Business Analytics es un proceso que implica el uso de técnicas y herramientas estadísticas, de minería de datos y de inteligencia artificial para analizar datos empresariales y convertirlos en información y conocimiento útil para la toma de decisiones. Esta disciplina combina habilidades técnicas con habilidades empresariales para brindar una visión clara del rendimiento empresarial y ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. A continuación, te presento algunas de las áreas principales que abarca el Business Analytics: Análisis de datos : El análisis de datos es el proceso de recopilar, organizar y analizar datos empresariales para obtener información útil. Incluye técnicas como la minería de datos, el análisis estadístico y el aprendizaje automático para descubrir patrones y tendencias en los datos. Análisis de rendimiento empresarial : El análisis de rendimiento empresarial implica la evaluación del rendimiento de una empresa en relación con sus objetivos y métricas
Los algoritmos descriptivos y predictivos son dos tipos de algoritmos utilizados en la analítica de datos y la minería de datos para analizar grandes conjuntos de datos y extraer información valiosa de ellos.
Los algoritmos descriptivos son aquellos que se utilizan para describir y resumir los datos. Estos algoritmos se utilizan para encontrar patrones, tendencias y características de los datos. Algunos ejemplos de algoritmos descriptivos incluyen la estadística descriptiva, el análisis de componentes principales (PCA), el análisis de clúster y la minería de reglas de asociación.
Por otro lado, los algoritmos predictivos son aquellos que se utilizan para predecir el comportamiento o los resultados futuros de un conjunto de datos. Estos algoritmos se utilizan para hacer predicciones basadas en los patrones y tendencias identificados en los datos. Algunos ejemplos de algoritmos predictivos incluyen la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuronales.
Ambos tipos de algoritmos son importantes en la analítica de datos y la minería de datos. Los algoritmos descriptivos ayudan a los analistas de datos a comprender los datos y a identificar patrones importantes que pueden ser útiles para la toma de decisiones. Los algoritmos predictivos, por otro lado, permiten a los usuarios hacer predicciones y tomar decisiones informadas sobre el futuro basándose en los patrones identificados en los datos.
Es importante tener en cuenta que el éxito de cualquier algoritmo depende en gran medida de la calidad de los datos que se están analizando. Si los datos son incompletos, inconsistentes o inexactos, los resultados del análisis pueden ser incorrectos o inútiles. Por lo tanto, es importante asegurarse de que los datos estén limpios, sean precisos y sean representativos de la población que se está analizando antes de aplicar cualquier algoritmo.