Proyectos de análisis de datos: una guía paso a paso

Publicado: 2022-07-09

Nunca es fácil determinar dónde comenzar los proyectos de análisis de datos. ¿Te enfrentas constantemente a varias preguntas al comienzo de un proyecto, como cuáles son los objetivos del proyecto? ¿Cómo puedo familiarizarme más con la información? ¿Cuáles son los problemas que está tratando de abordar? ¿Cuáles son las posibilidades de solución? ¿Qué habilidades se requieren? ¿Cómo evaluará su modelo y, lo que es más importante, por dónde empezará?

¡Bien! Desarrollar una planificación y un procedimiento sólidos es un primer paso crucial para que su proyecto despegue. Siempre debemos ceñirnos a un proceso bien definido al crear un modelo de datos. Este blog repasa varias etapas clave para ayudarlo a crear un proyecto de análisis de datos exitoso.

Índice de contenido

  1. ¿Qué es un proyecto de análisis de datos?
  2. La guía para proyectos de análisis de datos
    1. reconocer la industria
    2. Obtenga su información
    3. Examinar y eliminar datos incorrectos
    4. Mejora del conjunto de datos
    5. Para crear imágenes perspicaces
    6. La capacidad de predicción es la clave del éxito.
    7. En pocas palabras, repite el proceso.
  3. Conclusión

¿Qué es un proyecto de análisis de datos?

En su nivel más básico, los proyectos de análisis de datos implican el uso de datos históricos y actuales del proyecto para permitir decisiones de entrega de proyectos eficientes.

Esto incluye lo siguiente:

  • La analítica descriptiva ofrece información de la forma más eficiente posible. Para comprender mejor lo que realmente está sucediendo y lo que sucedió, describa o resuma la información actual utilizando las herramientas de análisis existentes.
  • El análisis de diagnóstico analiza el rendimiento anterior para descubrir qué salió mal y por qué. Los cuadros de mando analíticos suelen ser el resultado del análisis.
  • El análisis predictivo es un método para predecir el rendimiento futuro basado en datos históricos. Se utilizan análisis de predicción y modelos basados ​​en aprendizaje automático para anticipar el resultado probable.
  • El análisis prescrito es un tipo de análisis predictivo en el que se recomiendan uno o más pasos necesarios para examinar los datos.

La forma en que las personas usan los datos puede tener un impacto en cómo se entregan los proyectos. Tanto los datos como la tecnología pueden ayudarnos a administrar mejor nuestros proyectos al ayudarnos a tomar decisiones y facilitar la finalización del proyecto. Los datos y la tecnología son, de hecho, componentes críticos del éxito del proyecto. En los estudios de éxito de proyectos, más del 70% de los profesionales de proyectos piensan que son esenciales. Aquí es donde puede obtener más información sobre los factores que ayudan a que los proyectos tengan éxito.

La guía para proyectos de análisis de datos

Investigamos el marco completo de análisis de datos, lo guiamos a través de cada etapa del ciclo de vida del proyecto y describimos las habilidades y los requisitos más importantes. Estos siete procesos para iniciativas de análisis de datos lo ayudarán a aprovechar al máximo cada proyecto y reducir la posibilidad de errores.

Suponga que XYZ Enterprise es una empresa que vende electrodomésticos. Este verano, no vendieron tantos acondicionadores de aire como predijo su equipo de ventas. Al asignar una persona dedicada, decidieron investigar por qué está ocurriendo esta caída en las ventas. Veamos cómo debe trabajar este analista para conocer el resultado de este problema planteado.

reconocer la industria

Comprender la empresa o actividad que respalda su proyecto de datos es el primer paso en todo proyecto de análisis de datos exitoso. Para que su proyecto tenga éxito, debe satisfacer una meta organizacional razonable y específica. En nuestro caso, sería el descenso de las ventas de aires acondicionados este verano.

Descargar un vasto conjunto de datos abierto no es suficiente para comprender la estructura de datos. Para tener inspiración, dirección y propósito, defina un objetivo de datos claro: una pregunta para responder es imperativa en las etapas iniciales. Esta fase puede parecer poco importante si está trabajando en un proyecto privado o explorando un conjunto de datos o una API. El investigador designado conoce el dominio del negocio y sabría con precisión cómo funciona el negocio.

Obtenga su información

Es hora de comenzar a buscar sus datos, que es la segunda parte de cualquier proyecto de análisis de datos. Para desarrollar un proyecto de datos fantástico, debe recopilar información de varias fuentes.

Una de las formas en que el analista puede adquirir datos es pedirles a los equipos de TI y de datos que accedan a las bases de datos. Otra forma de considerar es hacer que las API sean accesibles para todas las herramientas y datos que utiliza la empresa, como su CRM. La mayoría de los sistemas de CRM tienen un sistema de punto de venta que recopila y almacena datos de ventas de tiendas o distribuidores. Si es necesario, el analista puede buscar datos gratuitos en línea para complementar lo que tiene la empresa.

Examinar y eliminar datos incorrectos

El siguiente paso de la preparación de datos consume una gran parte del tiempo de un proyecto de datos. El tercer paso de su proyecto de análisis de datos comienza después de haber obtenido sus datos. Al profundizar, el analista de datos determinaría lo que tiene y cómo podría usarlo para lograr su objetivo inicial. Y continúe entrevistando al personal comercial, al equipo de TI o a cualquier otro grupo para comprender mejor el significado de todas las variables en sus datos iniciales.

