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Análisis de datos

El análisis de datos es el proceso de inspección, limpieza , transformación y modelado de datos con el objetivo de descubrir información útil, fundamentar conclusiones y respaldar la toma de decisiones . [1] El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, abarca diversas técnicas bajo una variedad de nombres, y se utiliza en diferentes dominios empresariales, científicos y de ciencias sociales. [2] En el mundo empresarial actual, el análisis de datos desempeña un papel en la toma de decisiones más científicas y en ayudar a las empresas a operar de manera más eficaz. [3]

La minería de datos es una técnica particular de análisis de datos que se centra en el modelado estadístico y el descubrimiento de conocimiento con fines predictivos en lugar de puramente descriptivos, mientras que la inteligencia empresarial cubre el análisis de datos que se basa en gran medida en la agregación, centrándose principalmente en la información empresarial. [4] En aplicaciones estadísticas, el análisis de datos se puede dividir en estadísticas descriptivas , análisis exploratorio de datos (EDA) y análisis confirmatorio de datos (CDA). [5] EDA se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que CDA se centra en confirmar o falsificar hipótesis existentes . [6] [7] El análisis predictivo se centra en la aplicación de modelos estadísticos para la previsión o clasificación predictiva, mientras que el análisis de texto aplica técnicas estadísticas, lingüísticas y estructurales para extraer y clasificar información de fuentes textuales, una especie de datos no estructurados . Todas las anteriores son variedades de análisis de datos. [8]

La integración de datos es un precursor del análisis de datos, y el análisis de datos está estrechamente vinculado a la visualización y difusión de datos. [9]

Proceso de análisis de datos

Diagrama de flujo del proceso de ciencia de datos de Doing Data Science , de Schutt y O'Neil (2013)

El análisis se refiere a dividir un todo en sus componentes separados para su examen individual. [10] El análisis de datos es un proceso para obtener datos sin procesar y, posteriormente, convertirlos en información útil para la toma de decisiones por parte de los usuarios. [1] Los datos se recopilan y analizan para responder preguntas, probar hipótesis o refutar teorías. [11]

El estadístico John Tukey definió el análisis de datos en 1961 como:

"Procedimientos para analizar datos, técnicas para interpretar los resultados de tales procedimientos, formas de planificar la recopilación de datos para hacer su análisis más fácil, más preciso o más exacto, y toda la maquinaria y resultados de la estadística (matemática) que se aplican al análisis de datos". [12]

Se pueden distinguir varias fases, que se describen a continuación. Las fases son iterativas , en el sentido de que la retroalimentación de las fases posteriores puede dar lugar a trabajo adicional en las fases anteriores. [13] El marco CRISP , utilizado en la minería de datos , tiene pasos similares.

Requisitos de datos

Los datos son necesarios como insumos para el análisis, que se especifica en función de los requisitos de quienes dirigen los análisis (o clientes, que utilizarán el producto final del análisis). [14] [15] El tipo general de entidad sobre la que se recopilarán los datos se denomina unidad experimental (por ejemplo, una persona o una población de personas). Se pueden especificar y obtener variables específicas relacionadas con una población (por ejemplo, edad e ingresos). Los datos pueden ser numéricos o categóricos (es decir, una etiqueta de texto para números). [13]

Recopilación de datos

Los datos se recopilan de diversas fuentes. [16] [17] Hay una lista de fuentes de datos disponibles para estudio e investigación. Los analistas pueden comunicar los requisitos a los custodios de los datos, como el personal de tecnología de la información dentro de una organización. [18] La recopilación de datos o la recolección de datos es el proceso de reunir y medir información sobre variables específicas en un sistema establecido, lo que luego permite responder preguntas relevantes y evaluar resultados. Los datos también pueden recopilarse de sensores en el entorno, incluidas cámaras de tráfico, satélites, dispositivos de grabación, etc. También pueden obtenerse a través de entrevistas, descargas de fuentes en línea o lectura de documentación. [13]

Proceso de datos

Las fases del ciclo de inteligencia utilizadas para convertir la información bruta en inteligencia o conocimiento procesable son conceptualmente similares a las fases del análisis de datos.

