¿Cómo te ayudas a analizar?

¿Qué tipos de pronóstico puedes hacer en el análisis de datos?

Aquí hay algunos ejemplos sobre cómo se puede utilizar la inteligencia artificial en el análisis de datos para hacer predicciones en diferentes campos:

Comercio electrónico:

1. Amazonas: Use para recomendar productos a los clientes en función de su historial de navegación e compras. Ha llevado a un aumento significativo en las ventas y la participación del cliente.
2. Objetivo: Utilizó la IA para predecir la actividad del cliente en función de sus hábitos de compra, enviándoles cupones y ofertas relevantes. Esta estrategia generó controversia, pero también demostró el potencial en el marketing personalizado.

Salud:

1. Salud de Google: Desarrolle algoritmos para detectar los primeros signos de retinopatía diabética, una complicación de la diabetes que puede conducir a la ceguera, analizando las imágenes de la retina.
2. IBM Watson Health: Use inteligencia artificial para analizar datos médicos e identificar modelos que puedan ayudar a diagnosticar y procesar el cáncer.

Finanzas:

1. PayPal: Usar para detectar transacciones fraudulentas, analizar modelos de comportamiento e identificar anomalías.
2. Bloomberg: Con la ayuda de analizar los datos del mercado y generar informes y pronósticos para los inversores.

¿Cómo usar el IA en la fecha de análisis?

La integración en el análisis de datos ya no es un lujo, sino una necesidad para los analistas de datos que desean seguir siendo competitivos en la era digital. Pero, ¿cómo puede comenzar a usar esta tecnología para mejorar sus procesos comerciales y tomar mejores decisiones?

1. En primer lugar, es importante identificar las áreas donde es posible aportar el valor agregado más alto. Podría ser la automatización de actividades repetitivas, como la limpieza y el procesamiento previo de los datos o la identificación de modelos y tendencias complejas en sus datos. Una vez que haya establecido objetivos, puede comenzar a explorar las diferentes herramientas y plataformas disponibles en el mercado.

Ejemplo: Una tienda en línea puede querer utilizar la IA para analizar los datos de ventas e identificar los mejores productos de venta, para adaptar su estrategia de marketing y aumentar los ingresos.

2. Elija las herramientas que se adapten mejor a sus necesidades y presupuestos. Hay una amplia gama de opciones. Asegúrese de elegir una herramienta que sea fácil de usar y que se integre fácilmente en su trabajo existente.

Ejemplo: Una pequeña empresa podría optar por una plataforma de código abierto como Knime, mientras que una gran empresa podría invertir en una solución corporativa como DATABRKS.

3. Otro aspecto importante es la preparación de los datos. ¿Por qué? Porque, la calidad de los datos es particularmente importante para obtener resultados precisos y relevantes. Asegúrese de que sus datos estén limpios, completos y bien estructurados antes de insertarlos en los modelos AI. También es importante tener una comprensión clara de los datos analizados y las preguntas que desea responder.

Ejemplo: Supongamos que un banco quiere usar la IA para evaluar el riesgo de crédito del cliente. Si los datos sobre los ingresos del cliente están incompletos o contienen errores (por ejemplo, ingresos anuales de 10,000 ella en lugar de 100,000 SE), el modelo generará pronósticos inexactos, lo que podría llevar a préstamos a clientes de alto riesgo o rechazar a los clientes que se pueden resolver.

4. Después de implementar el análisis de datos, es importante monitorear y evaluar el rendimiento de los modelos. Asegúrese de generar resultados precisos y relevantes y regularlos según sea necesario. También es importante comunicar claramente los resultados del análisis, para que los tomadores de decisiones de su empresa puedan entenderlo y utilizarlo.

Ejemplo: Si un modelo de pronóstico de ventas no es lo suficientemente preciso, puede ajustar sus parámetros o agregar nuevos datos para mejorarlo.

Por último, pero no menos importante, es importante invertir en educación y cursos de analistas de datos profesionales. Es por eso que NewTech Academy ha lanzado un analista de datos 100%remoto, en el que tendrá la oportunidad de aprender de los ancianos en el sector. Si desea registrarse o simplemente obtener más detalles, complete el módulo en la esquina superior derecha.

Top 6 herramientas para el análisis de datos

1. Luzmo

Este software es ideal si desea integrar el análisis de datos en las aplicaciones existentes. Con su editor intuitivo de arrastre por la resistencia, es posible crear informes interactivos e interactivos de tablero e interactivos de manera rápida y fácil, sin la necesidad de conocer la codificación. La integración de ChatGPT u otras herramientas le permite generar automáticamente pinturas a bordo con solicitudes simples, ahorrar tiempo y esfuerzos.

2. Tableau

Si usted es un científico de datos o un analista de citas, Tableau ofrece una amplia gama de funciones que incorporan inteligencia artificial a un nivel avanzado. Puede usar modelos predictivos para anticipar tendencias futuras, crear escenarios hipotéticos para probar diferentes estrategias y usar el modelado estadístico para comprender mejor los datos.

3. Microsoft Power BI

Esta plataforma es perfecta si desea analizar datos textuales, como los comentarios o las redes sociales de los clientes. Con sus funciones que ha integrado, puede analizar sus sentimientos, extraer frases clave y detectar el lenguaje, obteniendo así información preciosa sobre opiniones y preferencias de los clientes.

4. Knime

Si está buscando una plataforma de código abierto para la ciencia de datos, considere esta herramienta. Su interfaz de arrastre facilita el diseño, la capacitación y la aplicación de modelos de aprendizaje automático, incluso si no tiene experiencia en programación.

5. Databrks

Esta plataforma unificada combina estadísticas y análisis de datos, proporcionando una infraestructura escalable y flexible para realizar aplicaciones de inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático. Si necesita una solución fuerte y personalizable para el análisis de datos, recomendamos DatabRks.

6. Respuesta

Esta herramienta para el análisis de la fecha funciona como asistente de IA. Es posible conectar los datos de diferentes fuentes, enfrentar preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas rápidas y relevantes, así como datos proactivos basados ​​en datos.

¿Cuáles son los desafíos y riesgos asociados con el uso de IA en el análisis de los datos?

Además de estos desafíos, existe el riesgo de que los modelos sean «opacos» o difíciles de interpretar. A veces, puede ser difícil entender exactamente cómo un algoritmo ha alcanzado una cierta conclusión o pronóstico. Esta falta de transparencia puede ser problemática, especialmente en sectores como la salud o la justicia, en las que las decisiones de inteligencia artificial pueden tener consecuencias significativas en la vida de las personas.

Otro aspecto importante a considerar es el impacto potencial en la fuerza laboral. Aunque es posible automatizar muchas actividades, se teme que pueda conducir a una pérdida de trabajo en ciertas áreas. Es aconsejable pensar en las formas de usarlo de manera responsable y ética, para que se beneficien de empresas y empleados.

Nuestra conclusión?

Es esencial recordar que no es una solución mágica para todos los problemas de análisis de datos. Es más bien una herramienta poderosa que debe usarse con sabia y discernimiento. Al comprender y enfrentar estos desafíos y riesgos, podemos capitalizar el potencial de obtener información valiosa y tomar mejores decisiones, sin comprometer la ética, la seguridad o el bien de la empresa. Si desea saber más sobre el impacto que tiene en la esfera de TI y descubrir las últimas tecnologías de inteligencia artificial, ¡lo invitamos a visitar nuestro blog!