Lo siguiente es limpiar los datos. Por lo general, se requiere que el analista corrija las palabras mal escritas, cree una variable personalizada o maneje los datos faltantes. Los conjuntos de datos de ventas contienen una cantidad considerable de datos ingresados ​​por el usuario, lo que aumenta la posibilidad de que los datos estén mal escritos o sean incorrectos. El número de modelo incorrecto, el precio o la cantidad de producto incorrectos y la información de mantenimiento incorrecta son algunos de los problemas que el analista manejará antes de pasar al siguiente paso. El investigador finalmente verificaría cada columna para garantizar datos limpios y uniformes.

Mejora del conjunto de datos

Ahora que los datos están limpios, es hora de cambiarlos para que el analista pueda aprovecharlos al máximo. Deben comenzar la parte de enriquecimiento de datos del proyecto combinando las diversas fuentes y los registros del equipo para llegar a las partes esenciales de los datos. Una forma de hacerlo es agregando un componente de tiempo a los datos, como:

  • Obtener partes de una fecha: mes, hora, día de la semana, semana del año en que se vendió un acondicionador de aire.
  • Encontrar la diferencia entre dos columnas de fechas: la duración en que se vendió un acondicionador de aire y luego se devolvió para mantenimiento
  • Marcar días festivos nacionales: días en que la tienda estuvo cerrada o el vendedor tuvo el día libre.

Unir conjuntos de datos es otra técnica para mejorar los datos mediante la transferencia de columnas de una a otra. Los datos de ventas a menudo se mantienen separados de los datos de información del modelo. La combinación de los dos conjuntos de datos da como resultado relaciones adicionales entre los conjuntos de datos. Esta es una parte integral de cualquier investigación, pero puede no ser fácil con varias fuentes. Algunos programas le permiten obtener datos o conectar conjuntos de datos según criterios específicos sin esfuerzo.

El analista debe tener cuidado de no introducir sesgos no intencionales u otros patrones no deseados al recolectar, procesar y alterar los datos. La manipulación de datos garantiza que los conjuntos de datos no reproduzcan ni refuercen los sesgos que podrían conducir a resultados sesgados, injustificados o injustos.

Para crear imágenes perspicaces

La fusión, como se mencionó anteriormente, ha producido un conjunto de datos extraordinario (o numerosos) para explorar y generar gráficos reveladores en este paso. La visualización es el siguiente nivel de cualquier proyecto de análisis de datos cuando se trabaja con enormes cantidades de datos.

El aspecto desafiante es poder sumergirse en sus gráficos y responder cualquier consulta relacionada con una idea. Los gráficos pueden mejorar los datos y proporcionar características fascinantes. Colocar todos los datos en un mapa puede revelar que algunas zonas geográficas son más informativas que naciones o ciudades.

A través de gráficos de líneas básicos, los analistas de datos pueden ver cuántos productos se vendieron en un período determinado, qué modelo se vendió más y diferenciar las ventas entre el año pasado y este año. De manera similar, el analista puede examinar las tendencias y patrones de ventas para obtener información sobre el objetivo de la investigación.

La capacidad de predicción es la clave del éxito.

La sexta fase del proyecto de datos es cuando comienza la diversión. Usando algoritmos de aprendizaje automático y métodos de agrupamiento, los analistas pueden diseñar modelos para detectar patrones y tipos de clientes que no se ven en gráficos y estadísticas. Estos forman grupos de ocurrencias similares e indican qué factor es crucial.

Mediante el estudio de datos preliminares, descubren factores que influyen en los patrones de ventas anteriores y hacen proyecciones. Esta última fase conduce a nuevos bienes y procedimientos, no simplemente a información. Identificar factores como los tipos de clientes que estaban comprando los acondicionadores de aire, las razones por las que el vendedor no pudo convertir los clientes potenciales o si los consumidores no estaban satisfechos con nuestros productos.

En pocas palabras, repite el proceso.

Cualquier iniciativa empresarial debe establecer su valor rápidamente para justificar su posición. Las iniciativas de datos son similares. El proyecto puede finalizar rápidamente y obtener resultados al ahorrar tiempo en la limpieza y el enriquecimiento de datos. Este es el último paso de los proyectos de análisis de datos y es crucial para el ciclo de vida de los datos.

Para lograr este primer proyecto de base de datos, debe aceptar que la estrategia nunca estará "completa". Debe revisarse, volver a capacitarse y agregar funciones para mantener su utilidad y precisión. El trabajo de un analista de datos nunca termina, lo que lo hace tan intrigante.

Después de pasar por todas estas etapas, el analista de datos podría descubrir por qué cayeron las ventas y qué hacer a continuación.

Conclusión

En los proyectos de análisis de datos, desarrollar una planificación y un procedimiento sólidos es un paso crucial para que su proyecto despegue. Este blog cubrió varias etapas clave para ayudarlo a crear un proyecto de análisis de datos exitoso. Estos siete procesos te ayudarán a sacar el máximo provecho de cada proyecto y reducir posibles errores.

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