El análisis de datos es la ciencia de examinar conjuntos de información en bruto para sacar conclusiones sobre la misma. Básicamente, consiste en limpiar, transformar y modelar datos para descubrir patrones o tendencias que permitan tomar decisiones informadas.

En lugar de basarse en la intuición, las organizaciones utilizan este proceso para entender eventos pasados análisis descriptivo y anticipar escenarios futuros (análisis predictivo), convirtiendo números y registros aislados en una ventaja estratégica clara. El análisis de datos es un proceso sistemático para inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos con el fin de descubrir información útil, sacar conclusiones y apoyar decisiones informadas. Este enfoque abarca técnicas variadas que convierten datos crudos en insights prácticos, aplicables en campos como los negocios, la ciencia y las redes sociales.

Definición clave

Implica etapas como la recolección, organización e interpretación de datos para resaltar patrones y tendencias. Su objetivo principal es transformar información sin procesar en conocimiento accionable que impulse estrategias.

Tipos principales

• Descriptivo: Resume qué ha pasado, usando visualizaciones como gráficos o tablas.​

• Diagnóstico: Explora por qué ocurrió algo, identificando causas y correlaciones.​

• Predictivo y prescriptivo: Anticipa tendencias futuras y recomienda acciones.​

Aplicaciones prácticas

Se usa en marketing digital para optimizar campañas SEO, en IA para generar contenido y en desarrollo web para analizar métricas de usuario. Herramientas comunes incluyen Python, SQL y Excel, ideales para perfiles como el tuyo en web y redes sociales.