Tratamiento estadístico descriptivo

De datos brutos hasta la información

El proceso de recolección permite obtener datos brutos. De la calidad de la recolección depende la calidad de los datos.

Estadística descriptiva, predictiva y datamining

Estadística descriptiva, predictiva y datamining

El sistema de Soyculto utiliza el concepto de pregunta a opción múltiple, directamente inspirado por la escala de Lickert. Al tener 4 opciones por pregunta, la escala es caracterizada por ser a “elección forzada“. Al tener tal sistema de recolección con escala “cerrada”, los datos tienen el nivel de calidad adecuado para que sean procesados de manera segura y extraer la información.

De la misma forma, existen varios datos en la organización ya sean internos o externos. En sí, los datos brutos tienen poca valor. Sin embargo, al procesarlos, organizarlos o categorizarlos, los datos pueden revelar informaciones valiosas.

Estadística descriptiva

Las metodologías de investigación, de tratamiento estadístico y los correspondientes resultados varían según el cliente y su objetivo. Sin embargo, la estructura de los datos brutos recolectados por el sistema de Soyculto permite un tratamiento descriptivo óptimo.

El tratamiento estadístico descriptivo toma en cuenta varios elementos tales como:

  • la media,
  • la desviación estándar,
  • la varianza,
  • la distribución

Estos resultados ofrecen una descripción del grupo estudiado (la muestra) en varias dimensiones a un momento preciso. La “fotografía” mide el mercado, los clientes o el público apuntado en las dimensión elegidas en el objetivo.

Datamining y tratamiento predicativo

Estadística avanzada

Si la estadística descriptiva propone una “instantánea” a un momento preciso, la estadística avanzada propone una evaluación evolutiva.

La estadística avanzada o inferencial, genera modelos, inferencias y predicciones evaluando los datos y tomando en cuenta lo aleatorio y la incertidumbre en las observaciones.

El tratamiento estadístico inferrencial utilizada:

  • pruebas de hipótesis,
  • estimaciones,
  • pronósticos,
  • descripciones de asociación (correlación),
  • análisis de regresión

Los resultados obtenidos ofrecen una descripción evolutiva del grupo estudiado (la muestra). La “secuencia” mide la evolución del mercado, de los clientes o del público apuntado en las dimensión elegidas en el objetivo.

Datamining y descubrimiento de conocimiento

El datamining, o minería de datos, consiste en extraer información útil desconocida, implícitamente disponible, gracias a un proceso de sondeo y de exploración de los datos.

Se utilizan técnicas tales como árboles de decisión, modelos estadísticos o agrupamiento (Clustering) para descubrir nuevos conocimientos que pueden ser útiles para:

  • afinar una segmentación,
  • analizar los hábitos (de compra, de consumo…),
  • identificar ideas de upselling o crosselling,
  • determinar un comportamiento (en internet, de uso…),
  • elaborar nuevas estrategias

El datamining es particularmente válido en un sistema multi dimensional como el que ofrece Soyculto. Los temas son totalmente personalizables lo cual permite evaluar todas las dimensiones que sean necesarias. Al encontrarse los datos correctamente formateados desde el origen, el tratamiento y el análisis de datamining se encuentran optimizados.

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