La analítica se refiere a la evaluación de datos para obtener información y conocimientos valiosos. En la era del big data y la tecnología, la mayoría de las empresas aprovechan la analítica para tomar decisiones comerciales inteligentes y obtener una ventaja competitiva. El análisis de datos puede ayudar a establecer el motivo de una ocurrencia, predecir eventos futuros y sugerir un curso de acción apropiado en caso de un evento que utilice datos pasados y presentes.
El tipo de datos determina la estrategia o el análisis de preprocesamiento para garantizar que proporcionen la información o los resultados correctos. Siga leyendo para obtener más información sobre los tipos de datos que puede utilizar para análisis que le ayudarán a obtener información valiosa para la toma de decisiones de su empresa.
Dos tipos principales de datos
Los datos se dividen en dos categorías principales, cualitativas y cuantitativas. Los datos cualitativos, también conocidos como datos categóricos, se refieren al tipo de datos que no se pueden contar ni medir. En su lugar, puede utilizar palabras y textos para presentar y describir los datos en lugar de valores numéricos.
Dado que no puede medir datos cualitativos usando números, puede observarlos y dividirlos en categorías. Por ejemplo, puede explicar el género como masculino o femenino o presentar las características de un artículo indicando el color y la forma. Los ejemplos de datos cualitativos incluyen color, nacionalidad y tipo de sangre.
Los datos cuantitativos, por otro lado, se refieren a datos que puede expresar en forma numérica. Por lo general, responde a la pregunta “cuánto” o “cuántos” y proporciona información sobre la cantidad de un artículo. Puede medir, agrupar y clasificar datos cuantitativos, presentarlos gráficamente y realizar análisis estadísticos de los datos.
Los ejemplos de datos cuantitativos incluyen el peso, el precio de una mercancía, las calificaciones de los productos y los descuentos. Tenga en cuenta que los datos cuantitativos pueden tomar una cantidad infinita de valores, que puede dividir aún más en fracciones.
Tipos de datos cualitativos
Los datos cualitativos vienen en dos tipos, datos nominales y datos ordinales.
1. Datos nominales
Los datos nominales son útiles para etiquetar variables que no tienen valor numérico. Solo puede diferenciar datos nominales utilizando sus nombres. Es imposible ordenar o realizar operaciones matemáticas con los datos, ya que no puede ordenarlos ni clasificarlos. Por ejemplo, no puede decir que el color azul es mayor que el color rojo y cambiar el orden de los valores no tiene ningún impacto en el significado.
Las escalas nominales con solo dos valores, como masculino o femenino, se conocen como dicotómicas. Los ejemplos de datos nominales incluyen el color del cabello como negro o rubio, nacionalidad como estadounidense o canadiense y estado civil, que puede ser casado, soltero o divorciado.
2. Datos ordinales
Los datos ordinales son similares a los datos nominales, aunque se pueden ordenar y colocar en rangos. Sin embargo, solo puede observar datos ordinales y no medirlos. Aunque puede asignar valores numéricos como primero, segundo y tercero a los datos, las categorías adyacentes no tienen distancias relativas entre ellas.
Puede utilizar datos ordinales para medir la satisfacción y la felicidad. Por ejemplo, puede pedirle a su cliente que califique su satisfacción después de usar un producto en una escala del 1 al 10. Como puede ordenar datos ordinales, también puede organizarlos comparando categorías como mayor o menor y mayor o menor. Tenga en cuenta que no puede realizar operaciones matemáticas con los datos, ya que solo muestran la secuencia.
Algunos ejemplos de datos ordinales incluyen la hora del día (mañana, mediodía o noche) y calificaciones con letras como A, B y C. La diferencia entre los datos nominales y ordinales es que solo puede clasificar datos nominales, mientras que puede ordenar y clasificar datos ordinales.
Tipos de datos cuantitativos
A continuación se muestran los dos tipos de datos cuantitativos; datos discretos y datos continuos.
Los datos discretos son datos que se cuentan como un todo. Es indivisible en partes y generalmente involucra números enteros. Un ejemplo de datos discretos es el número de personas en un evento, que solo puede ser un número entero como 50 o 100. No puede dividir datos discretos porque no puede haber 50,5 personas.
En pocas palabras, los datos discretos solo pueden asumir valores específicos. Otros ejemplos de datos discretos incluyen la cantidad de clientes que compraron un producto, la cantidad de veces que alguien hizo clic en un enlace y la cantidad de cámaras en un teléfono inteligente.
Los datos continuos son datos que se miden y se dividen en unidades lógicas más pequeñas. Si bien no puede contarlo, puede medir los datos en unidades precisas y las variables toman cualquier valor entre dos números. Por ejemplo, puede medir distancias en kilómetros, metros y centímetros.
Para comprender mejor los datos continuos, debe preguntarse si puede reducir el punto de medición a la mitad y seguir siendo lógico. Los ejemplos de datos continuos incluyen altura, peso, distancia, tiempo y velocidad..
Todos los tipos de datos son esenciales en el análisis de datos. Con las soluciones de análisis de datos adecuadas, puede descubrir los hechos detrás de sus datos y obtener información valiosa para tomar decisiones comerciales informadas.
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