Puedes usar esta series para seleccionar un subconjunto de filas del DataFrame original, correspondientes al valor True en las Series. Supongamos que solo queremos dar un vistazo a los días en los que hubieron más de 1000 casos reportados. Podemos emplear una expresión booleana para averiguar cuales filas satisfacen este criterio. Los datos dentro de covid_df_copy están ahora completamente separados covid_df, por lo que a partir de ahora, el cambiar los valores al interior de uno, no afectará los valores del otro.
En este artículo, te explicamos todo lo necesario para comprender cómo funciona el análisis de datos dentro de una organización, cómo se clasifica, qué tipos existen, pasos a seguir, herramientas y más. Los datos pueden utilizarse para responder a preguntas y respaldar decisiones de distintas maneras. Puede ser útil agrupar estos tipos de análisis en cuatro categorías de uso común en este campo. Vamos a ver cada uno de estos métodos de análisis de datos, junto con un ejemplo de cómo puede aplicarse cada uno de ellos en el mundo real.
Analista de datos: el perfil profesional que toda empresa desea y necesita
Como último punto, por su popularidad, existen muchísimas personas y comunidades disponibles para ayudar a quienes recién comienzan su camino en Python, lo cual siempre es bueno a la hora de despejar dudas. Este proceso es tan eficaz que el comprador ni siquiera notará que hay un análisis tan intrincado detrás, sintiéndose hasta sorprendido por la precisión https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 de las recomendaciones. Muchas veces, en el día a día, solemos intercambiar términos que a simple vista parecen significar lo mismo, pero cuando indagamos un poco más, aunque sutiles, existen diferencias entre los mismos. Si aún consideras que es posible sustituir la palabra “dato” por “información” indistintamente, estamos a punto de cambiar eso.
Después de todo, el conocimiento (o parte del mismo) reside en los datos de un negocio para que la empresa pueda desentrañar problemas en todos sus sectores, desde las relaciones con los clientes hasta la eficiencia operativa. Para aprovechar todo el potencial detrás de la información y los datos que tiene su empresa, debe realizar un análisis de datos cuidadoso y eficiente. Domina el análisis de datos con este curso online Un centro de excelencia exitoso también será el medio para conectar datos,
análisis, procesos y personas. El análisis de regresión utiliza modelos matemáticos y estadísticos para establecer una relación entre las variables. El modelo de regresión puede ser lineal o no lineal, dependiendo de la naturaleza de los datos y la relación esperada entre las variables.
Analista de datos
Por ejemplo, el análisis estadístico descriptivo podría mostrar la distribución de las ventas entre un grupo de empleados y la cifra media de ventas por empleado. Con todo, vale la pena mencionar que el análisis de datos no está exento de limitaciones. Es por ello, que en el análisis de datos es frecuente hablar en términos de probabilidad. Cabe señalar que este es un proceso de la ciencia de datos que se da luego de la recolección de la información. Asegúrese la calidad de los datos a través de la creación de perfiles, los duplicados y los controles de patrones, y realice rutinas de transformación y limpieza de datos complejos en Toad antes de compartirlos con el equipo más grande.
- El objetivo es descubrir nuevas relaciones, previamente desconocidas o sospechosas, para enriquecer aún más la estrategia empresarial.
- Esto implica identificar las opciones de consumo específicas, las afinidades de necesidades y los atributos de artículos más valorados por cada perfil de cliente.
- El analista de datos debe descubrir información relevante para diagnosticar la situación de de la empresa, y desarrollar modelos predictivos que le permitan escoger la solución más adecuada.
Una empresa también debe aprovechar los conocimientos de un analista de datos para aprovechar sus oportunidades de negocio. Es decir, puede analizar datos sobre las estrategias y las acciones de su competencia para mantenerse actualizado y tomar decisiones orientadas a satisfacer las demandas del mercado. El análisis avanzado posibilita el seguimiento en tiempo real de los procesos, identificando desviaciones y oportunidades de mejora de manera proactiva. Con sistemas de apoyo a la toma de decisiones basados en datos, los gestores pueden adoptar una postura más estratégica, optimizando recursos, reduciendo costes operativos y acelerando la toma de decisiones cruciales.