Los datos, cuando se obtienen inicialmente, deben procesarse u organizarse para su análisis. [19] [20] Por ejemplo, esto puede implicar colocar datos en filas y columnas en un formato de tabla ( conocido como datos estructurados ) para su posterior análisis, a menudo mediante el uso de hojas de cálculo o software estadístico. [13]

Limpieza de datos

Una vez procesados ​​y organizados, los datos pueden estar incompletos, contener duplicados o contener errores. [21] [22] La necesidad de limpieza de datos surgirá de problemas en la forma en que se ingresan y almacenan los datos. [21] La limpieza de datos es el proceso de prevenir y corregir estos errores. Las tareas comunes incluyen la comparación de registros, la identificación de inexactitudes de datos, la calidad general de los datos existentes, la deduplicación y la segmentación de columnas. [23] Estos problemas de datos también se pueden identificar a través de una variedad de técnicas analíticas. Por ejemplo; con información financiera, los totales de variables particulares se pueden comparar con números publicados por separado que se consideran confiables. [24] [25] También se pueden revisar cantidades inusuales, por encima o por debajo de umbrales predeterminados. Hay varios tipos de limpieza de datos, que dependen del tipo de datos en el conjunto; esto podría ser números de teléfono, direcciones de correo electrónico, empleadores u otros valores. [26] [27] Los métodos de datos cuantitativos para la detección de valores atípicos se pueden utilizar para eliminar datos que parecen tener una mayor probabilidad de ser ingresados ​​incorrectamente. [28] Los correctores ortográficos de datos textuales se pueden utilizar para reducir la cantidad de palabras mal escritas. Sin embargo, es más difícil determinar si las palabras en sí son correctas. [29]

Análisis exploratorio de datos

Una vez que se limpian los conjuntos de datos, se pueden analizar. Los analistas pueden aplicar una variedad de técnicas, conocidas como análisis exploratorio de datos , para comenzar a comprender los mensajes contenidos en los datos obtenidos. [30] El proceso de exploración de datos puede dar como resultado una limpieza adicional de datos o solicitudes adicionales de datos; por lo tanto, la inicialización de las fases iterativas mencionadas en el párrafo inicial de esta sección. [31] Se pueden generar estadísticas descriptivas , como el promedio o la mediana, para ayudar a comprender los datos. [32] [33] La visualización de datos también es una técnica utilizada, en la que el analista puede examinar los datos en un formato gráfico para obtener información adicional sobre los mensajes dentro de los datos. [13]

Modelado y algoritmos

Las fórmulas o modelos matemáticos (también conocidos como algoritmos ) se pueden aplicar a los datos para identificar relaciones entre las variables; por ejemplo, utilizando correlación o causalidad . [34] [35] En términos generales, se pueden desarrollar modelos para evaluar una variable específica en función de otra(s) variable(s) contenidas en el conjunto de datos, con algún error residual dependiendo de la precisión del modelo implementado ( por ejemplo , Datos = Modelo + Error). [36] [11]

Las estadísticas inferenciales incluyen el uso de técnicas que miden las relaciones entre variables particulares. [37] Por ejemplo, el análisis de regresión puede utilizarse para modelar si un cambio en la publicidad ( variable independiente X ), proporciona una explicación para la variación en las ventas ( variable dependiente Y ). [38] En términos matemáticos, Y (ventas) es una función de X (publicidad). [39] Puede describirse como ( Y = aX + b + error), donde el modelo está diseñado de tal manera que ( a ) y ( b ) minimizan el error cuando el modelo predice Y para un rango dado de valores de X. [40] Los analistas también pueden intentar construir modelos que sean descriptivos de los datos , con el objetivo de simplificar el análisis y comunicar los resultados. [11]

Producto de datos

Un producto de datos es una aplicación informática que toma datos de entrada y genera resultados , que luego envía al entorno. [41] Puede basarse en un modelo o algoritmo. Por ejemplo, una aplicación que analiza datos sobre el historial de compras de los clientes y utiliza los resultados para recomendar otras compras que podrían gustarle al cliente. [42] [13]

