12 tipos de análisis de datos y cómo utilizarlos

Existen diferentes tipos de análisis de datos que permiten aplicar de forma sistemática técnicas estadísticas y/o lógicas para describir, condensar y evaluar los datos, con el fin de extraer ideas que apoyen la toma de decisiones.  

En este artículo te presentaremos cuáles son los más importantes y cómo puedes utilizarlos en tu próximo estudio.

Importancia de elegir el tipo de análisis de datos correcto

El análisis de datos en su conjunto incluye la limpieza, la transformación y el modelado de los datos para descubrir información útil para la toma de decisiones empresariales. 

Al aplicar el análisis estadístico y las tecnologías sobre los datos, los diferentes tipos de análisis de datos ayudan a encontrar tendencias y resolver problemas

El objetivo principal de utilizar diferentes tipos de análisis de datos es contar con diversas opciones para extraer información útil de los datos y tomar decisiones inteligentes. 

El análisis de datos ha adquirido una importancia creciente en la empresa como un medio para dar forma a los procesos empresariales y mejorar los resultados de la empresa.

12 tipos de análisis de datos

Ahora te presentaremos los 12 tipos de análisis de datos más empleados en la investigación de mercados, así como en diversas áreas del conocimiento:

ejemplos de tipos de análisis de datos

1. Análisis descriptivo: 

El objetivo del análisis descriptivo es describir un conjunto de datos a partir de examinar lo que ha sucedido en el pasado.

Este tipo de análisis de datos no trata de explicar por qué ha podido suceder ni de establecer relaciones de causa-efecto, sino que busca proporcionar una instantánea fácil de digerir, lo que incluye resumir cualquier análisis primario, las mediciones y los patrones. 

Hay dos técnicas principales utilizadas en el análisis descriptivo:

  • Agregación de datos. Es el proceso de recolección de datos y su presentación en un formato resumido. 
  • Minería de datos. Es la parte del análisis y exploración de los datos para descubrir patrones o tendencias. 

2. Análisis exploratorio 

El análisis exploratorio de datos se refiere al proceso crítico de realizar investigaciones iniciales sobre los datos para descubrir patrones, detectar anomalías, probar hipótesis y comprobar suposiciones con la ayuda de estadísticas resumidas y representaciones gráficas. 

El objetivo de un análisis exploratorio es examinar los datos y encontrar relaciones entre las variables que antes se desconocían.

Este tipo de análisis de datos nos ayuda a descubrir relaciones entre distintas mediciones en los datos, que no necesariamente son pruebas de la existencia de la correlación. 

Por tanto, es útil para descubrir nuevas conexiones, formar hipótesis e impulsar la planificación del diseño y la recolección de datos.

Conoce también qué es una investigación exploratoria.

 

3. Análisis de diagnóstico

El análisis de diagnóstico busca profundizar para entender por qué ha ocurrido algo. El objetivo principal del análisis de diagnóstico es identificar y responder a las anomalías de los datos. 

Para llegar a la causa raíz, el analista empezará por identificar cualquier fuente de datos adicional que pueda ofrecer más información sobre el motivo de la anomalía.  

Sin embargo, el análisis de diagnóstico no se limita a solucionar los problemas, sino que también se puede utilizar para ver qué es lo que impulsa los resultados positivos. 

Al ejecutar el análisis de diagnóstico, hay una serie de técnicas diferentes que puedes emplear, como la teoría de la probabilidad, el análisis de regresión, el filtrado y el análisis de series temporales.

4. Análisis inferencial

El análisis inferencial se utiliza para generalizar los resultados obtenidos de un muestreo aleatorio simple a la población de la que se extrajo la muestra. 

Este análisis sólo es necesario cuando la muestra se extrae mediante un procedimiento aleatorio y la tasa de respuesta es muy alta. Su objetivo es utilizar una pequeña muestra de datos para inferir sobre una población mayor,

Este tipo de análisis de datos utiliza datos estimados que valoran en la población y dan una medida de incertidumbre (desviación estándar) en su estimación. La exactitud de la inferencia depende en gran medida del esquema de muestreo, ya que si la muestra no es representativa de la población, la generalización será inexacta.

Conoce qué es una muestra representativa y cómo obtenerla

 

5. Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza la relación entre un conjunto de variables para hacer predicciones sobre los resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. 

Basándose en patrones y tendencias pasadas, los analistas de datos pueden diseñar modelos predictivos que estimen la probabilidad de un evento o resultado futuro. Esto es especialmente útil porque permite a las empresas planificar con antelación. 

