¿Qué es el análisis descriptivo?
El análisis descriptivo es un tipo de análisis de datos que se centra en resumir y describir datos históricos para obtener información y comprender patrones y tendencias. Implica recolectar, procesar y presentar datos de una manera que proporcione una imagen clara y completa de lo que ha sucedido en el pasado.
El análisis descriptivo puede ayudar a empresas y organizaciones a identificar áreas de mejora, tomar decisiones informadas y optimizar procesos. Ejemplos de análisis descriptivo incluyen la visualización de datos, como gráficos y tablas, y el análisis estadístico básico, como el cálculo de promedios y frecuencias.
¿Por qué es importante el análisis descriptivo?
El análisis descriptivo es importante porque proporciona a las empresas información sobre el rendimiento pasado y les ayuda a comprender lo que ha sucedido en el pasado. Al analizar datos históricos, las empresas pueden identificar tendencias, patrones y relaciones en sus datos que pueden informar la toma de decisiones y las estrategias futuras. El análisis descriptivo se puede utilizar para responder preguntas como:
- ¿Cuáles fueron nuestras cifras de ventas del año pasado?
- ¿Cuántos nuevos clientes adquirimos el mes pasado?
- ¿Cuáles fueron los productos más populares en un trimestre en particular?
El análisis descriptivo proporciona una base para que las empresas midan su rendimiento y identifiquen áreas para mejorar. También puede ayudar a las empresas a identificar las causas raíz de los problemas y tomar decisiones basadas en datos. Al utilizar el análisis descriptivo, las empresas pueden comprender mejor a sus clientes, productos y operaciones, lo que puede conducir a una mayor eficiencia, productividad y rentabilidad.
Cómo Funciona el Análisis Descriptivo
El análisis descriptivo funciona analizando datos históricos para obtener información sobre lo que ha sucedido en el pasado. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como datos de ventas, datos de clientes o datos de tráfico web.
El proceso generalmente implica tres pasos:
- Recolección de datos: El primer paso en el análisis descriptivo es recopilar datos de varias fuentes y almacenarlos en un lugar centralizado, como un almacén de datos o un lago de datos.
- Preparación de datos: Una vez que se recopilan los datos, se deben limpiar y preparar para el análisis. Esto incluye tareas como eliminar duplicados, manejar datos faltantes y formatear los datos de manera consistente.
- Análisis de datos: Después de que los datos están preparados, se pueden analizar utilizando varias técnicas estadísticas y de visualización de datos. Esto puede involucrar la observación de tendencias, patrones y relaciones entre diferentes variables en los datos.
El análisis descriptivo puede proporcionar información valiosa sobre el rendimiento pasado, que se puede utilizar para tomar decisiones futuras. Por ejemplo, un minorista puede utilizar el análisis descriptivo para analizar los datos de ventas del último año para identificar qué productos se venden bien y cuáles no. Esta información se puede utilizar para tomar decisiones sobre qué productos se deben almacenar en el futuro.
Comenzando con el Análisis Descriptivo
Datos Maestros proporciona una variedad de métodos para garantizar una base sólida para el análisis descriptivo.
Con Datos Maestros, los usuarios pueden:
Gestionar eficientemente grandes cantidades de datos a través de consultas de base de datos optimizadas, procesamiento “push-down” y soporte en la base de datos.
Identificar información valiosa, patrones y tendencias a través de un perfilado de datos completo, minería de datos simplificada y la capacidad de aprovechar los activos de minería de datos.
Mejorar los datos con geocodificación, análisis demográfico y enriquecimiento de terceros para proporcionar un mayor contexto.
Importar, limpiar, preparar y mezclar fácilmente datos de diversas fuentes, así como exportar los hallazgos del análisis.
