Sí, analizar datos consiste en aplicar fórmulas, generar gráficos o entrenar algoritmos, pero sobre todo es transformar datos en información útil para responder preguntas, detectar patrones, contrastar hipótesis, realizar predicciones y apoyar decisiones.
Por eso, hablar de técnicas de análisis de datos implica referirse de un conjunto amplio de métodos estadísticos, exploratorios y computacionales. La elección depende del objetivo del análisis, del tipo y calidad de los datos y del problema que se quiera resolver.
Una buena referencia para entender esta variedad de posturas es el enfoque de Exploratory Data Analysis (EDA), desarrollado por John Tukey. El NIST destaca que el análisis exploratorio utiliza principalmente técnicas gráficas para descubrir estructuras, detectar valores atípicos, comprobar supuestos y encontrar patrones en los datos.
¿Cuáles son las principales técnicas de análisis de datos?
No existe una clasificación única. Una forma práctica de organizar las técnicas es según la pregunta que se pretende responder y el nivel de complejidad del análisis.
Análisis descriptivo para responder qué ha ocurrido
El análisis descriptivo resume y organiza los datos para conocer su comportamiento. Utiliza medidas como media, mediana, moda, varianza y desviación estándar, además de tablas y visualizaciones.
Por ejemplo, una empresa puede utilizarlo para conocer las ventas mensuales, el perfil de clientes o la evolución de ciertos indicadores. Es normalmente uno de los primeros niveles de análisis, dado que permite conocer los datos antes de aplicar técnicas más avanzadas.
Análisis diagnóstico para saber por qué ha ocurrido
El análisis diagnóstico busca explicar las causas o factores asociados a un resultado X. Implica comparar grupos, estudiar relaciones entre variables o analizar qué factores están relacionados con el cambio observado.
Por ejemplo, si las ventas disminuyen, el análisis descriptivo identifica cuándo y cuánto han caído. Mientras que el diagnóstico intenta determinar qué factores pueden explicar esa caída.
En el ámbito empresarial se suele distinguir entre análisis descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo como diferentes perspectivas complementarias del proceso analítico.
Análisis predictivo para calcular qué podría ocurrir
El análisis predictivo utiliza información histórica para estimar resultados futuros o la probabilidad de que algunos acontecimientos aparezcan en el horizonte. Entre otras metodologías y enfoques, recurre a regresión estadística, árboles de decisión, métodos de ensemble, Machine Learning o modelos específicos para series temporales.
Algunos ejemplos de aplicación son predecir la demanda de un producto, estimar el riesgo de abandono del cliente o pronosticar una variable económica. La predicción, sin embargo, no significa certeza, ya que el modelo generado produce estimaciones condicionadas a los datos, variables, supuestos y procedimiento utilizados.
Análisis prescriptivo para proyectar qué conviene hacer
El análisis prescriptivo va un paso más allá al utilizar los resultados del análisis y la predicción para valorar posibles acciones, ayudando a seleccionar una decisión.
Puede combinar modelos predictivos con optimización, simulación o reglas de decisión. Por ejemplo, estimar la demanda futura a la vez que ayuda a calcular cuánto inventario conviene mantener.
IBM distingue precisamente estas cuatro perspectivas mediante las preguntas “qué ocurrió”, “por qué ocurrió”, “qué podría ocurrir” y “qué deberíamos hacer”.
Técnicas exploratorias y estadísticas para analizar datos
Las técnicas anteriores describen el propósito del análisis, para alcanzarlo se utilizan métodos concretos.
Análisis exploratorio de datos
El análisis exploratorio de datos (EDA) permite estudiar la estructura de un conjunto de datos antes de construir modelos. Involucra histogramas, diagramas de dispersión, boxplots, medidas de tendencia y dispersión, análisis de correlaciones y detección de valores atípicos.
El NIST subraya que la exploración permite formular preguntas relevantes sobre los datos, identificar anomalías y estudiar relaciones entre variables.
Análisis estadístico
Utiliza técnicas de inferencia y contraste de hipótesis, como pruebas t, ANOVA, chi-cuadrado o análisis de correlación, entre otras. Estas herramientas permiten evaluar si los patrones observados son compatibles con hipótesis estadísticas y cuantificar la incertidumbre asociada a las estimaciones.
Análisis multivariante
Cuando intervienen simultáneamente diversas variables, las técnicas multivariantes permiten estudiar las relaciones y reducir o estructurar la complejidad de los datos. Entre ellas encontramos regresión, análisis de componentes principales (PCA), análisis cluster, análisis discriminante, MANOVA y otros métodos.
Este tipo de análisis tiene una importancia especial en Data Science, muchos problemas reales no pueden explicarse adecuadamente mediante una única variable.
Análisis de series temporales
Cuando los datos están registrados a lo largo del tiempo, es necesario considerar la dimensión temporal. Las series temporales permiten estudiar tendencia, estacionalidad, ciclos y dependencia temporal, sin olvidar que pueden utilizarse para realizar previsiones.
Entre los métodos utilizados se encuentran el suavizado, Holt-Winters, modelos ARIMA y otros enfoques estadísticos y de Machine Learning.
Minería de datos y Machine Learning
La minería de datos busca descubrir patrones, relaciones y estructuras relevantes en grandes conjuntos de información. Puede utilizar técnicas de clasificación, regresión, clustering, árboles de decisión, redes neuronales o métodos de ensemble.
