La cantidad de datos existentes en la nube puede resultar abismal y en una sociedad tecnológica donde todo se gestiona por medio de las redes sociales y las páginas webs, es necesario interpretar esa información de la forma adecuada para sacarle el máximo provecho a tu negocio. Por esto, hoy te hablaremos acerca de 7 técnicas para dominar el análisis de datos.
Domina el análisis de datos con las mejores técnicas
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Gracias al big data, la programación de software y el data science existen muchas herramientas y estrategias que ayudan al experto en big data a realizar correctamente el análisis de los datos arrojados. Algunas son basadas en técnicas tradicionales que se han ido modificando hasta derivar en lo que son hoy.
En todo caso, lo importante es que gracias a las técnicas desarrolladas para analizar datos las empresas u organizaciones pueden mejorar su gestión e incluso aumentar sus ingresos. Entre las técnicas más útiles e importantes para el análisis de datos destacan las siguientes.
1.Modelo de atribución
Gracias a este método se emplean algoritmos para controlar los recursos de forma que se incremente la venta en el mercado. Es una especie de estudio que se realiza para conocer la eficiencia que están teniendo las estrategias implementadas en el proceso de marketing y organización.
2.Regresión
Esta técnica emplea los diagramas de dispersión para reconocer el paso de la marca entre ciertos lapsos de tiempo, estudiando las variables que se relacionen entre sí. Con este análisis de datos se puede conocer si alguna actividad puede estar perjudicando a otra y por ende a los ingresos y gestión de la empresa.
3.Redes neuronales
Esta técnica es un poco más compleja, ya que se basa en el funcionamiento de las neuronas y la sinapsis en el cerebro para hacer una analogía en la inteligencia artificial. Gracias a la redes se identifican patrones lineales y no lineales que arrojan resultados importantes sobre los clientes para el análisis de datos.
4.Análisis de sentimiento
Para este análisis de datos se emplean variables cualitativas y subjetivas así como también métodos de lingüística computacional. Gracias a plataformas como las redes sociales, se puede inferir por medio de logaritmos y distintas metodologías la receptividad que tiene un producto o servicio en la población.
Lo que hace esta técnica es facilitar el análisis de estos datos en función de las reseñas proporcionadas por la población. Esta técnica se utiliza enlazándola con otra denomina opinion mining (minería de opinión) que busca clasificar las opiniones en reseñas positivas y negativas para analizar los resultados.
5.Modelo de Mezcla de Marketing
Definido por las siglas MMM esta técnica se enfoca en la efectividad de los canales utilizados para dar a conocer los servicios. Estudia los resultados que van teniendo distintas estrategias empleadas como el uso de las redes sociales, el mantenimiento de páginas webs o las campañas publicitarias en televisión.
Además, pueden añadirse diversas variables para que el análisis de datos sea más amplio y efectivo. Puede, por ejemplo, tomarse en cuenta las campañas y metodologías utilizadas por la competencia para medir el impacto y tomar decisiones sobre añadirlas o no a la propia marca.
6.Análisis semántico de textos
Esta técnica de análisis de datos es muy similar a la técnica de sentimiento en cuanto que también se basa en la polaridad de lo negativo y lo positivo, pero en este caso atribuido a los textos. Tras analizar estos datos, la empresa puede conocer de forma más acertada a sus clientes por medio de características generales sobre ellos.
7.Simulación de Monte Carlo
El nombre de esta técnica está inspirado en los casinos de la ciudad de Mónaco y empezó a utilizarse durante la segunda guerra mundial. Su finalidad es mostrar por medio de la simulación las posibilidades de riesgo de ejecutar alguna acción o estrategia en el mercado, previendo los resultados por medios de programas como excel.
Equipos de transformación digital
La interpretación y análisis de datos se logra gracias a la mezcla de distintas tecnologías de transformación digital como el big data, la inteligencia artificial o los dashboards. Cada una de estas metodologías es implementada para conseguir resultados con los datos masivos que va proporcionando diariamente la interacción virtual de las empresas u organizaciones.