{"id":436743,"date":"2022-08-02T02:00:21","date_gmt":"2022-08-02T09:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=436743"},"modified":"2025-06-27T09:59:36","modified_gmt":"2025-06-27T16:59:36","slug":"tipos-de-analisis-de-datos-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/tipos-de-analisis-de-datos-2\/","title":{"rendered":"12 tipos de an\u00e1lisis de datos y c\u00f3mo utilizarlos"},"content":{"rendered":"
Existen diferentes <\/span>tipos de an\u00e1lisis de datos<\/b> que permiten aplicar de forma sistem\u00e1tica t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y\/o l\u00f3gicas para describir, condensar y evaluar los datos, con el fin de extraer ideas que apoyen la toma de decisiones.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n En este art\u00edculo te presentaremos cu\u00e1les son los m\u00e1s importantes y c\u00f3mo puedes utilizarlos en tu pr\u00f3ximo estudio.<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis de datos en su conjunto incluye la limpieza, la transformaci\u00f3n y el modelado de los datos para descubrir informaci\u00f3n \u00fatil para la toma de decisiones empresariales.\u00a0<\/span><\/p>\n Al aplicar el <\/span>an\u00e1lisis estad\u00edstico<\/span><\/a> y las tecnolog\u00edas sobre los datos, los diferentes tipos de an\u00e1lisis de datos <\/span>ayudan a encontrar tendencias y resolver problemas<\/b>.\u00a0<\/span><\/p>\n El objetivo principal de utilizar diferentes tipos de an\u00e1lisis de datos es contar con diversas opciones para extraer informaci\u00f3n \u00fatil de los datos y tomar decisiones inteligentes.\u00a0<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis 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.<\/span><\/p>\n Ahora te presentaremos los 12 tipos de an\u00e1lisis de datos m\u00e1s empleados en la <\/span>investigaci\u00f3n de mercados<\/span><\/a>, as\u00ed como en diversas \u00e1reas del conocimiento:<\/span><\/p>\n El objetivo del <\/span>an\u00e1lisis descriptivo<\/span><\/a> es describir un conjunto de datos a partir de examinar lo que ha sucedido en el pasado.<\/span><\/p>\n Este tipo de an\u00e1lisis de datos no trata de explicar por qu\u00e9 ha podido suceder ni de establecer relaciones de causa-efecto, sino que busca proporcionar una instant\u00e1nea f\u00e1cil de digerir, lo que incluye resumir cualquier an\u00e1lisis primario, las mediciones y los patrones.\u00a0<\/span><\/p>\n Hay dos t\u00e9cnicas principales utilizadas en el an\u00e1lisis descriptivo: <\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis exploratorio de datos se refiere al proceso cr\u00edtico de realizar investigaciones iniciales sobre los datos para descubrir patrones, detectar anomal\u00edas, probar hip\u00f3tesis y comprobar suposiciones con la ayuda de estad\u00edsticas resumidas y representaciones gr\u00e1ficas.\u00a0<\/span><\/p>\n El objetivo de un an\u00e1lisis exploratorio es examinar los datos y encontrar relaciones entre las variables que antes se desconoc\u00edan.<\/span><\/p>\n Este tipo de an\u00e1lisis de datos nos ayuda a<\/span> descubrir relaciones entre distintas mediciones en los datos, que no necesariamente son pruebas de la existencia de la correlaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Por tanto, es \u00fatil para <\/span>descubrir nuevas conexiones, formar hip\u00f3tesis e impulsar la planificaci\u00f3n del dise\u00f1o <\/b>y la recolecci\u00f3n de datos.<\/span><\/p>\n Conoce tambi\u00e9n qu\u00e9 es una <\/span><\/i>investigaci\u00f3n exploratoria<\/span><\/i><\/a>.<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n El an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico<\/a> busca profundizar para entender por qu\u00e9 ha ocurrido algo. El objetivo principal del an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico es identificar y responder a las anomal\u00edas de los datos.\u00a0<\/span><\/p>\n Para llegar a la causa ra\u00edz, el analista empezar\u00e1 por identificar cualquier fuente de datos adicional que pueda ofrecer m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el motivo de la anomal\u00eda.