Comunicación

La visualización de datos se utiliza para ayudar a comprender los resultados después de analizar los datos. [43]

Una vez analizados los datos, se pueden comunicar en muchos formatos a los usuarios del análisis para satisfacer sus necesidades. [44] Los usuarios pueden enviar comentarios, lo que da lugar a un análisis adicional. Por ello, gran parte del ciclo analítico es iterativo. [13]

Al determinar cómo comunicar los resultados, el analista puede considerar implementar una variedad de técnicas de visualización de datos para ayudar a comunicar el mensaje de manera más clara y eficiente a la audiencia. [45] La visualización de datos utiliza presentaciones de información (gráficos como tablas y gráficos) para ayudar a comunicar mensajes clave contenidos en los datos. [46] Las tablas son una herramienta valiosa al permitir que un usuario consulte y se centre en números específicos; mientras que los gráficos (por ejemplo, gráficos de barras o gráficos de líneas) pueden ayudar a explicar los mensajes cuantitativos contenidos en los datos. [47]

Mensajes cuantitativos

Una serie temporal ilustrada con un gráfico de líneas que muestra las tendencias en el gasto y los ingresos federales de EE. UU. a lo largo del tiempo.
Un diagrama de dispersión que ilustra la correlación entre dos variables (inflación y desempleo) medidas en puntos en el tiempo.

Stephen Few describió ocho tipos de mensajes cuantitativos que los usuarios pueden intentar comprender o comunicar a partir de un conjunto de datos y los gráficos asociados que se utilizan para ayudar a comunicar el mensaje. [48] Los clientes que especifican requisitos y los analistas que realizan el análisis de datos pueden considerar estos mensajes durante el curso del proceso. [49]

  1. Series temporales: se captura una única variable a lo largo de un período de tiempo, como la tasa de desempleo durante un período de 10 años. Se puede utilizar un gráfico de líneas para demostrar la tendencia. [50]
  2. Clasificación: Las subdivisiones categóricas se clasifican en orden ascendente o descendente, como una clasificación del desempeño de ventas (la medida ) por vendedores (la categoría , con cada vendedor una subdivisión categórica ) durante un solo período. [51] Se puede utilizar un gráfico de barras para mostrar la comparación entre los vendedores. [52]
  3. Parte-todo: Las subdivisiones categóricas se miden como una proporción del total (es decir, un porcentaje del 100%). Un gráfico circular o de barras puede mostrar la comparación de proporciones, como la participación de mercado representada por los competidores en un mercado. [53]
  4. Desviación: Las subdivisiones categóricas se comparan con una referencia, como una comparación de los gastos reales y presupuestados para varios departamentos de una empresa durante un período de tiempo determinado. Un gráfico de barras puede mostrar la comparación del monto real con el de referencia. [54]
  5. Distribución de frecuencia: muestra el número de observaciones de una variable particular para un intervalo dado, como el número de años en los que el rendimiento del mercado de valores está entre intervalos como 0-10%, 11-20%, etc. Se puede utilizar un histograma , un tipo de gráfico de barras, para este análisis. [55]
  6. Correlación: Comparación entre observaciones representadas por dos variables (X, Y) para determinar si tienden a moverse en la misma dirección o en direcciones opuestas. Por ejemplo, se puede representar gráficamente el desempleo (X) y la inflación (Y) para una muestra de meses. Normalmente, se utiliza un diagrama de dispersión para este mensaje. [56]
  7. Comparación nominal: Comparación de subdivisiones categóricas sin ningún orden en particular, como el volumen de ventas por código de producto. Se puede utilizar un gráfico de barras para esta comparación. [57]
  8. Geográfico o geoespacial: Comparación de una variable en un mapa o diseño, como la tasa de desempleo por estado o la cantidad de personas en los distintos pisos de un edificio. Un cartograma es un gráfico típico. [58] [59]

Análisis de datos cuantitativos

El autor Jonathan Koomey ha recomendado una serie de prácticas recomendadas para comprender los datos cuantitativos. [60] Estas incluyen:

Para las variables bajo examen, los analistas suelen obtener estadísticas descriptivas , como la media (promedio), la mediana y la desviación estándar . [61] También pueden analizar la distribución de las variables clave para ver cómo se agrupan los valores individuales alrededor de la media. [62]

Una ilustración del principio MECE utilizado para el análisis de datos.

