ANALISIS DE DATOS Participantes: LUZMAR CASTILLO Enero 2014.

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1 Facilitador: Participantes: LUZMAR CASTILLO Ciudad Bolívar, Enero 2014

2 El análisis de datos es un proceso de inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, lo que sugiere conclusiones, y apoyo a la toma de decisiones. El análisis de datos tiene múltiples facetas y enfoques, que abarca diversas técnicas en una variedad de nombres, en diferentes negocios, la ciencia, y los dominios de las ciencias sociales

3 Es una técnica estadística de reducción de datos usada para explicar las correlaciones entre las variables observadas en términos de un número menor de variables no observadas llamadas factores. Las variables observadas se modelan como combinaciones lineales de factores más expresiones de error.estadística El análisis factorial exploratorio, AFE, se usa para tratar de descubrir la estructura interna de un número relativamente grande de variables. El análisis factorial confirmatorio, AFC, trata de determinar si el número de factores obtenidos y sus cargas se corresponden con los que cabría esperar a la luz de una teoría previa acerca de los datos. TIPOS

4 Tiene como objetivo identificar el modelo teórico más adecuado para representar la población de la cual proceden los datos muéstrales. Dicho análisis se basa en gráficos y estadísticos que permiten explorar la distribución identificando características tales como: valores atípicos, saltos o discontinuidades, concentraciones de valores, forma de la distribución, etc. También permite comprobar, mediante técnicas gráficas y contrastes no paramétricos, si los datos han sido extraídos de una población con distribución aproximadamente normal.

5 Es uno de los métodos de análisis de datos, consiste en reemplazar una matriz de correlación por un esquema o grafo donde las correlaciones «notables» son representadas por un trazo continuo (correlación positiva), o un trazo punteado (correlación negativa). Correlación entre las zonas anterior y posterior. Las zonas generales de la parte posterior tienen una correlación con determinados órganos de la parte anterior y sus funciones. 1. La parte posterior de la cabeza (A) tiene una correlación con las funciones de los ojos y los procesos visuales, y con la nariz y la respiración. 2. La zona posterior del cuello (B), incluida la zona de la médula oblonga hacia abajo hasta el extremo de los omóplatos, tienen correlación con la cavidad bucal, las cuerdas bucales y las funciones respiratorias. Ejemplo

6 Se define como “el proceso que trata de encontrar información útil o patrones dentro de aquellos grandes volúmenes de información donde en apariencia no existe nada útil”, o de otro modo más simple, en convertir datos sin aparente utilidad, en conocimiento.

7 BIG DATA ¿Y qué es el Big Data? Pues el Big Data no es más que un derivado de todos estos conceptos anteriores, uniendo a lo anterior tres conceptos básicos: Volumen de datos: de un tamaño más que considerable Complejidad de los datos: en cuanto a su dificultad de tratamiento, lo que denomina "datos desestructurados" (p.e. imágenes, vídeo, texto) Velocidad de análisis, explotación y decisión: siendo el objetivo máximo el 'tiempo real', minimizando el tiempo entre la entrada de información en el proceso y las decisiones. BIG DATA ¿Y qué es el Big Data? Pues el Big Data no es más que un derivado de todos estos conceptos anteriores, uniendo a lo anterior tres conceptos básicos: Volumen de datos: de un tamaño más que considerable Complejidad de los datos: en cuanto a su dificultad de tratamiento, lo que denomina "datos desestructurados" (p.e. imágenes, vídeo, texto) Velocidad de análisis, explotación y decisión: siendo el objetivo máximo el 'tiempo real', minimizando el tiempo entre la entrada de información en el proceso y las decisiones.

8 La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. La estadística descriptiva se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráficos, entre otros. La estadística inferencial se dedica a la generación de los modelos inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio.

9 Una hipótesis estadística es una asunción relativa a una o varias poblaciones, que puede ser cierta o no. Las hipótesis estadísticas se pueden contrastar con la información extraída de las muestras y tanto si se aceptan como si se rechazan se puede cometer un error. La hipótesis emitida se suele designar por Ho y se llama Hipótesis nula porque parte del supuesto que la diferencias entre el valor verdadero del parámetro y su valor hipotético es debida al azar, es decir no hay diferencia.La hipótesis contraria se designa por H1 y se llama Hipótesis alternativa

10 Una estructura de datos es una forma de organizar un conjunto de datos elementales con el objetivo de facilitar su manipulación. Un dato elemental es la mínima información que se tiene en un sistema. Una estructura de datos define la organización e interrelación de estos y un conjunto de operaciones que se pueden realizar sobre ellos Cada estructura ofrece ventajas y desventajas en relación a la simplicidad y eficiencia para la realización de cada operación. De esta forma, la elección de la estructura de datos apropiada para cada problema depende de factores como la frecuencia y el orden en que se realiza cada operación sobre los datos.

11 Un conjunto es una colección bien definida de objetos, entendiendo que dichos objetos pueden ser cualquier cosa: números, personas, letras, otros conjuntos, etc. Los conjuntos se denotan habitualmente por letras mayúsculas. Los objetos que componen el conjunto se llaman elementos o miembros. Un conjunto queda definido únicamente por sus miembros y por nada más. En particular, un conjunto puede escribirse como una lista de elementos, pero cambiar el orden de dicha lista o añadir elementos repetidos no define un conjunto nuevo.

12 Las tablas estadísticas representan toda la información de modo esquemático y están preparadas para los cálculos posteriores. Los gráficos estadísticos nos transmiten esa información de modo más expresivo, nos van a permitir, con un sólo golpe de vista, entender de que se nos habla, observar sus caracteícticas más importantes. Los gráficos estadísticos son muy útiles para comparar distintas tablas de frecuencia. DIAGRAMA DE BARRAS. HISTOGRAMA. Los gráficos estadísticos más usuales son: POLÍGONO DE FRECUENCIAS. DIAGRAMA DE SECTORES.

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