resultados de los análisis descriptivos,
exploratorios y de diagnóstico mencionados anteriormente, además de herramientas
de aprendizaje automático e inteligencia artificial. De este modo, puede
descubrir tendencias futuras, posibles problemas o ineficiencias, conexiones o
pérdidas en los datos. A través del análisis predictivo se pueden desarrollar
iniciativas que no solo mejorarán los diversos procesos operativos, sino que
también ayudarán a obtener una ventaja competitiva importante.
Análisis de datos prescriptivo: 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. Al profundizar en el análisis prescriptivo, la
organización podrá tener un papel activo en el proceso de generación de datos,
ordenando la información de forma concreta para utilizarla como una poderosa solución
a los problemas emergentes en una serie de áreas clave, como el marketing, las
ventas, la experiencia del cliente, los recursos humanos, el cumplimiento, las
finanzas y el análisis de la logística, entre otros.
Pasos para hacer un análisis de datos
Paso 1:
Define tus preguntas
Comienza
seleccionando las preguntas correctas. Las preguntas deben ser medibles, claras
y concisas. Diseñe sus preguntas para calificar o descalificar posibles
soluciones a su problema u oportunidad específicos.
Paso 2:
Establece prioridades de medición
Este paso se
divide en dos sub-pasos:
A) Decide qué medir: Analiza qué tipo de
datos necesitas.
B) Decidir cómo medirlo: Pensar en cómo
medir sus datos es igual de importante, especialmente antes de la fase de
recolección de datos, porque su proceso de medición respalda o desacredita su
análisis más adelante.
Paso 3: Recolecta datos
Con la pregunta
claramente definida y sus prioridades de medición establecidas, ahora es el
momento de recopilar sus datos. A medida que recopiles y organices los datos,
recuerda tener en cuenta estos puntos importantes: Antes de recopilar nuevos
datos, determina qué información podría recopilarse de las bases de datos o
fuentes existentes.
Determina de
antemano un sistema de almacenamiento y asignación de nombres de archivos para
ayudar a todos los miembros del equipo a colaborar. Este proceso ahorra tiempo
y evita que los miembros del equipo recopilen la misma información dos veces.
Si necesita recopilar datos mediante encuestas, observación
o entrevistas, desarrolla con anticipación un cuestionario para asegurar la
consistencia y ahorrar tiempo.
Mantén los datos recopilados organizados en un registro con
las fechas de recopilación y agrega cualquier nota de origen a medida que
avanza.
Paso 4: Analiza los datos
Una vez que haya
recopilado los datos correctos para responder a su pregunta del Paso 1, es el
momento de realizar un análisis más profundo de la información. Encuentra
relaciones, tendencias, ordena y filtra tu información de acuerdo a las
variables. A medida que haces un análisis de los datos encontrarás que tienes
los datos exactos que necesitas.
Paso 5: Interpretar los resultados
Después de
analizar los datos y posiblemente realizar más investigaciones, finalmente es
tiempo de interpretar los resultados. Hazte estas preguntas clave:
·
¿Responden los datos a tu pregunta original?
¿Cómo?
·
¿Los datos te ayudan a defender cualquier objeción?
¿Cómo?
·
¿Hay alguna limitación en las conclusiones,
algún ángulo que no hayas considerado?
Conclusiones:
Los modelos cuantitativos y cualitativos son
enfoques diferentes utilizados en la investigación para recopilar, analizar y
presentar datos. Cada uno tiene sus propias características y ventajas, y la
elección entre ellos depende del objetivo de la investigación y de las
preguntas que se intentan responder. A continuación, se presentan algunas
conclusiones sobre estos dos enfoques:
Modelos cuantitativos:
·
Los modelos cuantitativos
se basan en datos numéricos y buscan establecer relaciones y patrones mediante
el uso de análisis estadísticos.
·
Estos modelos son adecuados
para investigaciones que buscan generalizar los resultados a una población más
amplia, ya que permiten el uso de muestras representativas.
·
Los resultados de los
modelos cuantitativos suelen ser objetivos y se pueden medir con precisión, lo
que facilita la comparación y el análisis estadístico.
·
La investigación
cuantitativa es especialmente útil para medir variables, identificar
correlaciones y realizar pruebas de hipótesis.
Modelos cualitativos:
·
Los modelos cualitativos se
centran en la comprensión e interpretación de fenómenos y procesos sociales a
través de la recolección de datos descriptivos, como entrevistas, observaciones
y análisis de documentos.
·
Estos modelos son adecuados
cuando se busca explorar y comprender en profundidad las experiencias,
percepciones y significados subjetivos de los participantes.
·
Los resultados de los
modelos cualitativos son ricos en detalles y permiten capturar la complejidad y
la diversidad de los fenómenos estudiados.
·
La investigación
cualitativa es especialmente útil para generar teorías, descubrir nuevas
perspectivas y proporcionar una base sólida para investigaciones posteriores.
tanto los modelos cuantitativos como los
cualitativos tienen un papel importante en la investigación. Los modelos
cuantitativos ofrecen un enfoque riguroso para medir y establecer relaciones
entre variables, mientras que los modelos cualitativos permiten una comprensión
más profunda de los fenómenos sociales. La elección entre ellos depende de los
objetivos de la investigación, la naturaleza de los datos y la perspectiva
desde la cual se pretende abordar el problema de investigación. Además, es
posible combinar ambos enfoques en una investigación mixta para aprovechar las
fortalezas de cada uno y obtener una visión más completa del fenómeno
estudiado.
