En el mundo del Big Data, el análisis descriptivo es una de las técnicas más importantes ya que está centrado en resumir y describir las características de los conjuntos de datos, algo que da información clara y precisa de la información disponible. Para ello se pueden usar varios métodos, tanto estadísticos como visuales, para que los analistas y las empresas comprendan mejor la información que manejan.

Y es que, el Big Data ha llegado para revolucionar cómo tratamos con los datos y mejorar muchos procesos empresariales en distintos campos. En este artículo nos vamos a centrar en el análisis descriptivo, pero hay mucho más que saber sobre este campo. Por eso, también veremos cómo puedes formarte para ser un experto con un Curso de Big Data.

¿Quieres saber más? Sigue leyendo y descubre el apasionante mundo y aplicaciones de los análisis descriptivos en este campo. ¡Empezamos!

¿Qué es el análisis descriptivo y por qué es fundamental?

A la hora de abordar las ingentes cantidades de información que se manejan en la actualidad existen diversos tipos de análisis de datos. Uno es el análisis descriptivo, que es una técnica que se usa para resumir y describir las características básicas de la información recopilada para un estudio en concreto.

Esta forma de análisis no busca ni inferir ni predecir, sino que se usa para conseguir una visión clara de los datos que se han recopilado. Es decir, se centra en el qué de los datos: ¿qué valores existen?, ¿qué patrones se pueden identificar?

Con esto, los analistas pueden tener una base sólida para profundizar o llevar a cabo análisis más complejos, como el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. Así, el análisis descriptivo tiene varios puntos fuertes:

• Identificación de patrones. Permite identificar tendencias y patrones que pueden no ser obvios a simple vista.
• Mejora en la toma de decisiones. Proporciona información clara y detallada que ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones, basadas en datos.
• Comunicación efectiva. Facilita la comunicación de los hallazgos con gráficos y resúmenes estadísticos fáciles de entender.

Herramientas y técnicas principales en el análisis descriptivo

Existen herramientas y técnicas que los analistas pueden utilizar para analizar descriptivo efectivo. Estas herramientas varían desde simples programas estadísticos hasta complejas plataformas de visualización de datos. Cada una de ellas tiene unos usos y aplicaciones distintas en función del tipo de proyecto o la complejidad y volumen de datos a manejar.

Vamos a ver algunas de las técnicas y herramientas que más se usan en el análisis descriptivo con una explicación sencilla de sus usos:

Técnicas principales

Las principales técnicas para el análisis descriptivo se basan en la estadística. Algunos ejemplos para ellas son:

• Medidas de tendencia central, como son la media, la mediana o la moda.
• Medidas de dispersión como el rango, la varianza y la desviación estándar.
• Visualización de datos que pueden presentarse como gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersión y diagramas de caja.

Herramientas populares

Por otra parte, para poder aplicar este tipo de técnicas en Big Data se pueden usar diversas herramientas, dependiendo de la complejidad de la información y los requisitos de cada proyecto:

• Excel. Una herramienta accesible y ampliamente utilizada para análisis de datos básicos.
• Tableau. Tableau es una plataforma para inteligencia empresarial que facilita la creación de gráficos interactivos.
• R y Python. Lenguajes de programación que ofrecen extensas bibliotecas con muchos usos dentro del trabajo en Big Data y análisis de datos descriptivo. En ambos casos, tanto R como Python se usan para análisis y visualización de datos.
• Power BI. Una herramienta de Microsoft que integra capacidades de análisis y visualización de datos. Especialmente usada para Big Data en Business Intellingence.

Casos de uso del análisis descriptivo en la industria

Como hemos mencionado, el análisis descriptivo se usa en muchos sectores empresariales para trabajar con grandes conjuntos de datos y extraer información útil y valiosa para diversos propósitos. Algunos ejemplos de ello son los siguientes:

Comercio

A nivel comercial, este tipo de análisis es útil para entender cómo se comportan los clientes y optimizar las relaciones de la empresa con ellos y así mejorar las operaciones comerciales de la compañía.

Por ejemplo, se puede usar para identificar patrones de compra, gestión de inventarios o para planificar nuevas estrategias de marketing.

Finanzas

Otra de las aplicaciones del análisis descriptivo las encontramos en el sector de las finanzas, ya que se puede usar para monitorizar y gestionar riesgos o para identificar oportunidades de inversión.

Para ello se puede analizar tendencias en el mercado, evaluar datos de crédito o comportamiento financiero y también analizar el rendimiento histórico de inversiones para tomar decisiones basadas en datos.

Tecnología

El último ejemplo es el uso de este tipo de análisis de datos en el campo tecnológico. En este caso se puede usar para mejorar productos y/o servicios a partir del análisis del comportamiento de los usuarios y el rendimiento de los sistemas.

Para conseguir información precisa, los analistas pueden recopilar datos sobre el uso de aplicaciones para identificar áreas de mejora, pero también se pueden monitorizar el rendimiento de los sistemas y recopilar y analizar el feedback de los usuarios.

Pasos para realizar un análisis descriptivo efectivo

Para poder hacer un análisis descriptivo que sea efectivo y eficiente de cara a los objetivos de este hay que estructurarlo. La organización y a la estructura de este tipo de trabajos es lo que asegura que sean precisos y relevantes.

Estos son los pasos que se dan para ayudar en este tipo de organización y garantizar que el procesamiento de datos sea eficiente:

• Definir claramente los objetivos que se quieren alcanzar con el análisis.
• Recopilar la información necesaria de fuentes fiables y relevantes para el estudio realizado.
• Eliminar datos duplicados o que sean erróneos para poder controlar y manejar los valores que puedan faltar.
• Hacer un análisis preliminar usando medidas de tendencia central y dispersión para tener una visión inicial del conjunto de la información.
• A partir de lo anterior crear gráficos y tablas que representen la información de manera clara y comprensible.
• Ya con la visualización de datos elaborada, hacer una interpretación de los resultados para extraer conclusiones relevantes adaptadas a los objetivos definidos.

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