El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos para descubrir información útil, extraer conclusiones y fundamentar la toma de decisiones. No se trata solo de realizar cálculos numéricos. Se trata de formular las preguntas adecuadas, elegir los métodos correctos e interpretar los resultados con honestidad.

El proceso suele comenzar con una pregunta: ¿Qué queremos aprender? A continuación, se recopilan, limpian y analizan los datos. Los analistas buscan patrones, ponen a prueba hipótesis y construyen modelos. Finalmente, los resultados se comunican de forma que los no expertos puedan comprenderlos. El último paso suele ser el más difícil.

Tipos de análisis de datos:

• Descriptivo: ¿qué sucedió?
• Diagnóstico: ¿por qué ocurrió?
• Predictivo: ¿qué es probable que suceda?
• Prescriptivo: ¿qué debemos hacer al respecto?

Las herramientas abarcan desde hojas de cálculo hasta lenguajes de programación como Python y R, pasando por plataformas especializadas como Tableau y Power BI. Pero las herramientas no hacen al analista. El criterio sí. Un buen analista sabe cuándo una correlación carece de sentido, cuándo una muestra está sesgada y cuándo los datos simplemente no respaldan la conclusión que se pretende extraer.