10 consejos para un mejor análisis de datos grandes

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Análisis de datos de Excel para tontos, 3ª edición

Por Stephen L. Nelson, E. C. Nelson

¿Desea sacar el máximo provecho de su análisis de los datos de Excel? Aquí hay diez consejos rápidos para trabajar de forma eficaz y eficiente con grandes cantidades de datos.

Considere su trabajo como una búsqueda de tesoros enterrados

Usted debe ver el análisis de datos como un proceso similar a la búsqueda de tesoros enterrados.

En otras palabras, la minería de datos se parece a la minería de oro. Usted se abre paso a través de los datos o de la granularidad en busca de valiosas pepitas. Este esfuerzo puede ser laborioso y tedioso.

Sin embargo, con persistencia y un poco de suerte, a menudo (¿lo harás a menudo?) podrás encontrar información valiosa tanto sobre las oportunidades como sobre las amenazas que de otro modo te hubieras perdido.

Quieres y necesitas recordar eso.

Recopilar más datos

Usted debe recopilar más datos. . y luego sea bueno para almacenar y guardar los datos que sí recopile.

En pocas palabras, no se deseche descuidadamente ni pierda o arroje a la basura los datos que ya recopilamos o tenemos. Esos datos podrían no tener precio. Y si no es invaluable hoy, ¿quién sabe? Podría ser en algún momento en el futuro.

Afróntalo. Cuanto más rico sea el conjunto de datos, mejores serán las posibilidades de que se le ocurra algo interesante.

Crear más datos

Trabaje para crear más datos.

Vale, eso puede parecer una tontería. Pero en algunos casos, los datos útiles pueden ser creados de manera muy económica.

He aquí un ejemplo simple: Si tiene un negocio, pregunte a los clientes cómo llegaron a encontrarle. Como resultado, obtendrá un gran conocimiento de sus esfuerzos de marketing.

Probablemente tenga otras formas interesantes de crear más datos.

Realice experimentos con regularidad

Los métodos de creación de datos, como la experimentación mediante pruebas AB y estudios piloto, pueden proporcionar datos de extraordinario valor económico.

Por ejemplo, el autor Timothy Ferris en su libro más vendido, The Four Hour Workweek, describe el uso de anuncios de pago por clic para medir la viabilidad del producto. Esa es una gran idea, y una que probablemente en muchos casos resulta en conclusiones analíticas más precisas que las de un grupo focal.

A lo grande (con sus conjuntos de datos y sus muestras)

Si usted aprendió acerca de las estadísticas en la era anterior a que las computadoras y sus grandes conjuntos de datos estuvieran ampliamente disponibles y fueran fáciles de usar, es posible que tenga la tendencia a hacer juicios y decisiones basados en pequeños conjuntos de datos.

Hoy, eso es realmente imperdonable. Hoy en día, debería estar trabajando con grandes conjuntos de datos. Siempre que sea posible, «ir a lo grande» y utilizar conjuntos de datos y muestras grandes o más grandes.

No delegue el análisis de datos

Desde la perspectiva de muchos gerentes o dueños de negocios, tener un joven pasante conocedor de la tecnología puede parecer el mejor enfoque para realizar un análisis de datos realmente bueno.

Pero si usted habla con la gente que hace muchos análisis de datos, es muy probable que escuche que lo que realmente quiere hacer es asignar al miembro del equipo más inteligente y con más experiencia que pueda para trabajar en este proyecto. En otras palabras, la gente que realmente quiere que haga este trabajo son las personas que probablemente no tienen tiempo para hacerlo.

Tal vez, de hecho, deberías hacer el análisis de datos tú mismo si eres el gran Pooh-Bah.

Una vez más, piense en este trabajo como una especie de minería de tesoros enterrados. Los conocimientos que podría descubrir podrían ser enormemente valiosos. Por muy bueno que sea un joven macho o hembra, no querrás que pierdan una oportunidad excepcional o una amenaza potencialmente catastrófica por falta de experiencia o por no tener aún habilidades de pensamiento estratégico completamente desarrolladas.

Perder el tiempo derramando datos sin sentido

Esta es una idea tonta. Tal vez usted debería ocasionalmente perder el tiempo derramando datos aparentemente sin sentido: tabulaciones cruzadas de recibos de ventas con sello de tiempo, datos analíticos de su sitio web, registros de transacciones de terceros, y así sucesivamente.

Nunca sabes lo que encontrarás. Y a veces las mejores ideas pueden venir de los lugares más sorprendentes.

Inventario de fuentes de datos internas

Un artículo de limpieza: Es probable que desee mantener un inventario de las fuentes de datos internas. Y la lista probablemente debería incluir algo más que el sistema de contabilidad y los archivos de análisis de sus servidores web. Todo tipo de datos interesantes existen, cuando empiezas a pensar en ellos. Y algunas de estas cosas se perderán o se olvidarán si no tienes cuidado.

Construya una biblioteca de fuentes externas de datos brutos

¿Un recordatorio rápido? Algunas de sus fuentes de datos en bruto no son internas sino externas. No te olvides de eso.

Incluso las empresas más pequeñas pueden tener acceso a archivos de procesamiento de pagos de terceros y listas de transacciones creadas por servicios web externos.

Proteja las fuentes de datos patentadas

Debido a que cualquier fuente de datos patentada tiene potencialmente un valor enorme, usted por supuesto quiere proteger cuidadosamente el activo.

Ahora, por supuesto, esto significa que desea almacenar y realizar copias de seguridad de los datos de forma segura y regular, pero eso no es todo. Proteger sus datos propietarios significa que usted quiere asegurarse de que los datos permanezcan propietarios y (tal vez aún más) de que cualquier información contenida en los datos permanezca interna. Algo en que pensar. . .

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