Los consultores de McKinsey and Company denominaron principio MECE a una técnica para descomponer un problema cuantitativo en sus partes componentes . [63] Cada capa se puede descomponer en sus componentes; cada uno de los subcomponentes debe ser mutuamente excluyente entre sí y sumarse colectivamente a la capa superior. [64] La relación se conoce como "Mutuamente excluyente y colectivamente exhaustiva" o MECE. Por ejemplo, las ganancias por definición se pueden descomponer en ingresos totales y costos totales. [65] A su vez, los ingresos totales se pueden analizar por sus componentes, como los ingresos de las divisiones A, B y C (que son mutuamente excluyentes entre sí) y deberían sumarse a los ingresos totales (colectivamente exhaustivos). [66]

Los analistas pueden utilizar mediciones estadísticas robustas para resolver ciertos problemas analíticos. [67] La ​​prueba de hipótesis se utiliza cuando el analista formula una hipótesis particular sobre el verdadero estado de cosas y se recopilan datos para determinar si ese estado de cosas es verdadero o falso. [68] [69] Por ejemplo, la hipótesis podría ser que "el desempleo no tiene efecto sobre la inflación", que se relaciona con un concepto económico llamado la curva de Phillips . [70] La prueba de hipótesis implica considerar la probabilidad de errores de tipo I y tipo II , que se relacionan con si los datos respaldan la aceptación o el rechazo de la hipótesis. [71] [72]

El análisis de regresión se puede utilizar cuando el analista intenta determinar en qué medida la variable independiente X afecta a la variable dependiente Y (por ejemplo, "¿En qué medida los cambios en la tasa de desempleo (X) afectan la tasa de inflación (Y)?"). [73] Este es un intento de modelar o ajustar una ecuación lineal o curva a los datos, de modo que Y sea una función de X. [74] [75]

El análisis de condiciones necesarias (NCA) puede utilizarse cuando el analista intenta determinar hasta qué punto la variable independiente X permite que la variable Y (por ejemplo, "¿Hasta qué punto es necesaria una determinada tasa de desempleo (X) para una determinada tasa de inflación (Y)?"). [73] Mientras que el análisis de regresión (múltiple) utiliza la lógica aditiva, donde cada variable X puede producir el resultado y las X pueden compensarse entre sí (son suficientes pero no necesarias), [76] el análisis de condiciones necesarias (NCA) utiliza la lógica de necesidad, donde una o más variables X permiten que exista el resultado, pero pueden no producirlo (son necesarias pero no suficientes). Cada condición necesaria individual debe estar presente y la compensación no es posible. [77]

Actividades analíticas de los usuarios de datos

Actividades analíticas de los usuarios de visualización de datos

Los usuarios pueden tener puntos de datos de interés particulares dentro de un conjunto de datos, a diferencia de los mensajes generales descritos anteriormente. Estas actividades analíticas de usuario de bajo nivel se presentan en la siguiente tabla. La taxonomía también se puede organizar en tres polos de actividades: recuperación de valores, búsqueda de puntos de datos y ordenación de puntos de datos. [78] [79] [80] [81]

Barreras para un análisis eficaz

Pueden existir barreras para un análisis eficaz entre los analistas que realizan el análisis de datos o entre la audiencia. Distinguir los hechos de las opiniones, los sesgos cognitivos y la incapacidad de calcular son desafíos para un análisis de datos sólido. [82]

Confundir hechos y opiniones

Tienes derecho a tu propia opinión, pero no a tus propios hechos.