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n Sin embargo, el an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico no se limita a solucionar los problemas, sino que tambi\u00e9n se puede utilizar para ver qu\u00e9 es lo que impulsa los resultados positivos.\u00a0<\/span><\/p>\n Al ejecutar el an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico, hay una serie de t\u00e9cnicas diferentes que puedes emplear, como la teor\u00eda de la probabilidad, el <\/span>an\u00e1lisis de regresi\u00f3n<\/span><\/a>, el filtrado y el an\u00e1lisis de series temporales.<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis inferencial se utiliza para generalizar los resultados obtenidos de un <\/span>muestreo aleatorio simple<\/span><\/a> a la poblaci\u00f3n de la que se extrajo la muestra.\u00a0<\/span><\/p>\n Este an\u00e1lisis s\u00f3lo es necesario cuando la muestra se extrae mediante un procedimiento aleatorio y la tasa de respuesta es muy alta. Su objetivo es <\/span>utilizar una peque\u00f1a muestra de datos para inferir<\/b> sobre una poblaci\u00f3n mayor,<\/span><\/p>\n Este tipo de an\u00e1lisis de datos utiliza datos estimados que valoran en la poblaci\u00f3n y dan una medida de incertidumbre (desviaci\u00f3n est\u00e1ndar<\/a>) en su estimaci\u00f3n. La exactitud de la inferencia depende en gran medida del esquema de muestreo, ya que si la muestra no es representativa de la poblaci\u00f3n, la generalizaci\u00f3n ser\u00e1 inexacta.<\/span><\/p>\n Conoce qu\u00e9 es una <\/span><\/i>muestra representativa<\/span><\/i><\/a> y c\u00f3mo obtenerla<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n El <\/span>an\u00e1lisis predictivo<\/span><\/a> utiliza la relaci\u00f3n entre un conjunto de variables para hacer predicciones sobre los resultados futuros utilizando datos hist\u00f3ricos combinados con modelos estad\u00edsticos, t\u00e9cnicas de miner\u00eda de datos y aprendizaje autom\u00e1tico.\u00a0<\/span><\/p>\n Bas\u00e1ndose en patrones y tendencias pasadas, los analistas de datos pueden dise\u00f1ar <\/span>modelos predictivos que estimen la probabilidad de un evento o resultado futuro<\/b>. Esto es especialmente \u00fatil porque permite a las empresas planificar con antelaci\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n Las empresas emplean el an\u00e1lisis predictivo para encontrar patrones en estos datos e identificar riesgos y oportunidades.<\/span><\/p>\n El <\/span>an\u00e1lisis prescriptivo<\/span><\/a> busca aprovechar los datos existentes para orientar una toma de decisiones con resultados \u00f3ptimos a futuro. Al tener en cuenta todos los factores relevantes, este tipo de an\u00e1lisis de datos produce recomendaciones para los pr\u00f3ximos pasos.\u00a0<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis prescriptivo examina lo que ha sucedido, por qu\u00e9 ha sucedido y lo que podr\u00eda suceder para determinar lo que deber\u00eda hacerse a continuaci\u00f3n.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis prescriptivo es el tipo de an\u00e1lisis m\u00e1s complejo, ya que implica algoritmos, aprendizaje autom\u00e1tico, m\u00e9todos estad\u00edsticos y procedimientos de modelizaci\u00f3n computacional.\u00a0<\/span><\/p>\n Como resultado, permite ver <\/span>c\u00f3mo cada combinaci\u00f3n de condiciones y decisiones podr\u00eda afectar al futuro<\/b>, con lo que ayuda a medir el impacto que podr\u00eda tener una determinada decisi\u00f3n.\u00a0<\/span><\/p>\n El an\u00e1lisis 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.<\/span><\/p>\n Este tipo de an\u00e1lisis de datos suele aplicarse en circunstancias que requieren precisi\u00f3n y muy poco margen de error.\u00a0<\/span><\/p>\n La industria m\u00e9dica, los ingenieros y la comunidad cient\u00edfica utilizan principalmente el an\u00e1lisis mecan\u00edstico para <\/span>comprobar la seguridad y la eficacia de un producto<\/b>.<\/span><\/p>\n Pon en marcha estas <\/span><\/i>herramientas para el an\u00e1lisis de datos<\/span><\/i><\/a><\/p><\/blockquote>\n Este tipo de an\u00e1lisis de datos consiste en la acci\u00f3n de agrupar un conjunto de elementos de manera que sean m\u00e1s similares (en un sentido determinado) entre s\u00ed que con los de otros grupos, de ah\u00ed el t\u00e9rmino “cluster”.