Análisis de datos estadísticos en Excel: Técnicas, Etapas e Importancia

El análisis de datos estadísticos es el proceso que nos permite interpretar los datos numéricos que disponemos, con el objetivo de tomar las decisiones de negocio más eficaces. De hecho,las empresas pueden tomar decisiones 5 veces más rápido que su competencia si las basan en el análisis de datos (Bain & Company).

Cada decisión que se quiera tomar en nuestras organizaciones debe estar basada en datos. Esto significa que la estadística es una herramienta muy potente en nuestras manos. Por ello, cerca del 81% de los directivos considera que sus decisiones deben estar basadas en datos (EY y Nimbus Ninety).

Existen muchas herramientas para el análisis de datos estadísticos, Excel es una de ellas. Este software cuenta con funciones estadísticas que nos facilitan la gestión de los datos.

¿Qué es el análisis de datos estadísticos?

La estadística es una ciencia matemática que se ocupa de la recopilación, organización, análisis, interpretación y presentación de datos. Así, la estadística se orienta a la extracción de conclusiones y a la toma de decisión.

En el mundo digital y de los negocios, el análisis de datos estadísticos está asociado a las técnicas de big data y de business intelligence. Ambas áreas aportan desde distintas perspectivas una serie de mecanismos para procesar y analizar datos. Esto con el fin de transformarlos en información estratégica y relevante para los negocios.  

Etapas de análisis de datos estadísticos

El análisis de datos estadísticos es un proceso que se compone, principalmente, de 5 etapas distintas:

1. La recopilación de datos de la muestra seleccionada, provenientes de encuestas, redes sociales, big data, business intelligence, entre otros.
2. El procesado de los datos, que incluye su limpieza, filtrado, homogeneización.
3. La presentación de los datos, sobre todo de forma gráfica.
4. El análisis de los datos, que nos permite extraer conclusiones que valgan de forma general a partir de los datos de la muestra.
5. La interpretación de los datos, para detectar tendencias y patrones y predecir escenarios futuros.

¿Para qué sirve el análisis de datos estadísticos?

La estadística moderna es una ciencia que se aplica desde hace un siglo en un sinfín de campos, desde la salud hasta las ciencias sociales. Sin embargo, la reciente explosión del big data ha impulsado su aplicación a los negocios. Esto ha ofrecido a cada empresa que quiera mantenerse competitiva en el mercado unos instrumentos para tomar decisiones basadas en datos.

Por esto, el análisis de datos estadísticos es un proceso central en cada estrategia de inteligencia de negocio.

Este tipo de análisis de datos sirve para convertir los datos puros o brutos en insights de negocio. Es decir, en información valiosa y práctica que sirve para entender un negocio, el mercado y su contexto, permitiendo así tomar decisiones más efectivas.

¿Cuáles son las técnicas de análisis de datos estadísticos?

Antes de todo análisis de datos estadísticos hay que tener en cuenta el tipo de datos de que disponemos. Así, unos datos cualitativos, provenientes de entrevistas, notas o documentos, nos proporcionan respuestas categóricas ya que miden cualidades; por otro lado, los datos cuantitativos nos proporcionan respuestas numéricas.

También es necesario tener en cuenta que la estadística se divide en dos ramas principales: la estadística descriptiva o deductiva y la estadística inferencial, o inductiva. La primera es útil a la hora de describir y representar los datos mediante técnicas numéricas y gráficas, mientras que la segunda permite obtener conclusiones utilizando la teoría de probabilidades.

Son muchas las técnicas de análisis de datos estadísticos a disposición, entre las cuales se encuentran:

• El cálculo de la media aritmética entre valores y de la desviación estándar, para medir su distribución desde la media.
• Visualización gráfica, mediante histogramas, gráficos circulares, barras, etc.
• Correlación, que mide si existe una relación entre variables diferentes.
• Regresión, mediante la cual se puede identificar si la evolución de una variable afecta a otras.
• Series temporales, para predecir valores futuros analizando secuencias de valores pasados.
• Data mining y otras técnicas de Big Data, para procesar grandes volúmenes de datos.
• Análisis de sentimiento, para determinar la actitud de determinados agentes o personas frente a un asunto, a menudo utilizando datos provenientes de redes sociales.
• Análisis semántico, que permite extraer conocimiento de grandes cantidades de textos.
• Test A/B, para determinar cuál entre dos variables funciona mejor con experimentos aleatorios.
• Machine learning, análisis de datos mediante algoritmos de aprendizaje automáticos, y permite excelentes rendimientos en presencia de big data.

¿Cómo se hace un análisis de datos estadísticos en Excel?

Tradicionalmente, las herramientas más completas para hacer análisis de datos son Matlab, R y SPSS. Se trata de programas que ofrecen amplias funcionalidades, pero que requieren habilidades en programación.

Por otro lado, si queremos realizar análisis de datos estadísticos más sencillos, Excel puede ser también una herramienta muy potente. Este programa de gestión de hojas de cálculo está dotado de funciones para realizar análisis estadísticos, además de herramientas gráficas como los histogramas.

Aquí puedes consultar la guía completa y oficial sobre cómo realizar análisis de datos estadísticos en Excel.

Cómo verás, en principio, solo es necesario activar la opción de herramienta de datos y tendremos a disposición funciones como:

• histogramas,
• varianza,
• correlación,
• regresión,
• prueba F,
• prueba T,
• análisis de Fourier y muchas más.

Todo lo necesario para sacar partido a nuestros datos estadísticos. Sin embargo, si tienes problemas con las herramientas, entonces consulta esta guía sobre cómo cargar las herramientas para análisis estadístico en Excel.

El análisis de datos estadísticos, una disciplina imprescindible

Hemos visto como el análisis de datos estadísticos se está volviendo cada día más necesario para cualquier empresa que quiera ser data driven, frente a los retos del Big Data. Para ello, es necesario dotarse de profesionales adecuados, como científicos de datos y analistas. Además, es fundamental que los directivos también dominen que los conceptos principales de esta disciplina.