Las empresas emplean el análisis predictivo para encontrar patrones en estos datos e identificar riesgos y oportunidades.

6. Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo busca aprovechar los datos existentes para orientar una toma de decisiones con resultados óptimos a futuro. Al tener en cuenta todos los factores relevantes, este tipo de análisis de datos produce recomendaciones para los próximos pasos. 

El análisis prescriptivo examina lo que ha sucedido, por qué ha sucedido y lo que podría suceder para determinar lo que debería hacerse a continuación.  

El análisis prescriptivo es el tipo de análisis más complejo, ya que implica algoritmos, aprendizaje automático, métodos estadísticos y procedimientos de modelización computacional. 

Como resultado, permite ver cómo cada combinación de condiciones y decisiones podría afectar al futuro, con lo que ayuda a medir el impacto que podría tener una determinada decisión. 

7. Análisis mecanicista

El análisis mecanicista busca comprender las fluctuaciones precisas de los datos que dan lugar a fluctuaciones en otros datos, es decir, comprender los cambios exactos en las variables que conducen a otros cambios en otras variables.

Este tipo de análisis de datos suele aplicarse en circunstancias que requieren precisión y muy poco margen de error. 

La industria médica, los ingenieros y la comunidad científica utilizan principalmente el análisis mecanístico para comprobar la seguridad y la eficacia de un producto.

Pon en marcha estas herramientas para el análisis de datos

 

8. Análisis de clústeres

Este tipo de análisis de datos consiste en la acción de agrupar un conjunto de elementos de manera que sean más similares (en un sentido determinado) entre sí que con los de otros grupos, de ahí el término “cluster”. 

Dado que no hay una variable objetivo cuando se realiza la agrupación, el análisis de clúster o clustering se utiliza a menudo para encontrar patrones ocultos en los datos. Este método también se utiliza para proporcionar un contexto adicional a una tendencia o conjunto de datos.

9. Análisis de cohortes

Este tipo de análisis de datos utiliza los datos históricos para examinar y comparar el comportamiento de un segmento determinado de usuarios, que luego puede agruparse con otros de características similares. 

Mediante esta técnica, es posible obtener una gran cantidad de información sobre las necesidades de los consumidores o un conocimiento firme de un grupo objetivo más amplio.

10. Análisis de textos

El análisis de textos, también conocido en la industria como minería de textos, funciona tomando grandes conjuntos de datos textuales y ordenándolos de manera que sean más fáciles de manejar. 

Al trabajar en este proceso de limpieza de forma minuciosa, podrás extraer los datos que son realmente relevantes para tu organización y utilizarlos para desarrollar perspectivas procesables que impulsen la toma de decisiones.

11. Análisis factorial

El análisis factorial, también conocido como reducción de la dimensiones, es un tipo de análisis de datos que se utiliza para describir la variabilidad entre las variables observadas y correlacionadas en términos de un número potencialmente menor de variables no observadas, llamadas factores. 

El objetivo es descubrir variables latentes independientes, un método ideal para racionalizar segmentos específicos.

12. Análisis conjoint

El análisis conjoint se suele utilizar en las encuestas para entender cómo valoran los individuos los distintos atributos de un producto o servicio y es uno de los métodos más eficaces para extraer las preferencias de los consumidores. 

Cuando se trata de comprar, algunos clientes pueden estar más centrados en el precio, otros en las características, otros pueden tener un enfoque sostenible, etc. Sean cuales sean las preferencias de sus clientes, puedes encontrarlas con el análisis conjunto. 

De este modo, las empresas pueden definir estrategias de precios, opciones de empaquetado, paquetes de suscripción, etc.

¡Descarga gratis el Ebook de Análisis conjoint y lleva tus resultados al siguiente nivel!

 

¡Realiza tu análisis de datos con QuestionPro!

Ahora que ya conoces los diferentes tipos de análisis de datos que puedes implementar, te invitamos a realizar tus análisis de datos con QuestionPro, una plataforma que te permitirá recolectar información cuantitativa y cualitativa y disponer de dashboards de visualización de resultados en tiempo real.

Además, podrás obtener reportes integrales con gráficas que te ayudarán a mejorar la presentación de los resultados, exportarlos a distintos formatos y compartirlos con tus equipos de trabajo.

¿Te gustaría conocerlo de primera mano? ¡Toma una prueba gratuita ahora y descubre todo lo que puedes aprovechar usando una de nuestras licencias más populares!