Daniel Patrick Moynihan

Un análisis eficaz requiere la obtención de hechos relevantes para responder a preguntas, sustentar una conclusión u opinión formal , o probar hipótesis . [83] [84] Los hechos, por definición, son irrefutables, lo que significa que cualquier persona involucrada en el análisis debería poder estar de acuerdo con ellos. [85] Por ejemplo, en agosto de 2010, la Oficina de Presupuesto del Congreso (CBO) estimó que extender los recortes de impuestos de Bush de 2001 y 2003 para el período 2011-2020 agregaría aproximadamente $3,3 billones a la deuda nacional. [86] Todos deberían poder estar de acuerdo en que, de hecho, esto es lo que informó la CBO; todos pueden examinar el informe. Esto lo convierte en un hecho. Si las personas están de acuerdo o no con la CBO es su propia opinión. [87]

Otro ejemplo es el de un auditor de una empresa pública que debe llegar a una opinión formal sobre si los estados financieros de las empresas que cotizan en bolsa están "presentados de manera justa, en todos los aspectos materiales". [88] Esto requiere un análisis exhaustivo de los datos fácticos y las pruebas que sustentan su opinión. Al pasar de los hechos a las opiniones, siempre existe la posibilidad de que la opinión sea errónea . [89]

Sesgos cognitivos

Existen diversos sesgos cognitivos que pueden afectar negativamente el análisis. Por ejemplo, el sesgo de confirmación es la tendencia a buscar o interpretar información de una manera que confirme las propias preconcepciones. [90] Además, las personas pueden desacreditar la información que no respalda sus puntos de vista. [91]

Los analistas pueden recibir formación específica para ser conscientes de estos sesgos y saber cómo superarlos. [92] En su libro Psicología del análisis de inteligencia , el analista retirado de la CIA Richards Heuer escribió que los analistas deberían delinear claramente sus suposiciones y cadenas de inferencia y especificar el grado y la fuente de la incertidumbre involucrada en las conclusiones. [93] Hizo hincapié en los procedimientos para ayudar a sacar a la luz y debatir puntos de vista alternativos. [94]

Incapacidad para aritmética

Los analistas eficaces suelen ser expertos en diversas técnicas numéricas. Sin embargo, es posible que sus destinatarios no tengan esa misma alfabetización numérica o aritmética ; se dice que son analfabetos. [95] Las personas que comunican los datos también pueden estar intentando engañar o desinformar, utilizando deliberadamente técnicas numéricas inadecuadas. [96]

Por ejemplo, el hecho de que una cifra aumente o disminuya puede no ser el factor clave. Puede ser más importante la relación entre la cifra y otra, como el tamaño de los ingresos o gastos del gobierno en relación con el tamaño de la economía (PIB) o la cantidad de costos en relación con los ingresos en los estados financieros corporativos. [97] Esta técnica numérica se conoce como normalización [25] o cálculo de tamaño común. Los analistas emplean muchas técnicas de este tipo, ya sea para ajustar la inflación (es decir, comparar datos reales con nominales) o para considerar los aumentos de población, la demografía, etc. [98] Los analistas aplican una variedad de técnicas para abordar los diversos mensajes cuantitativos descritos en la sección anterior. [99]

Los analistas también pueden analizar los datos bajo diferentes supuestos o escenarios. Por ejemplo, cuando los analistas realizan un análisis de estados financieros , a menudo reformulan los estados financieros bajo diferentes supuestos para ayudar a llegar a una estimación del flujo de efectivo futuro, que luego descuentan al valor actual en función de una tasa de interés, para determinar la valuación de la empresa o sus acciones. [100] [101] De manera similar, la CBO analiza los efectos de varias opciones de política sobre los ingresos, los desembolsos y los déficits del gobierno, creando escenarios futuros alternativos para las medidas clave. [102]

Otros temas

Edificios inteligentes

Se puede utilizar un enfoque de análisis de datos para predecir el consumo de energía en los edificios. [103] Los diferentes pasos del proceso de análisis de datos se llevan a cabo para crear edificios inteligentes, donde las operaciones de gestión y control del edificio, incluidas la calefacción, la ventilación, el aire acondicionado, la iluminación y la seguridad, se realizan automáticamente imitando las necesidades de los usuarios del edificio y optimizando recursos como la energía y el tiempo. [104]

