¿Qué es el Procesamiento Estadístico de Datos?
El procesamiento estadístico es un componente fundamental en la gestión de datos que implica la recogida y examen detallado de la información proveniente de una muestra de datos individuales.
Etapas del Método de Recolección de Datos
Las etapas clave en el método de recolección de datos incluyen:
- Revisión
- Ordenamiento y clasificación
- Computación
- Presentación
Herramientas del Proceso Estadístico
Algunas herramientas esenciales en el proceso estadístico son:
- Organigrama
- Diagrama causa-efecto
- Histograma de frecuencia
- Gráfica de control
Aplicaciones del Análisis de Datos
Análisis de Datos en Atención al Cliente
El análisis de datos en el área de atención al cliente permite evaluar con exactitud el valor de la segmentación de mercados.
Operaciones Periódicas Empresariales
Una operación que se realiza en las empresas periódicamente, al cierre de cada ejercicio, es la aplicación de datos en una forma mercantil y contable.
Pronósticos: Definición y Propósito
¿Qué es Pronosticar?
Pronosticar consiste en emitir un enunciado sobre lo que es posible que suceda en el futuro, basándose en el análisis y en consideraciones de juicio.
Propósito de los Pronósticos
El propósito de pronosticar es obtener conocimiento sobre eventos inciertos que son importantes para la toma de decisiones.
Áreas de Aplicación de los Pronósticos
Los pronósticos se utilizan en diversas áreas, entre las que se incluyen:
- Mercadotecnia
- Finanzas
- Recursos Humanos (RH)
- Costos
Métodos y Modelos en Pronósticos
Método de Separación en Pronósticos
El método que separa una serie de sus componentes para identificar el patrón de cada uno se denomina método de descomposición de series de tiempo.
Modelos Econométricos
Un modelo econométrico es un sistema de ecuaciones de regresión interdependientes que describen algún sector de actividades económicas, ventas o utilidades.
Técnicas para la Toma de Decisiones
La Técnica del Árbol
La técnica del árbol es una forma gráfica y analítica que representa todos los eventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una decisión asumida en un momento determinado.
Razones Principales para Usar la Técnica del Árbol
Las principales razones para emplear la técnica del árbol son:
- Desarrollar un nuevo producto.
- Consolidar un producto ya desarrollado.
Momento de Aplicación de la Técnica del Árbol
Las empresas suelen tomar la decisión de usar la técnica del árbol cuando enfrentan problemas graves y necesitan alternativas, que pueden ser cuantitativas, para tomar la mejor decisión para su mejoramiento.
Ventajas de la Técnica del Árbol
Dos ventajas significativas de la técnica del árbol son:
- Mayor entendimiento del problema.
- Ayuda a establecer qué información adicional, evidencia o recurso se necesita para fundamentar el costo de construir una propuesta de solución convincente.
Modelos Predictivos
¿Qué son los Modelos Predictivos?
Los modelos predictivos son representaciones de la realidad basadas en un intento descriptivo de relacionar un conjunto de variables.
Modelos de Regresión
Un modelo de regresión consiste en predecir una respuesta cuantificable.
Modelos Predictivos de Clasificación
Un modelo predictivo de clasificación proporciona una respuesta categórica que responde a una pregunta abierta.
Software para Modelos Predictivos
SAP es un programa estadístico y de minería de datos que permite elaborar modelos predictivos.
Técnicas de Análisis Predictivo
Algunas técnicas de análisis de datos que se pueden realizar en el análisis predictivo incluyen:
- Previsión de series de tiempo
- Detección de valores atípicos
- Análisis de tendencias
- Análisis de clasificación
- Análisis de segmentación
- Análisis de afinidad
Minería de Datos
¿Qué es la Minería de Datos?
La minería de datos es un proceso de detección de información procesable a partir de grandes conjuntos de datos, utilizando bases de datos estadísticas y algorítmicas.
Escenarios de Aplicación de la Minería de Datos
Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como:
- Calcular pronósticos.
- Evaluar riesgos y probabilidades.
- Generar recomendaciones.
- Búsqueda de secuencias.
- Agrupación (clustering).
Pasos para la Minería de Datos
Los 6 pasos para la minería de datos son:
- Definición del problema.
- Preparación de los datos.
- Exploración de los datos.
- Generación de modelos.
- Evaluación y validación de los modelos.
- Implementación y actualización de los modelos.
Paso 1: Definir el Problema
Este paso consiste en definir claramente el problema y considerar las formas de usar los datos para proporcionar una propuesta de solución.
Paso 2: Preparar los Datos
Este paso consiste en consolidar y limpiar los datos identificados en el primer paso.
Herramientas de Perfilado, Limpieza y Filtrado de Datos
Tres herramientas para la generación de perfiles de datos, y para limpieza y filtrado automático de datos, son:
- Business Intelligence Development Studio
- Master Data Services
- Data Quality Services
Paso 3: Explorar los Datos
Las técnicas de exploración que se deben calcular en este paso incluyen:
- Valores mínimos y máximos.
- La media.
- La desviación estándar.
- La distribución de datos.
Técnicas de Identificación de Causas
La Técnica de los 5 Porqués
La técnica de los 5 porqués es un método basado en realizar preguntas para explorar las relaciones causa-efecto que generan un problema en particular.
Causa Raíz
La causa raíz se define como la causa inicial de una cadena que lleva a un efecto de interés.
Beneficios de la Técnica de los 5 Porqués
Esta herramienta aporta lo siguiente:
- Permite identificar rápidamente la causa raíz de un problema.
- Ayuda a ganar tiempo y ahorrar energía necesaria.
Requisitos para Usar la Técnica de los 5 Porqués
Para hacer uso de esta técnica, se necesita:
- Recabar datos y tener el problema definido.
- Centrarse en las posibilidades altas, no infinitas.
Brainstorming
¿Qué es el Brainstorming?
El brainstorming es una herramienta de trabajo grupal que facilita la generación de nuevas ideas sobre un tema o un problema determinado. Fue creado en 1941 por Alex Osborn.
¿Cómo se Utiliza el Brainstorming?
El proceso de utilización del brainstorming incluye:
- Definir el problema.
- Nombrar a un controlador del ejercicio.
- Antes de comenzar, explicar las reglas.
- Emitir ideas libremente sin extraer conclusiones en esta etapa.
- Analizar las ideas.
- No se deben repetir ideas.
- No se deben criticar las ideas.