Los modelos descriptivos cuantifican las relaciones en los datos de una manera que se utiliza a menudo para clasificar a clientes o prospectos en grupos. A diferencia de los modelos predictivos que se centran en predecir un solo comportamiento del cliente (como el riesgo de crédito), los modelos descriptivos identifican muchas relaciones diferentes Domina el análisis de datos con este curso online entre clientes o productos. Los modelos descriptivos no clasifican a los clientes por su probabilidad de tomar una acción en particular de la misma manera que los modelos predictivos. Una organización debe invertir en un equipo de expertos (científicos de datos) y crear algoritmos estadísticos para encontrar y acceder a los datos pertinentes.
La falta de datos es una parte inevitable de cualquier conjunto de datos empíricos. Es posible que los encuestados no respondan ciertas preguntas si están redactados de manera ambigua o son demasiado sensibles. Dichos problemas deben detectarse antes durante las pruebas previas y corregirse antes de que comience el proceso principal de recolección de datos. Durante la entrada de datos, algunos programas estadísticos tratan automáticamente las entradas en blanco como valores faltantes, mientras que otros https://imagendelgolfo.mx/nacional/domina-el-analisis-de-datos-con-este-curso-online/50458381 requieren que se ingrese un valor numérico específico como -1 o 999 para denotar un valor faltante. Durante el análisis de datos, el modo predeterminado de manejar los valores faltantes en la mayoría de los programas de software es simplemente dejar caer toda la observación que contiene incluso un solo valor faltante, en una técnica llamada eliminación listwise. Dicha eliminación puede reducir significativamente el tamaño de la muestra y hacer que sea extremadamente difícil detectar pequeños efectos.
Medidas de frecuencia
Es un momento crucial dentro del proceso, puesto que implica estar atento a la realidad observada para poder tomar nota de la mayor cantidad de detalles posible. Se trata del momento en el que se decide lo que se va a investigar y el tipo de preguntas a las que se le buscará respuesta. Con este estudio se pudo identificar las regiones del país cómo influye en la tasa de mortalidad por armas de fuego la cantidad de armas que posee la población.
Cuando los alumnos participan en el aprendizaje en línea, dejan un rastro digital con cada interacción que tienen en el entorno de aprendizaje.
Características del método descriptivo
Si los datos no están bien preparados, las conjeturas que se hagan sobre las técnicas empleadas, serán muy dudosas, por no decir erróneas y escuetas. El Equipo Editorial de lifeder.com está formado por especialistas de las distintas disciplinas que se tratan y por revisores encargados de asegurar la exactitud y veracidad de la información publicada. Es una técnica cualitativa que solo pretende ofrecer una “fotografía” realista y detallada del funcionamiento de un grupo de personas determinado. De este modo, será más fácil procesar la información cuando se trata de cantidades grandes o de categorías distintas que podrían confundirse. – Suele ser un primer abordaje al objeto de estudio y funcionar como un catalizador de nuevas investigaciones.
Las estadísticas inferenciales son pertinentes cuando es difícil o imposible examinar a todos los miembros de una población entera. Las estadísticas descriptivas sobre una universidad se refieren a la puntuación media en los exámenes de matemáticas de los alumnos de nuevo ingreso. No dice nada sobre por qué los datos son así o qué tendencias podemos ver y seguir. Una medida de variabilidad es una estadística de resumen que refleja el grado de dispersión de una muestra. Las medidas de variabilidad determinan la distancia que los puntos de datos parecen tener con respecto al centro.
¿Dónde se utiliza el análisis de datos?
Los conjuntos de datos más pequeños con menos de 65,000 observaciones y 256 elementos se pueden almacenar en una hoja de cálculo como Microsoft Excel, mientras que un conjunto de datos más grande con millones de observaciones requerirá una base de datos. Cada observación se puede ingresar como una fila en la hoja de cálculo y cada elemento de medición se puede representar como una columna. Los datos ingresados deben verificarse frecuentemente para verificar su exactitud, mediante verificaciones puntuales ocasionales en un conjunto de ítems u observaciones, durante y después de la entrada. Si es así, dichos datos pueden ingresarse pero deben excluirse del análisis posterior. El análisis prescriptivo combina sinérgicamente datos, reglas de negocio y modelos matemáticos.
Dicha imputación puede estar sesgada si el valor faltante es de naturaleza sistemática y no aleatoria. Dos métodos que pueden producir estimaciones relativamente imparciales para la imputación son los procedimientos de máxima verosimilitud y los métodos de imputación múltiple, ambos soportados en programas de software populares como SPSS y SAS. El el análisis de datos descriptivo ayuda a las personas a responder la pregunta
“¿Qué sucedió? A continuación, los hallazgos se visualizan en
accesibles gráficos lineales, tablas, gráficos circulares y de barras, y descripciones generadas.
Diferencia entre un análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo
El método descriptivo es uno de los métodos cualitativos que se utilizan en investigaciones científicas que tienen el objetivo de evaluar algunas características de una población o situación particular. El análisis prescriptivo lleva el análisis predictivo un paso más allá y toma los posibles resultados previstos y predice las consecuencias de estos resultados. El análisis descriptivo se utiliza a menudo al examinar cualquier dato pasado o presente.
- 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.
- Permiten presentarlos de forma significativa y comprensible, lo que a su vez da pie a una interpretación simplificada del conjunto de datos en cuestión.
- A día de hoy, la tecnología permite aplicar la analítica descriptiva incluso en tiempo real.