Seguro te has dado cuenta de que el análisis estadístico se ha vuelto muy popular en la actualidad porque sus aplicaciones son demasiado utilizadas. Antes sólo se veían los datos en las encuestas presidenciales. Ahora, ya sabemos que lo usan para automatizar procesos como identificar rostros en imágenes, predecir los precios en la bolsa, elegir colores de nuestras marcas o productos, ¡¡¡lo puedes usar casi para lo que quieras!!! Si quieres aprovechar todo este mundo, acá encontrarás todo lo necesario.
Contenido
- ¿Qué es el análisis de datos?
- ¿Para qué sirve el análisis de datos?
- Aplicaciones más populares de la estadística
- Etapas del análisis de datos
- Tipos de análisis de datos
- Técnicas más usadas en estadística
- Herramientas y software más usado
¿Qué es el análisis estadístico?
Aunque en la actualidad todos tenemos una idea, la definición específica aún nos cuesta unificarla entre todos. El análisis estadístico hace referencia al proceso de recopilación de datos, su transformación, visualización y extracción de patrones para lograr un objetivo que tengamos planteado. Y como existen muchas formas de desarrollarlo, tanto parcialmente como en todos los pasos, entonces se vuelve casi imposible llegar a una definición más exacta y con límites sobre lo que es y no es.
¿Para qué te sirve el análisis estadístico?
En la actualidad hay dos motivos por los cuales se usa la estadística. El primero es que queremos predecir de alguna manera el futuro y además controlarlo o prepararnos para esa predicción. El ejemplo más claro es la predicción de las series de tiempo del dólar para realizar inversiones. El segundo motivo es usar la estadística para automatizar procesos y obtener resultados similares a los que tendría si una persona realizara ese trabajo. De este segundo caso el ejemplo más representativo es el reconocimiento de rostros, algo que le ha servido muchísimo a Facebook y otras empresas de tecnología.


Aplicaciones más populares del análisis estadístico
Dado que hay muchas aplicaciones de análisis estadístico, también hay algunas que sobresalen más que otras. En la actualidad, de las que probablemente hay más personas usando, son las siguientes:



¿Cuáles son las etapas del análisis de datos?
Las etapas que puedes usar en el análisis estadístico son siempre variables porque dependen del problema a solucionar, de la información previa que se tenga y del enfoque que le quieras dar. Sin embargo, usualmente tienen las siguientes etapas:
Problema
¿Qué quieres mejorar con este trabajo? Aunque parezca evidente, muchas veces se toman datos sin saber para qué. Y es muy importante porque esto te ayudará a definir las técnicas que vas a usar en los siguientes pasos, ya que deben estar encaminadas a ayudarte a solucionar el problema que defines desde un inicio.


Recolección
¿Cómo obtienes los datos? Define las técnicas y cantidad de muestras que necesitas. Debes tener en cuenta que si tienes pocos datos no te mostrarán la información o si son datos sesgados (que inducen a un error). También debes tener en cuenta si usas encuestas o web scraping para recolectar tus datos. Conoce un poco más sobre el mundo de la recolección de datos.
Procesamiento
¿Qué transformación le haces a los datos? Por sí solos los datos tienen tanta información y son tantos que son muy abrumadores, por lo que no podemos analizar nada. Por eso solemos usar alguna transformación (usualmente operaciones matemáticas) que nos ayude a entender un poco mejor lo que dicen. Por ejemplo, si hay un dato muy distante a la media y multiplica varias veces la varianza, se suele eliminar porque suele relacionarse con un error de medición, eso es el procesamiento de datos. Te invito a ver las técnicas de procesado estadístico.


Presentación
¿Cómo debes mostrar la información? Usualmente es difícil interpretar los datos así ya estén procesados, en especial si tenemos que compartirlos con personas que no son expertas. Para eso se suelen presentar por medio de gráficos de barras, de dispersión, de líneas y muchas más formas de visualizar los datos.
Análisis
¿Qué puedes inferir de los datos? En el análisis lo que haces es usar los datos para inferir patrones. El objetivo es entender el estado actual del sistema en el que recolectaste los datos y encontrar relaciones entre variables. Puede que acá necesites algunas herramientas matemáticas adicionales, así que acá te dejo una lista de técnicas de análisis estadístico.