Analítica e inteligencia empresarial

La analítica es el "uso extensivo de datos, análisis estadístico y cuantitativo, modelos explicativos y predictivos y gestión basada en hechos para impulsar decisiones y acciones". Es un subconjunto de la inteligencia empresarial , que es un conjunto de tecnologías y procesos que utiliza datos para comprender y analizar el rendimiento empresarial para impulsar la toma de decisiones. [105]

Educación

En el ámbito educativo , la mayoría de los educadores tienen acceso a un sistema de datos con el fin de analizar los datos de los estudiantes. [106] Estos sistemas de datos presentan los datos a los educadores en un formato de datos de venta libre (incorporando etiquetas, documentación complementaria y un sistema de ayuda y tomando decisiones clave sobre el paquete/visualización y el contenido) para mejorar la precisión de los análisis de datos de los educadores. [107]

Notas para el practicante

Esta sección contiene explicaciones bastante técnicas que pueden ayudar a los profesionales pero que están más allá del alcance típico de un artículo de Wikipedia. [108]

Análisis inicial de datos

La distinción más importante entre la fase de análisis inicial de datos y la fase de análisis principal es que durante el análisis inicial de datos uno se abstiene de cualquier análisis que tenga como objetivo responder la pregunta de investigación original. [109] La fase de análisis inicial de datos está guiada por las siguientes cuatro preguntas: [110]

Calidad de los datos

La calidad de los datos debe comprobarse lo antes posible. La calidad de los datos puede evaluarse de varias maneras, utilizando diferentes tipos de análisis: recuentos de frecuencia, estadísticas descriptivas (media, desviación estándar, mediana), normalidad (asimetría, curtosis, histogramas de frecuencia), se necesita imputación normal. [111]

La elección de los análisis para evaluar la calidad de los datos durante la fase inicial de análisis de datos depende de los análisis que se realizarán en la fase de análisis principal. [114]

Calidad de las mediciones

La calidad de los instrumentos de medición solo debe comprobarse durante la fase inicial de análisis de datos cuando este no sea el foco o la pregunta de investigación del estudio. [115] [116] Se debe verificar si la estructura de los instrumentos de medición corresponde a la estructura reportada en la literatura.

Hay dos formas de evaluar la calidad de la medición:

Transformaciones iniciales

Después de evaluar la calidad de los datos y de las mediciones, se podría decidir imputar los datos faltantes o realizar transformaciones iniciales de una o más variables, aunque esto también se puede hacer durante la fase de análisis principal. [119]
Las posibles transformaciones de variables son: [120]

¿La implementación del estudio cumplió con las intenciones del diseño de la investigación?

Se debe comprobar el éxito del procedimiento de aleatorización , por ejemplo, comprobando si las variables de fondo y sustantivas están distribuidas de forma uniforme dentro y entre los grupos. [121]
Si el estudio no necesitó o utilizó un procedimiento de aleatorización, se debe comprobar el éxito del muestreo no aleatorio, por ejemplo, comprobando si todos los subgrupos de la población de interés están representados en la muestra. [122]
Otras posibles distorsiones de los datos que se deben comprobar son:

Características de la muestra de datos

En cualquier informe o artículo, la estructura de la muestra debe describirse con precisión. [124] [125] Es especialmente importante determinar exactamente la estructura de la muestra (y específicamente el tamaño de los subgrupos) cuando se realizarán análisis de subgrupos durante la fase de análisis principal. [126]
Las características de la muestra de datos se pueden evaluar observando:

Etapa final del análisis inicial de datos

Durante la etapa final, se documentan los hallazgos del análisis inicial de datos y se toman las acciones correctivas necesarias, preferibles y posibles. [128]
Además, el plan original para los análisis de datos principales puede y debe especificarse con más detalle o reescribirse. [129] Para hacer esto, se pueden y deben tomar varias decisiones sobre los análisis de datos principales:

