Análisis de datos
de Datos para tomar mejores decisiones
La exploración de datos es el primer paso para determinar los Indicadores Clave de Rendimiento y las métricas impulsoras del negocio adecuadas. Utilice nuestro módulo Insights o nuestro Excel AddIn o conecte ClicData directamente a Python y a otras herramientas.
¿Qué es el análisis de datos?
El análisis de datos es un proceso crucial que implica explorar, limpiar, transformar y modelar datos para identificar patrones, tendencias y relaciones entre variables. Se utiliza ampliamente en diversos campos, como las finanzas, el marketing, el sector salud, las operaciones o la ingeniería, para obtener información sobre sistemas complejos y tomar decisiones basadas en datos.
El proceso de análisis de datos también incluye métodos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático, herramientas de visualización de datos, análisis de valores atípicos y detección de patrones, utilizados para identificar sucesos o comportamientos inusuales y tendencias o patrones recurrentes en los datos.
Sus datos son muy valiosos.
Ofrecemos las herramientas para aprovecharlo.
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Tendencias
Las tendencias de los datos se refieren al análisis de patrones y tendencias dentro de un conjunto de datos a lo largo del tiempo. Consiste en examinar puntos de datos a lo largo de un periodo concreto para identificar la dirección y la magnitud de los cambios en los datos.
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Causa y efecto
Causa y efecto en el análisis de datos se refiere a la relación entre dos variables en la que los cambios en una variable (causa) provocan cambios en otra variable (efecto). En el análisis de datos, la causa y el efecto pueden explorarse mediante técnicas estadísticas como el análisis de regresión, el análisis de correlación y los métodos de inferencia causal.
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Detección de patrones
La detección de patrones es el proceso de identificar tendencias o patrones recurrentes en los datos. Consiste en utilizar algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático para analizar datos e identificar patrones que pueden no ser fácilmente observables a simple vista.
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Análisis de valores atípicos
El análisis de valores atípicos es el proceso de identificar y analizar puntos de datos que son significativamente diferentes de la mayoría de los datos de un conjunto de datos. Estos puntos de datos, conocidos como valores atípicos, pueden deberse a errores de medición, errores en la introducción de datos o representar sucesos o comportamientos inusuales.
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Análisis del sentimiento
El análisis de sentimientos (y la minería de opiniones) se utilizan para identificar y extraer información subjetiva de textos, como reseñas, publicaciones en redes sociales y artículos de noticias. Su objetivo es determinar si el sentimiento expresado en el texto es positivo, negativo o neutro.
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Análisis de diagnóstico
Identificar la causa raíz de un problema o cuestión. Se utiliza para solucionar problemas y fundamentar la mejora de los procesos, por ejemplo, para explicar por qué un determinado producto rinde menos de lo esperado, determinar la causa de las reclamaciones de los clientes o analizar la causa raíz de un cuello de botella en un proceso.
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Análisis predictivo
Se trata de utilizar modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre acontecimientos o comportamientos futuros a partir de datos históricos. Se utiliza para prever resultados futuros y fundamentar la planificación estratégica.
Las decisiones inteligentes empiezan
Con ideas
Nuestro módulo Quick Insights y el que pronto estará disponible Insights son su primera parada para obtener algunas correlaciones, manejar valores perdidos, formatear, normalizar y agrupar datos.
Describir datos
Con metadatos
El módulo Análisis de datos le permite inspeccionar la estructura de sus datos, un paso fundamental para determinar tipos de datos, rangos, dispersión, huecos y datos nulos, etc.
Pero, me gusta mucho Excel
Una sólida API basada en REST, estándar del sector, capaz de añadir, actualizar y eliminar filas al instante para la gestión de datos en tiempo real. Receptor Webhook para el tratamiento de datos en tiempo real.
Aprovechar al máximo
El poder de Python
Realice análisis exploratorios de datos y aplique técnicas analíticas a conjuntos de datos de palabras reales utilizando bibliotecas como Pandas, Numpy y Scipy o vaya más allá y construya y evalúe modelos de regresión utilizando la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn y utilícelos para la predicción y la toma de decisiones.
Las buenas decisiones empiezan por la información
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Describa sus datos con metadatos
El módulo Análisis de datos le permite inspeccionar la estructura de sus datos, un paso fundamental para determinar tipos de datos, rangos, dispersión, huecos y datos nulos, etc.
Pero me gusta mucho Excel
Lo entendemos. A nosotros también nos encanta Excel y es una gran herramienta, por eso hemos creado nuestro AddIn Excel ClicData que le permite conectarse directamente a todos sus datos en ClicData en unos pocos clics, directamente desde Excel.
Conecte varios conjuntos de datos a distintas secciones u hojas de Excel y, con sólo pulsar un botón, todos los datos se actualizarán al instante.
¿Necesitas la potencia de Python?
Te encanta programar y sabes utilizar Python para sacar el máximo partido a tus datos. Realice análisis exploratorios de datos y aplique técnicas analíticas a conjuntos de datos de palabras reales utilizando bibliotecas como Pandas, Numpy y Scipy o vaya más allá y construya y evalúe modelos de regresión utilizando la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn y utilícelos para la predicción y la toma de decisiones.
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