Aplicación
¿Qué haces con los patrones inferidos? Cuando tienes la información ya recolectada y analizada muchos creen que es el final, pero no, para que sirva de algo debe generar una acción para solucionar el problema con el que iniciaste. Si querías predecir precios en la bolsa de valores, entonces el análisis estadístico te ayuda a predecir y debes decir si vendes o compras acciones. Este paso es bastante individual de cada problema, pero es no por eso hay que olvidarlo.
¿Qué tipos de análisis de datos hay?
A la hora de diferenciar los análisis, los podemos clasificar acorde al objetivo o el procedimiento. Te cuento las clases más representativas:
Descriptivo
Como su nombre lo indica se trata de un método de descripción de una muestra estadística. Usualmente se suele tomar mediciones muy bien definidas y que cumplen con bastantes requisitos de tal manera que sean representativas de una población sin ningún sesgo. Es muy común ver su aplicación para determinar el estado de un evento, sistema o lugar, como el de las finanzas de una empresa.


Exploratorio
Explorar los datos suele ser una buena fuente de información de temáticas que aún no conocemos. En este caso los datos no necesariamente se toman con mucha rigurosidad (siendo esta la mayor diferencia con el análisis descriptivo) o algunas veces sólo se usan los que ya se encuentran disponibles, para disminuir el costo de adquirirlos. No busca confirmar ninguna hipótesis, sólo encontrar tendencias para formular los problemas iniciales para otros tipos de análisis, también se suele usar para limpiar los datos con mediciones bien estructuradas. Sus técnicas suelen estar ligadas a graficar la información y hacer visible las características de los datos.
Inferencial
El objetivo de este tipo de estadística es obtener propiedades de una muestra de una población para poder contrastar hipótesis sobre dicha población. Los métodos y procedimientos están basados en la inducción (observar datos o características particulares para generalizar). Las aplicaciones son muy variadas, como las encuestas para las elecciones antes de votaciones, donde se estima el resultado basado en la opinión de un número pequeño de personas.


Predictivo
Este tipo de análisis tiene como objetivo predecir un comportamiento a futuro basado en los datos del pasado que están disponibles. Usualmente utiliza técnicas como aprendizaje automático, estimación y minería de datos.
Causal
El objetivo en este caso es buscar si existe una relación de causa efecto entre dos variables. Entonces toma datos de mediciones de esas variables, los cuales se comparan para confirmar o rechazar la hipótesis sobre el efecto de una variable sobre la otra. Las técnicas más comunes están basadas en estimación y regresiones.


Mecanicista
Este tipo de análisis está basado en un enfoque determinístico, en el cual se plantea una relación causa efecto basado en la lógica de funcionamiento del sistema que se desea analizar. Posteriormente se usan los datos de dichas relaciones para confirmar las hipótesis sobre la relación de dichas variables y plantear nuevas relaciones de ser necesario. Suele ser usado para analizar sistemas complejos (de gran número de variables interactuando entre ellas) y en el cual se requiere gran precisión, además explica muy bien cuál es el comportamiento en todo el sistema, por lo que es muy útil para tomar decisiones y saber qué hacer en caso de resultados indeseados.
¿Qué técnicas de análisis estadísticos hay?
El número de técnicas a la hora de analizar los datos es casi infinito y cada día se modifican las técnicas existentes abriendo una ventana a nuevas formas de extraer información de los datos. Te invito a ver las principales, que son los conceptos básicos para entender cualquier otra que vaya siendo creada posteriormente.






Herramientas y software para el análisis de datos
Existen un montón de herramientas para poder realizar el análisis estadístico, lo que puede llegar a ser confuso. Incluso cualquier lenguaje de programación es una herramienta potencial en la que se podría analizar los datos sin ningún problema. Sin embargo, hay algunas que han sido creadas con este fin y en las cuales la comunidad y empresas han desarrollado funciones y procedimientos sencillos para que ahorres tiempo en tus análisis.
¿Qué herramientas gratuitas para análisis de datos hay?
Las mayores herramientas para estadística son las gratuitas, ya que son lenguajes de programación en donde personas de todo el mundo hacen aportes. Ninguna empresa por sí sola puede igualar el aporte de tanta gente, y para completar muchos de ellos son desarrollados por los mejores investigadores de las universidades más prestigiosas. Es por eso por lo que recomendamos utilizar el software gratuito. Además, versiones sencillas de software de pago también ha sido salido al público de forma gratuita, como las hojas de cálculo de google, los cuales van muy bien para muchas de las aplicaciones más comunes de baja complejidad.



¿Qué herramientas de pago existen para trabajar la estadística?
Si ya tienes una empresa o un negocio rentable, probablemente estés dispuesto a gastar dinero en un producto que te ahorrará tiempo. Al final, el tiempo que no produces también tiene un costo. Por eso algunas empresas han desarrollado herramientas que te permiten hacer las tareas más comunes de las gratuitas, pero mucho más rápido, sin necesidad muchas veces de ser un experto.


