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Análisis de datos

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El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar,[1]limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales. Los datos se coleccionan y analizan para indagar en cuestiones, probar conjeturas o probar la invalidez de teorías.[2]

La minería de datos es una técnica específica que se enfoca en ir modelando y descubriendo conocimiento por propósitos predictivos en lugar de obtenerlo por propósitos descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial incluye análisis de datos que se apoyan en agregación, con el enfoque en información empresarial.[3]

El estadístico John Tukey definió el análisis de datos en 1961 de esta manera: "(Son los) Procedimientos para analizar datos, (las) técnicas para interpretar los resultados de dichos procedimientos, (las) formas de planear la recolección de datos para hacer el análisis más fácil, más preciso o más exacto." [4]

Historia

El análisis de datos, en su estudio de la estructura de grandes conjuntos, es moderno pero los métodos de análisis son de larga data. Quien introdujo por primera vez el método de análisis de factores fue Ch. Spearman en 1904 (concepto de factor).[5]

Métodos de análisis

Son varios los enfoques presentados, sin pretender ser una metodología estricta sino más bien inicial o para exploración de campo, podemos mencionar las siguientes.[6]

Análisis factorial lineal

  • Análisis de componentes principales.
  • Análisis de correspondencia binaria.
  • Análisis de correspondencia múltiple.
  • Análisis discriminante.

Análisis no lineal de los datos

  • Basados en núcleos:
  • Análisis de componentes principales del núcleo.
  • Análisis discriminante del núcleo.
  • Basados en redes neuronales.


Véase también

Bibliografía

  • Adèr, H.J. (2008). Chapter 14: Phases and initial steps in data analysis. In H.J. Adèr & G.J. Mellenbergh (Eds.) (with contributions by D.J. Hand), Advising on Research Methods: A consultant's companion (pp. 333–356). Huizen, the Netherlands: Johannes van Kessel Publishing.
  • Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2007). Chapter 4: Cleaning up your act. Screening data prior to analysis. In B.G. Tabachnick & L.S. Fidell (Eds.), Using Multivariate Statistics, Fifth Edition (pp. 60–116). Boston: Pearson Education, Inc. / Allyn and Bacon.
  • Adèr, H.J. & Gideon J. Mellenbergh (with contributions by D.J. Hand) (2008). Advising on Research Methods: A consultant's companion. Huizen, the Netherlands: Johannes van Kessel Publishing.
  • ASTM International (2002). Manual on Presentation of Data and Control Chart Analysis, MNL 7A, ISBN 0-8031-2093-1
  • S.Chekanov. "Numeric Computation and Statistical Data Analysis on the Java Platform", Springer 2016. ISBN 978-3-319-28531-3
  • Juran, Joseph M.; Godfrey, A. Blanton (1999). Juran's Quality Handbook. 5th ed. New York: McGraw Hill. ISBN 0-07-034003-X
  • Lewis-Beck, Michael S. (1995). Data Analysis: an Introduction, Sage Publications Inc, ISBN 0-8039-5772-6
  • Pyzdek, T, (2003). Quality Engineering Handbook, ISBN 0-8247-4614-7
  • Richard Veryard (1984). Pragmatic data analysis. Oxford : Blackwell Scientific Publications. ISBN 0-632-01311-7
  • Tabachnick, B.G. & Fidell, L.S. (2007). Using Multivariate Statistics, Fifth Edition. Boston: Pearson Education, Inc. / Allyn and Bacon, ISBN 978-0-205-45938-4

Referencias

  1. «El proceso de análisis de datos - Marketing Analítico». Marketing Analítico. 1 de marzo de 2017. Consultado el 6 de noviembre de 2018. 
  2. Judd, Charles; McCleland, Gary (1989). Data Analysis. Harcourt Brace Jovanovich. ISBN 0-15-516765-0. 
  3. Exploring Data Analysis(en inglés)
  4. John Tukey-The Future of Data Analysis-July 1961 La traducción es del inglés "Procedures for analyzing data, techniques for interpreting the results of such procedures, ways of planning the gathering of data to make its analysis easier, more precise or more accurate."
  5. Ambapour, Samuel (1 de abril de 2003). «Introduction à l’analyse des données» (pdf). L'INS Congo (Bureau d'Application des Methodes Statiques et Informatiques) (en francés). Archivado desde el original el 13 de noviembre de 2009. Consultado el 22 de diciembre de 2018. 
  6. Crucianu, Michel; Asselin de Beauville, Jean-Pierre; Boné, Romuald (2004). Hermès - Lavoisier, ed. Méthodes factorielles pour l'analyse des données [Métodos factoriales para el análisis de datos.]. Hermès Science (en francés). p. 288. ISBN 978-2-7462-0921-3. 

Enlaces externos