Con conectividad global y una digitalización sin precedentes, la sociedad moderna genera una gran cantidad de información todos los días. 1,145 billones de MB Los datos se generan diariamente para ser precisos. Si bien el valor de estos datos es innegable, deben utilizarse para facilitar una toma de decisiones más inteligente, una mejor experiencia del cliente y servicios personalizados. Ingrese al análisis de big data. En los últimos tiempos, técnicas avanzadas como la exponencial, PredecirY condición La analítica ha cambiado el panorama empresarial y ha demostrado el poder de la toma de decisiones inteligente basada en datos. Pero, para empezar, ¿qué es el análisis descriptivo? Vámonos, vámonos, vámonos.
A menudo, como forma más simple de análisis de datos, el análisis descriptivo responde a la pregunta: ¿qué pasó? Se refiere a la interpretación de datos históricos para identificar cambios que ocurren en la organización a lo largo del tiempo. Por lo tanto, el uso de una variedad de datos históricos brinda a los tomadores de decisiones una visión más amplia del desempeño de la empresa, establece puntos de referencia para el crecimiento y allana el camino para una estrategia comercial infalible.
Los análisis descriptivos emplean dos técnicas principales: recopilación de datos y extracción de datos. Antes del análisis, primero se deben recopilar los datos y dividirlos en partes manejables para obtener información. Las empresas utilizan esta información para comprender su posición en el mercado y su rentabilidad para desarrollar un plan de acción adecuado.
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Se estima que la industria global de Big Data Analytics alcanzará un valor estimado de $.116,07 mil millones en 2027 y por una buena razón. ¿Y qué hacen los análisis descriptivos en esta situación? Pues es uno de los primeros pasos para tomar una decisión en el consejo de administración de las empresas. El análisis descriptivo que utiliza herramientas matemáticas y de visualización de datos simples, como gráficos circulares y herramientas estadísticas, proporciona información valiosa sobre el desempeño general de las empresas y resulta esencial para las operaciones diarias.
Informes como inventario, ventas, almacenamiento y flujo de trabajo pueden proporcionar una imagen completa del desempeño de una empresa. Todos ellos cuentan con análisis descriptivo en las mayores. Evaluar actividades y comportamientos comerciales, establecer comparaciones temporales, establecer relaciones y anomalías e indicar condiciones externas que requieren mayor investigación.
Cuando se utiliza junto con el análisis predictivo y predictivo, el análisis descriptivo puede identificar las fortalezas y debilidades del negocio. Por lo tanto, es importante identificar tendencias y factores que son importantes para los planes de negocios.
Algunos parámetros comunes utilizados en el proceso de análisis descriptivo incluyen:
Rangos de precios
Cifras de crecimiento de ventas
Número de usuarios
Ingresos por suscriptor
El análisis descriptivo se comprende mejor en su uso industrial. A continuación se muestran cuatro ejemplos de análisis descriptivo en acción.
Caso 1: utilizar el informe de tráfico y participación
La mayoría de las organizaciones realizan un seguimiento de la participación a través del tráfico web, análisis de redes sociales y similares. Los informes utilizan datos sin procesar generados por la interacción del usuario en sitios web, anuncios y redes sociales y los utilizan para compararlos con métricas actuales. Aquí es donde las organizaciones pueden identificar tendencias y anomalías que les ayudarán a dar forma a su curso de acción futuro. Por ejemplo, Google Analytics muestra datos de tráfico para proporcionar información sobre la tasa de conversión sobre el rendimiento del sitio y las campañas de marketing.
Caso de uso 2: Análisis de estados financieros
Estos son informes periódicos que contienen información detallada sobre las ganancias, pérdidas y gastos presupuestados de una empresa. Básicamente, es una descripción general de la salud financiera de una empresa. Varios estados financieros, incluidos los estados de flujo de efectivo, los balances y los estados de resultados, son algunos de los ejemplos más comunes pero muy eficaces de análisis descriptivo, que pueden beneficiar enormemente a personas y empresas.
Caso 3: Utilice las tendencias de la demanda
Los análisis descriptivos también son útiles para identificar las preferencias de los clientes y cómo cambian con el tiempo. Comprender estos patrones de comportamiento ayuda a las empresas a realizar predicciones basadas en datos y adaptar sus campañas de marketing y lanzamientos de productos en consecuencia.Netflix es un buen ejemplo de análisis descriptivo, ya que recopila grandes cantidades de datos detallados de los usuarios para identificar programas y películas populares. Esto permite a Netflix brindar recomendaciones relevantes a los usuarios e impulsa los procesos internos de toma de decisiones para la producción futura de contenido.
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Caso de uso 4: resultados de encuestas combinados
La investigación de mercado es otro campo que se beneficia del análisis descriptivo. Identificar relaciones entre tendencias y variables permite a las industrias obtener información valiosa a partir de datos de grupos focales, como encuestas. Esta información allana el camino para que el análisis de diagnóstico profundice en las relaciones y el plan. Las mejoras de productos y las campañas de marketing son ejemplos relevantes del papel del análisis descriptivo en tales situaciones.
La contribución más importante del análisis descriptivo a las empresas es ayudar a agilizar el proceso de análisis de datos. de foro Economico Mundial Se estima que para 2025, la sociedad humana generará 463 exabytes de datos cada día. Se trata de una cantidad inimaginable de datos, lo que sólo subraya la importancia de la organización, la visualización y la accesibilidad, los tres elementos centrales del análisis descriptivo.
Las corporaciones recopilan información de una variedad de fuentes: algunas estructuradas y otras no estructuradas. Al invertir en análisis descriptivo, puede obtener una descripción general de la información importante contenida en la masa de datos. Luego pueden utilizarlo para mejorar la estrategia empresarial, impulsar la innovación y mejorar el rendimiento operativo. Además, el análisis de datos es importante para identificar ideas y patrones clave en datos históricos que no se pueden predecir ni pronosticar. Esto, a su vez, facilita la productividad y garantiza que cada individuo contribuya de manera significativa a la agencia, lo que genera una fuerza laboral motivada e informada.
En el centro del análisis descriptivo se encuentran los componentes fundamentales. Estadísticas simplesLas medidas de tendencia central incluyen la media, la mediana y la moda. Esto se utiliza principalmente para mapear métricas y organizar datos para un análisis en profundidad. Otras herramientas incluyen técnicas visuales como gráficos de líneas y barras, gráficos circulares y diagramas de cajas y bigotes. Esto ayuda a presentar información compleja en un formato completo y accesible para ahorrar tiempo y recursos. Además, la varianza y la desviación estándar también se utilizan como medidas de dispersión.
El papel de los análisis descriptivos se destaca en los análisis predictivos y predictivos. Las otras dos ramas del análisis empresarial miran hacia el futuro y utilizan análisis descriptivos e incluyen datos adicionales de diversas fuentes para análisis posteriores. Más allá de simplemente proporcionar información, influyen activamente en la toma de decisiones. Mientras Análisis predictivoComo sugiere el nombre, se ocupa de predecir resultados futuros. Analisis preliminar Se da un paso más allá para recomendar un curso de acción adecuado en función de los resultados previstos. De esta manera, trabajan de la mano para incrementar los resultados positivos, y por tanto reducir pérdidas y reducir riesgos.
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