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Actualmente el marco general en el que una organización lleva a cabo su actividad se caracteriza por una alta dinamicidad y cambios permanentes. Ante estas circunstancias resulta imperante realizar un seguimiento continuo del entorno en el que operan, a efecto de reducir el nivel de incertidumbre y facilitar la toma de decisiones con el claro objetivo de ajustarse a tales cambios. La herramienta mas adecuada para alcanzar este objetivo es el Análisis de Datos Importancia del Análisis de Datos

Elaboración de un Modelo Econométrico Fase 1 Especificación Fase 2 Estimación Fase 3 ValidaciónUtilización Fase 4

4 FinancieroTesorería Ventas y Márketing Compras y “Supply Chain” ProducciónAlmacenes Recursos Humanos DatosInformaciónConocimientoDecisiones En todos ellos se produce: Ámbitos habituales de gestión Fase 1 Especificación: Planteamiento del problema

Fase I: Especificación ¿Cuál es el objetivo de análisis? ¿Qué datos obtener? ¿Cómo y dónde y con qué frecuencia? ¿Qué formato? ¿Cómo y con qué aplicación? ¿Cómo se procesa, depuran y utilizan para el análisis? ¿Dónde se almacenan? 5 Hay que dar respuesta a todas estas interrogantes

Fase 2 Especificación: Fuente de información 1.Fuente de Información PRIMARIA: Se obtiene a partir de una investigación como la aplicación de encuestas. 2.Fuente de Información SECUNDARIA: La información está elaborada y se encuentra disponible 1.Fuente de Información PRIMARIA: Se obtiene a partir de una investigación como la aplicación de encuestas. 2.Fuente de Información SECUNDARIA: La información está elaborada y se encuentra disponible Análisis de datos y elaboración de un modelo

INTERNACIONAL Publico: Fondo Monetario: Privado: EUROMONITOR NACIONAL Público: INE y Banco de España PROPIO DE LA EMPRESA: INTERNACIONAL Publico: Fondo Monetario: Privado: EUROMONITOR NACIONAL Público: INE y Banco de España PROPIO DE LA EMPRESA: Fuente de información secundaria

Variable o Serie de datos ¿Qué es una Serie de Datos?: Entenderemos por serie de datos cualquier conjunto de datos relativos a una misma variable. ¿Qué es una Serie de Datos?: Entenderemos por serie de datos cualquier conjunto de datos relativos a una misma variable. 8

La definición de las variables: depende de la dimensión Espacio-Tiempo Temporal Series temporales Transversal Series de Corte transversal

Escala cualitativa o categóricas Escala Nominal Escala Ordinal Escala Cuantitativa DiscretaContinua Escala de Medición

Pueden contener errores Características no formales Su formato no se adecúa al tratamiento por las herramientas informáticas Su orden puede no ser correcto y tampoco sirve para el análisis 11 Los datos “brutos” (en origen) deben ser procesados y almacenados correctamente para su posterior análisis

Forma en la que los datos son – Obtenidos – Medidos – Recogidos – Procesados 12

Cada variable forma una columna, Cada observation forma una fila 13

Transformaciones de las Variables: NivelesFlujosStocksSaldos Tasas de crecimiento Inter-períodoInter-anualNúmero ÍndicesSimples Compuestos

Fase 1 1.EXPLORATIRIO: Examinar las características de la variables, solucionar problemas procedente de la recogida de los datos 1.Variables Cualitativas: 1.Frecuencia Absolutas y Relativas 2.Gráfico de Barras 2.Variables Cuantitativas: Medidas de Tendencia Central: 1.Media Aritmética 2.Mediana 3.Medidas de Dispersión: 1.Desviación Típica y coeficiente de Variación 1.EXPLORATIRIO: Examinar las características de la variables, solucionar problemas procedente de la recogida de los datos 1.Variables Cualitativas: 1.Frecuencia Absolutas y Relativas 2.Gráfico de Barras 2.Variables Cuantitativas: Medidas de Tendencia Central: 1.Media Aritmética 2.Mediana 3.Medidas de Dispersión: 1.Desviación Típica y coeficiente de Variación Especificación: Presentación de la variable a analizar

Fase 2 Estimación y Análisis 1.INTERDEPENDENCIA: Estudia la relación entre dos o más variables 1.Variables Cualitativas 1.Tablas de Contingencia 2.Variables Cuantitativas 1.Diagrama de Dispersión 2.Coeficiente de Correlación 3.Modelo de regresión Lineal 1.INTERDEPENDENCIA: Estudia la relación entre dos o más variables 1.Variables Cualitativas 1.Tablas de Contingencia 2.Variables Cuantitativas 1.Diagrama de Dispersión 2.Coeficiente de Correlación 3.Modelo de regresión Lineal

17 Datos / EstadísticaSoftwareAplicaciones

Las empresas guiadas por análisis y datos rigurosos….. (I) 18 Ofrece mejores predicciones Visión del experto en selección de información Agregación de la información con técnicas estadísticas Mejores predicciones Las empresas que toman decisiones basadas en datos rigurosos ofrecen mejores resultados

19 Análisis Exploratorio Descriptivo de variables cualitativas: Si se desea analizar una variable de este tipo una distribución de frecuencias y un diagrama de barras es suficiente para tener una clara idea de las características de esa variable. 1.Distribución de Frecuencias: informa sobre los valores concretos que adopta una variable y sobre el número (y porcentaje) de veces que se repite cada valor 2.Diagrama de Barras 1.Distribución de Frecuencias: informa sobre los valores concretos que adopta una variable y sobre el número (y porcentaje) de veces que se repite cada valor 2.Diagrama de Barras

Tasas de crecimiento Inter- período Inter-anual Permite comparar el valor de una serie respecto de un período precedente Análisis Simple (descriptivos) de las variables cuantitativa

Número ÍndicesSimplesCompuestos Permite analizar la senda evolutiva de una magnitud respecto de una período o una unidad económica conocida como base Analiza la senda evolutiva de una única magnitud Analiza la senda evolutiva de una única un conjunto de magnitudes simultáneamente Análisis descriptivo de las variables cuantitativa

Estadísticos descriptivos de las variables cuantitativa Para analizar este tipo de variable se aplica las medidas de tendencia central y de dispersión así como gráficos que señalan la forma de distribución. 1.Media Aritmética: suma de todos los valores divididos por el número de observaciones. 2.Mediana. A diferencia de lo que ocurre con la media, la mediana es insensible a los valores extremos y por tanto es preferible a la media cuando la variable es asimétrica. 3.Varianzas: Medida de dispersión que se obtiene como el promedio de las diferencia cuadráticas de una variables respecto de su media 4.Mínimo: Valor más pequeño 5.Máximo: Valor más pequeño Para analizar este tipo de variable se aplica las medidas de tendencia central y de dispersión así como gráficos que señalan la forma de distribución. 1.Media Aritmética: suma de todos los valores divididos por el número de observaciones. 2.Mediana. A diferencia de lo que ocurre con la media, la mediana es insensible a los valores extremos y por tanto es preferible a la media cuando la variable es asimétrica. 3.Varianzas: Medida de dispersión que se obtiene como el promedio de las diferencia cuadráticas de una variables respecto de su media 4.Mínimo: Valor más pequeño 5.Máximo: Valor más pequeño

Estadísticos descriptivos de las variables cuantitativa