En este episodio, vamos a hablar sobre el análisis de datos en Big Data y las técnicas y algoritmos clave que se utilizan para procesar y obtener información valiosa a partir de los datos. ¿Qué tipos de análisis existen y cuáles son sus objetivos? ¿Qué algoritmos son más adecuados para cada tipo de análisis? A lo largo de este episodio, vamos a responder a estas y otras preguntas y te vamos a dar ejemplos prácticos de cómo aplicar las técnicas y algoritmos de análisis de datos en Big Data.
Análisis de datos descriptivo
- Análisis descriptivo: el objetivo del análisis descriptivo es resumir y describir los datos de manera sencilla y fácilmente comprensible. Se utilizan técnicas como estadísticas básicas, gráficos y tablas para obtener información sobre el comportamiento y las características de los datos.
Análisis de datos predictivo
- Análisis predictivo: el objetivo del análisis predictivo es utilizar los datos históricos para predecir resultados futuros. Se utilizan algoritmos de machine learning como regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales para entrenar modelos que puedan hacer predicciones precisas
Análisis de datos prescriptivo
El análisis prescriptivo es un tipo de análisis que se centra en proporcionar soluciones y recomendaciones para mejorar los procesos y tomar decisiones. Sus objetivos son:
- Ayudar a las empresas y organizaciones a tomar decisiones informadas y optimizar sus procesos.
- Identificar problemas y oportunidades de mejora en diferentes áreas de la organización.
- Proporcionar recomendaciones y soluciones personalizadas para cada caso.
- Predecir el impacto y la viabilidad de las diferentes opciones y tomar decisiones en consecuencia.