\u00a0<\/span><\/p>\n Dado que no hay una variable objetivo cuando se realiza la agrupaci\u00f3n, el an\u00e1lisis de cl\u00faster o clustering se utiliza a menudo para <\/span>encontrar patrones ocultos en los datos<\/b>. Este m\u00e9todo tambi\u00e9n se utiliza para proporcionar un contexto adicional a una tendencia o conjunto de datos.<\/span><\/p>\n Este tipo de <\/span>an\u00e1lisis de datos<\/span><\/a> utiliza los datos hist\u00f3ricos para examinar y comparar el comportamiento de un segmento determinado de usuarios, que luego puede agruparse con otros de caracter\u00edsticas similares.\u00a0<\/span><\/p>\n Mediante esta t\u00e9cnica, es posible obtener una gran cantidad de informaci\u00f3n sobre las necesidades de los consumidores o un conocimiento firme de un grupo objetivo m\u00e1s amplio.<\/span><\/p>\n El <\/span>an\u00e1lisis de textos<\/span><\/a>, tambi\u00e9n conocido en la industria como miner\u00eda de textos, funciona tomando grandes conjuntos de datos textuales y orden\u00e1ndolos de manera que sean m\u00e1s f\u00e1ciles de manejar.\u00a0<\/span><\/p>\n Al trabajar en este proceso de limpieza de forma minuciosa, podr\u00e1s extraer los datos que son realmente relevantes para tu organizaci\u00f3n y utilizarlos para desarrollar perspectivas procesables que impulsen la toma de decisiones.<\/span><\/p>\n El <\/span>an\u00e1lisis factorial<\/span><\/a>, tambi\u00e9n conocido como reducci\u00f3n de la dimensiones, es un tipo de an\u00e1lisis de datos que se utiliza para describir la variabilidad entre las variables observadas y correlacionadas en t\u00e9rminos de un n\u00famero potencialmente menor de variables no observadas, llamadas factores.\u00a0<\/span><\/p>\n El objetivo es <\/span>descubrir variables latentes independientes<\/b>, un m\u00e9todo ideal para racionalizar segmentos espec\u00edficos.<\/span><\/p>\n El <\/span>an\u00e1lisis conjoint<\/span><\/a> se suele utilizar en las encuestas para entender c\u00f3mo valoran los individuos los distintos atributos de un producto o servicio y es uno de los m\u00e9todos m\u00e1s eficaces para extraer las preferencias de los consumidores.\u00a0<\/span><\/p>\n Cuando se trata de comprar, algunos clientes pueden estar m\u00e1s centrados en el precio, otros en las caracter\u00edsticas, otros pueden tener un enfoque sostenible, etc. Sean cuales sean las preferencias de sus clientes, puedes encontrarlas con el an\u00e1lisis conjunto.\u00a0<\/span><\/p>\n De este modo, las empresas pueden definir estrategias de precios, opciones de empaquetado, paquetes de suscripci\u00f3n, etc.<\/span><\/p>\n \u00a1Descarga gratis el <\/span><\/i>Ebook de An\u00e1lisis conjoint<\/span><\/i><\/a> y lleva tus resultados al siguiente nivel!<\/span><\/i><\/p><\/blockquote>\n Ahora que ya conoces los diferentes tipos de an\u00e1lisis de datos que puedes implementar, te invitamos a realizar tus an\u00e1lisis de datos con QuestionPro, una plataforma que te permitir\u00e1 recolectar informaci\u00f3n cuantitativa y cualitativa y disponer de dashboards de visualizaci\u00f3n de resultados en tiempo real.<\/span><\/p>\n Adem\u00e1s, podr\u00e1s obtener reportes integrales con gr\u00e1ficas que te ayudar\u00e1n a mejorar la presentaci\u00f3n de los resultados, exportarlos a distintos formatos y compartirlos con tus equipos de trabajo.<\/span><\/p>\n \u00bfTe gustar\u00eda conocerlo de primera mano? \u00a1Toma una prueba gratuita ahora y descubre todo lo que puedes aprovechar usando una de nuestras licencias m\u00e1s populares!<\/span><\/p>\nImportancia de elegir el tipo de an\u00e1lisis de datos correcto<\/span><\/h2>\n
12 tipos de an\u00e1lisis de datos<\/span><\/h2>\n
<\/p>\n
1. An\u00e1lisis descriptivo:\u00a0<\/span><\/h3>\n
\n
2. An\u00e1lisis exploratorio\u00a0<\/span><\/h3>\n
3. An\u00e1lisis de diagn\u00f3stico<\/span><\/h3>\n
4. An\u00e1lisis inferencial<\/span><\/h3>\n
5. An\u00e1lisis predictivo<\/span><\/h3>\n
6. An\u00e1lisis prescriptivo<\/span><\/h3>\n
7. An\u00e1lisis mecanicista<\/span><\/h3>\n
8. An\u00e1lisis de cl\u00fasteres<\/span><\/h3>\n
9. An\u00e1lisis de cohortes<\/span><\/h3>\n
10. An\u00e1lisis de textos<\/span><\/h3>\n
11. An\u00e1lisis factorial<\/span><\/h3>\n
12. An\u00e1lisis conjoint<\/span><\/h3>\n
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