Sin duda, recopilar datos no es suficiente, debemos encontrar el significado de esos datos, para ello, podemos recurrir a diversos tipos de análisis, entre ellos el análisis descriptivo.
Hoy vamos a conocer más de este tipo de análisis de datos, sus características y la manera en que funciona, y de todas las ventajas de llevarlo a cabo dentro de tu organización.
¿Qué es el análisis descriptivo?
El análisis descriptivo es una etapa preliminar del tratamiento de datos que consiste en sintetizar los datos históricos para obtener información útil o incluso prepararlos para un análisis posterior.
Este análisis se utiliza para buscar y resumir datos históricos con el fin de identificar patrones o significados.
Por ejemplo, en un curso de aprendizaje en línea con un foro de discusión, el análisis tipo descriptivo podría determinar cuántos estudiantes participaron en el debate o cuántas veces un estudiante publicó en el foro de discusión.
Este análisis es popular por su capacidad de generar percepciones accesibles a partir de datos que de otro modo no se interpretarían.
Beneficios del análisis descriptivo
El análisis descriptivo consiste en tratar de describir o resumir los datos. Aunque no hace predicciones sobre el futuro, puede ser muy valioso en los entornos empresariales. Esto se debe principalmente a que el análisis tipo descriptivo facilita el consumo de datos, lo que puede facilitar la actuación de los analistas.
Otro beneficio del análisis descriptivo es que puede ayudar a filtrar los datos menos significativos. Esto se debe a que las técnicas estadísticas utilizadas en este tipo de análisis suelen centrarse en las pautas de los datos, y no en los valores atípicos.
Tipos de análisis descriptivo
Esta clase de análisis puede clasificarse en 4 tipos. Son las medidas de frecuencia, de tendencia central, de dispersión o variación y de posición.
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Medidas de frecuencia
En este análisis es esencial saber con qué frecuencia se produce un determinado evento o respuesta. Este es el propósito de las medidas de frecuencia, como el recuento o el porcentaje.
Por ejemplo, consideremos una encuesta en la que se pregunta a 1.000 participantes por su sabor de bebida favorito. Una lista de 1.000 respuestas sería difícil de consumir, pero los datos pueden hacerse mucho más accesibles midiendo cuantas veces se seleccionó un determinado sabor.
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Medidas de tendencia central
En el análisis tipo descriptivo, también vale la pena conocer el evento o la respuesta central (o promedio). Las medidas comunes de tendencia central incluyen los tres promedios: la media, la mediana y la moda. Como ejemplo, consideremos una encuesta en la que se mide la altura de 1.000 personas. En este caso, la media sería una métrica descriptiva muy útil.
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Medidas de dispersión
A veces, puede ser útil saber cómo se distribuyen los datos en un rango. Para ilustrar esto, considere la altura media en una muestra de dos personas. Si ambos individuos miden 1,80 metros, la altura media es de 1,80 metros.
Sin embargo, si uno de los individuos mide 1,5 m y el otro 1,7 m, la altura media sigue siendo 1,80 m. Para medir este tipo de distribución, se pueden emplear medidas de dispersión como el rango o la desviación estándar.
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Medidas de posición
Por último, el análisis tipo descriptivo puede implicar la identificación de la posición de un evento o respuesta en relación con otros. Aquí es donde se pueden utilizar medidas como los percentiles y los cuartiles.
Cómo hacer un análisis descriptivo
Como muchos tipos de análisis de datos, el descriptivo puede ser bastante abierto. En otras palabras, depende de ti lo que quieras buscar en tu análisis. Dicho esto, el proceso de análisis suele consistir en:
1. Recopilar datos
El primer paso en cualquier tipo de análisis de datos es recoger los datos. Esto puede hacerse de varias maneras, pero a menudo se utilizan encuestas.
2. Datos limpios
Otro paso importante en el análisis de tipo descriptivo y de otros tipos de datos es la limpieza de los datos. Esto se debe a que los datos pueden estar formateados de manera inaccesible, lo que dificultará su manipulación estadísticas.
La limpieza de los datos puede implicar el cambio de su formato textual, su categorización y/o la eliminación de valores atípicos.
3. Aplicar métodos
Por último, el análisis descriptivo supone la aplicación de los métodos estadísticos elegidos para sacar las conclusiones deseadas. Los métodos que se elijan dependerá de los datos que se manejen y de lo que se quiera determinar.
Cuándo hacer un análisis descriptivo
El análisis descriptivo se utiliza a menudo al examinar cualquier dato pasado o presente. Esto se debe a que los datos en bruto son difíciles de consumir e interpretar, mientras que la métrica que ofrece el análisis tipo descriptivo está mucho más enfocada.
También puede realizarse previo al análisis diagnóstico o análisis predictivo, proporcionando información sobre lo que ha sucedido en el pasado antes de intentar explicar por qué sucedió o predecir lo que sucederá en el futuro.
Diferencia entre un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo
El análisis descriptivo se centra únicamente en los datos históricos.
El análisis predictivo es el uso de estos datos históricos para desarrollar modelos estadísticos que luego pronosticarán las posibilidades futuras.
El análisis prescriptivo lleva el análisis predictivo un paso más allá y toma los posibles resultados previstos y predice las consecuencias de estos resultados.
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