Existen numerosas técnicas de análisis de datos; y los investigadores continúan desarrollando nuevos métodos para responder a las necesidades de análisis de nuevas combinaciones.
Algunas de las técnicas de análisis que veremos en este artículo pueden aplicarse a pequeñas cantidades de datos, pero todas ellas son útiles en análisis mayores (Big Data); proporcionando insights de gran ayuda.
Test A/B
Se denomina así a los experimentos aleatorios con dos variables para medir cuál funciona mejor. Se suele emplear para validar una hipótesis concreta, verificando la significancia estadística en la recopilación de datos.
Aprendizaje de reglas de asociación
Son el conjunto de técnicas de análisis para descubrir relaciones interesantes o patrones. Se trata de una serie de algoritmos que generan y prueban posibles reglas.
Clasificación
Consiste en identificar categorías a las que pertenecen los datos, asignando a cada observación una etiqueta. determinada.
Análisis clúster
El análisis de conglomerados es un método estadístico para clasificar objetos que divide un grupo diverso en grupos más pequeños con objetos similares, cuyas similitudes se conocen de antemano.
Crowdsourcing
Es una técnica de recogida de datos proporcionados por grupo de gente o comunidad grande. Así, se puede obtener, etiquetar o analizar información de una «multitud».
Fusión e integración de datos
Se refiere al conjunto de técnicas que integran y analizan datos de múltiples fuentes, de modo que se puedan extraer ideas de una forma más eficiente y potencialmente más precisa.
Minería de datos
El Data Mining son técnicas que extraen patrones de bases de datos amplias, combinando métodos como la estadística o el machine learning.
Aprendizaje conjunto
Es el uso de varios modelos predictivos para obtener un desempeño predictivo mejor. Se basa en la idea de que muchos modelos diversos, que individualmente son imperfectos, pueden corregirse mutuamente reduciendo errores, sesgos o varianzas.
Algoritmos genéticos
Una técnica usada para optimizar, que se inspira en la evolución natural. Las soluciones posibles se pueden combinar y mutar, probando su capacidad para «sobrevivir» en distintos modelados.
Aprendizaje automático
El machine learning es una especialidad de la ciencia computacional, que combina el diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas evolucionar comportamientos basándose en datos empíricos.
Procesado de lenguaje natural
Una combinación de inteligencia artificial y lingüística que usa los algoritmos para analizar el lenguaje natural humano.
Redes neuronales
Modelos computacionales, inspirados en el cerebro humano, que encuentran patrones en los datos. Son muy buenas captando relaciones no lineales y de alta dimensión, algo que resulta difícil para modelos clásicos de regresión o árboles simples.
Análisis de redes
Técnicas usadas para caracterizar relaciones entre nodos de un gráfico o red. Los nodos representan entidades (como personas o productos) y aristas las relaciones o interacciones entre ellas.
Optimización
Es un portafolio de técnicas numéricas usadas para rediseñar sistemas y procesos complejos, de modo que mejoren su funcionamiento de acuerdo con uno o varios objetivos de medida.
Reconocimiento de patrones
Conjunto de técnicas de machine learning que asignan valores o etiquetas a una instancia o valor, de acuerdo con un algoritmo específico.
Modelado predictivo
Son las técnicas en las que se crea o elige un modelo matemático para predecir la probabilidad de un resultado, mediante datos históricos, técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning.
Regresión
Técnicas estadísticas para determinar cómo cambia el valor de una variable dependiente cuando se cambia una o varias variables independientes.
Análisis de sentimiento
Deriva de la aplicación del procesado de lenguaje natural y otras técnicas analíticas para identificar y extraer información subjetiva.
Procesado de señales
Combinación de técnicas de la ingeniería eléctrica y la matemática aplicada para analizar señales discretas y continuas.
Análisis espacial
Análisis de datos topológicos, geométricos o propiedades geográficas para explora patrones, relaciones y tendencias, combinando información de ubicación con atributos descriptivos.
Estadísticas
Es la ciencia utilizada para recoger, organizar e interpretar datos, incluyendo el diseño de encuestas y experimentos.
Aprendizaje supervisado
Técnicas de aprendizaje automático que infieren una función o relación de un conjunto de datos. El modelo se entrena con datos etiquetados para aprender patrones y predecir resultados en datos nuevos.
Simulación
Modelado del comportamiento de sistemas complejos, que se usa habitualmente para prever, pronosticar y planificar escenarios.
Análisis de series temporales
Análisis de secuencias de datos mediante la representación de valores de forma sucesiva para extraer características importantes de los datos.
Aprendizaje sin supervisión
Son técnicas de aprendizaje automático que encuentran estructuras ocultas en datos sin clasificar. Se utiliza para explorar, buscando similitudes, correlaciones o anomalías.
Visualización
Usada para crear imágenes, diagramas o animaciones para comunicar, comprender y mejorar los resultados de análisis de datos.
Estas y otras técnicas de análisis de datos pueden alcanzar su verdadero potencial en una empresa cuando se integran en una plataforma que transforme datos dispersos en decisiones estratégicas.
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Apostar por una herramienta de BI no es solamente adoptar tecnología, sino consolidar una cultura basada en datos que impulse resultados medibles y sostenibles