¡ 10 Técnicas para hallar de datos en Análisis de Sistemas!

La información de los datos han pasado de ser escasos a ser abrumadores. La clave es examinar ese abrumador volumen de datos disponible de forma que las empresas puedan interpretar correctamente sus implicaciones. Pero trabajar con toda esta información implica la necesidad de tener herramientas que permitan utilizar las técnicas de análisis de sistemas correctas sin olvidar la importancia de asegurar la calidad de la información.

5 técnicas de análisis de sistemas tradicionales pero precisas

1. Media aritmética: Es la suma de una lista de números dividida por el número de elementos en esa lista y se usa para determinar la tendencia general de un conjunto de datos. Hallar el promedio también sirve para obtener una instantánea rápida de la información.

2. Desviación estándar: Este cálculo es útil para determinar rápidamente la dispersión de puntos de datos. Una desviación estándar alta significa que los datos se distribuyen más amplia-mente desde la media, mientras que una baja indica que hay más datos que se alinean con la media.

3. Determinación del tamaño de la muestra: A veces no es necesario recopilar información de cada miembro de una población y basta con una muestra. Cuando se mide un gran conjunto de datos o población suele ocurrir esto. Sin embargo, la clave está en determinar el tamaño correcto para que la muestra tomada sea precisa.

4. Regresión: Sirve para determinar tendencias a lo largo del tiempo, ya que modela las relaciones entre variables dependientes y explicativas, que generalmente se grafican en un diagrama de dispersión, indicando si los vínculos que existen son fuertes o débiles.

5. Prueba de hipótesis: Esta técnica permite evaluar si una premisa es realmente cierta para su conjunto de datos o población. Elimina la posibilidad de que algo sea casual. No obstante, para ser riguroso en su aplicación, las pruebas de hipótesis deben tener cuidado con los errores comunes, como el efecto Hawthorne o el efecto placebo.

5 técnicas de análisis mas sofisticadas

1. Aprendizaje automático: Esta sub especialidad de la informática se engloba en el campo de la inteligencia artificial y es conocida también como machine learning. Está relacionada con el diseño y desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras promover la acción en base a datos empíricos.

2. Redes neuronales: Este tipo de técnicas de análisis de datos consiste en modelos computacionales, inspirados por la estructura y el funcionamiento de redes neuronales biológicas. De la misma forma que las células y conexiones trabajarían y se establecerían dentro del cerebro, estas redes permiten encontrar patrones en los datos. Su especialidad son los patrones no lineales.

3. Aprendizaje de reglas de asociación: Se trata de un conjunto de técnicas de análisis de datos empleadas para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. La generación y prueba de posibles reglas es el resultado de la aplicación de algoritmos.

4. Algoritmos genéticos: Nuevamente nos encontramos con un tipo de técnicas de análisis de datos inspirada en la naturaleza. Los algoritmos genéticos se suelen emplear para fines tan dispares como optimizar el rendimiento de una cartera de inversiones o para mejorar la programación de trabajos en procesos de fabricación.

5. Análisis de series temporales: En este caso, se analizan secuencias de puntos de datos, que representan valores en sucesivos tiempos, para extraer las características más significativas de la información. Podría decirse que se trata del uso de un modelo para predecir valores futuros de una serie temporal en base a valores pasados conocidos de la misma u otras series.