Aquí aparece una conexión directa con Machine Learning. Existen algoritmos que permiten construir modelos capaces de aprender patrones a partir de datos y posteriormente utilizarlos para clasificación o predicción.
La frontera entre análisis de datos, minería de datos y Data Science no siempre es estricta. Lo importante es comprender qué problema se pretende resolver y cuál método resulta apropiado.
¿Cómo elegir la técnica de análisis de datos?
Evidentemente, la técnica se elige en dependencia de la naturaleza del problema (recordemos que las técnicas de análisis de datos son sensibles a múltiples estrategias comerciales). Un proceso más o menos razonable comienza con cinco preguntas:
- ¿Qué quiero conocer o decidir?
- ¿Qué tipo de datos tengo?
- ¿Cuál es su calidad y qué valores faltan o son atípicos?
- ¿Necesito describir, explicar, predecir o recomendar una acción?
- ¿Qué supuestos tiene el método y cómo voy a evaluar sus resultados?
Esta última cuestión es especialmente importante. Un modelo sofisticado no compensa o equilibra datos deficientes o preguntas mal planteadas.
En proyectos reales también son fundamentales el preprocesado, la validación y la comunicación de resultados. El programa del Máster en Big Data y Data Science de la UNED, por ejemplo, aborda limpieza de datos, detección de outliers, imputación de valores nulos, normalización, modelos multivariantes, minería de datos y evaluación de modelos con herramientas como R y Python.
Herramientas utilizadas en el análisis de datos
Las técnicas se materializan mediante diferentes herramientas. Entre las más relevantes se encuentran:
- Python, especialmente con bibliotecas como pandas, NumPy y scikit-learn.
- R, muy utilizado en estadística, modelización y visualización.
- SQL, fundamental para consultar y transformar datos almacenados en bases de datos.
- Herramientas de visualización y Business Intelligence.
- Frameworks de procesamiento distribuido cuando el volumen de datos requiere arquitecturas Big Data.
Insistamos en que la elección depende del problema, volumen y naturaleza de los datos y el entorno profesional.
¿Qué técnicas de análisis de datos debería conocer un profesional?
No es necesario dominar todas las técnicas con la misma profundidad. Un perfil profesional sólido necesita comprender, en primer lugar, los fundamentos estadísticos y exploratorios; en segundo lugar, establecer cuándo utilizar métodos más avanzados.
Entre las competencias especialmente relevantes tenemos la exploración y limpieza de datos, estadística descriptiva e inferencial, análisis multivariante, modelos predictivos, series temporales, minería de datos y Machine Learning.
El contenido actual del Máster en Big Data y Data Science de la UNED refleja precisamente esta combinación: análisis multivariante, minería de datos, series temporales, R, Python, Machine Learning y herramientas Big Data.
A modo de conclusiones
Las técnicas de análisis de datos forman un conjunto amplio y complementario. El análisis descriptivo permite saber qué ha sucedido, el diagnóstico ayuda a comprender por qué, el análisis predictivo estima qué podría suceder y el prescriptivo ayuda a valorar qué decisiones pueden tomarse.
A partir de ahí, técnicas como el análisis exploratorio, la estadística, el análisis multivariante, las series temporales, la minería de datos y Machine Learning permiten abordar problemas cada vez más complejos.
La competencia profesional consiste en plantear correctamente el problema, conocer los datos, elegir un método adecuado, validar los resultados y traducirlos en conocimiento útil para el proceso productivo que estemos abordando.
Para profundizar en el conjunto de métodos, herramientas y aplicaciones que forman parte de esta disciplina, puedes consultar: (Analisis de Datos y Guía Data Science).
FAQ. Preguntas frecuentes sobre las técnicas de análisis de datos
¿Cuál es la técnica de análisis de datos más utilizada?
No existe una técnica universalmente mejor. La elección depende del objetivo, los datos y el contexto. La estadística descriptiva y el análisis exploratorio suelen formar parte de las primeras etapas de muchos proyectos.
¿Qué diferencia hay entre análisis descriptivo y predictivo?
El descriptivo estudia y resume lo que ha ocurrido o está ocurriendo. El predictivo utiliza datos y modelos para estimar resultados futuros o probabilidades.
¿El análisis de datos requiere saber programación?
No todos los análisis requieren el mismo nivel de programación, pero Python, R y SQL son herramientas muy relevantes para automatizar procesos, trabajar con conjuntos de datos grandes y desarrollar modelos analíticos.
¿Qué relación existe entre análisis de datos y Machine Learning?
Machine Learning proporciona algoritmos que pueden aprender patrones a partir de datos. Se utiliza en análisis de datos, especialmente cuando se necesitan tareas como clasificación, predicción o detección de patrones.
¿Qué estudiar para especializarse en análisis de datos?
Una formación sólida combina estadística, tratamiento y visualización de datos, programación, modelización, minería de datos y herramientas de Data Science. En función del perfil profesional también pueden ser importantes Big Data, Machine Learning e inteligencia artificial.
Referencias bibliográficas
NIST/SEMATECH. e-Handbook of Statistical Methods: Exploratory Data Analysis. National Institute of Standards and Technology.
NIST/SEMATECH. Exploratory Data Analysis: Techniques. National Institute of Standards and Technology.
NIST/SEMATECH. Analysis Questions in Exploratory Data Analysis. National Institute of Standards and Technology.
IBM. What is Prescriptive Analytics? IBM Think.
IBM. What is Diagnostic Analytics? IBM Think.
UNED. Máster en Big Data y Data Science: contenido y módulos.