Análisis

Se pueden utilizar varios análisis durante la fase inicial de análisis de datos: [131]

Es importante tener en cuenta los niveles de medición de las variables para los análisis, ya que existen técnicas estadísticas especiales para cada nivel: [132]

Análisis no lineal

El análisis no lineal suele ser necesario cuando los datos se registran a partir de un sistema no lineal . Los sistemas no lineales pueden exhibir efectos dinámicos complejos, incluidas bifurcaciones , caos , armónicos y subarmónicos que no se pueden analizar utilizando métodos lineales simples. El análisis de datos no lineales está estrechamente relacionado con la identificación de sistemas no lineales . [133]

Análisis de datos principales

En la fase de análisis principal se realizan análisis destinados a responder la pregunta de investigación, así como cualquier otro análisis relevante necesario para redactar el primer borrador del informe de investigación. [134]

Enfoques exploratorios y confirmatorios

En la fase principal de análisis, se puede adoptar un enfoque exploratorio o confirmatorio. Por lo general, el enfoque se decide antes de recopilar los datos. [135] En un análisis exploratorio, no se establece ninguna hipótesis clara antes de analizar los datos, y se buscan modelos que los describan bien. [136] En un análisis confirmatorio, se prueban hipótesis claras sobre los datos. [137]

El análisis exploratorio de datos debe interpretarse con cuidado. Cuando se prueban varios modelos a la vez, existe una alta probabilidad de encontrar que al menos uno de ellos sea significativo, pero esto puede deberse a un error de tipo 1. [138] Es importante ajustar siempre el nivel de significancia cuando se prueban varios modelos con, por ejemplo, una corrección de Bonferroni . [139] Además , no se debe seguir un análisis exploratorio con un análisis confirmatorio en el mismo conjunto de datos. [140] Un análisis exploratorio se utiliza para encontrar ideas para una teoría, pero no para probar esa teoría también. [140] Cuando se encuentra que un modelo es exploratorio en un conjunto de datos, entonces seguir ese análisis con un análisis confirmatorio en el mismo conjunto de datos podría significar simplemente que los resultados del análisis confirmatorio se deben al mismo error de tipo 1 que resultó en el modelo exploratorio en primer lugar. [140] Por lo tanto, el análisis confirmatorio no será más informativo que el análisis exploratorio original. [141]

Estabilidad de los resultados

Es importante obtener alguna indicación sobre la generalización de los resultados. [142] Si bien esto suele ser difícil de comprobar, se puede observar la estabilidad de los resultados. ¿Son confiables y reproducibles? Hay dos formas principales de hacerlo. [143]

Software libre para análisis de datos

Entre los programas gratuitos más destacados para el análisis de datos se incluyen:

Análisis reproducible

El flujo de trabajo típico de análisis de datos implica la recopilación de datos, la ejecución de análisis mediante diversos scripts, la creación de visualizaciones y la redacción de informes. Sin embargo, este flujo de trabajo presenta desafíos, incluida una separación entre los scripts de análisis y los datos, así como una brecha entre el análisis y la documentación. A menudo, el orden correcto de ejecución de los scripts solo se describe de manera informal o reside en la memoria del científico de datos. La posibilidad de perder esta información crea problemas de reproducibilidad. Para abordar estos desafíos, es esencial tener scripts de análisis escritos para flujos de trabajo automatizados y reproducibles. Además, la documentación dinámica es crucial, ya que proporciona informes que son comprensibles tanto para las máquinas como para los humanos, lo que garantiza una representación precisa del flujo de trabajo de análisis incluso a medida que evolucionan los scripts. [150]

Concursos internacionales de análisis de datos

Diferentes empresas u organizaciones realizan concursos de análisis de datos para alentar a los investigadores a utilizar sus datos o resolver una cuestión particular mediante el análisis de datos. [151] [152] Algunos ejemplos de concursos de análisis de datos internacionales conocidos son los siguientes: [153]

Véase también

Referencias

Citas

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Bibliografía

Lectura adicional

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