Las empresas y profesionales se preguntan, cómo convertir gigantescas cantidades de datos en información con valor económico, como un gran activo frente a la competencia, el análisis de datos permite sacarle provecho a los datos para tomar mejores decisiones e incluso monetizar información clave, que la empresa sea una “data driven Company”. Existe una oferta importante de MOOC para el llamado “científico de los datos”, que es una persona conocedora de las ciencias matemáticas y las estadísticas para aplicarlas a la programación de computadores a las ciencias de la computación y la analítica.

El ciclo de análisis de datos comienza con acceder a las fuentes de datos (muestreo y selección), para realizar un pre-procesamiento (“limpieza de datos”), explorar y transformar, reconocer patrones (modelado descriptivo o predictivo), evaluar e interpretar (reportes y visualización). Ver Figura.

Por tanto se deben utilizar diversas herramientas de análisis estadístico (por ejemplo: estadística descriptiva, correlación, regresión), de visualización computacional (por ejemplo: mapas de calor, series temporales, análisis de redes), de análisis semántico (por ejemplo analítica de textos, análisis de sentimientos, procesamiento de lenguaje natural) o de aprendizaje automático (por ejemplo  clasificación, clustering, detección de datos atípicos).

Puede acceder a nuestra petición de servicios para acompañarlo en el uso y apropiación de herramientas como: Excel, Tableau (Dashboard), R (software analítico de código abierto), Google Analytics y Google Adwords, entre otros.