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Acerca de este Servicio
  1. Recolección de datos: Recopilar datos relevantes de varias fuentes, que pueden incluir bases de datos, hojas de cálculo, sitios web, sensores, redes sociales y más.
  2. Limpieza y preprocesamiento de datos: Esto implica limpiar los datos en bruto para eliminar errores, duplicados e inconsistencias, así como preparar los datos para el análisis transformándolos en un formato usable.
  3. Análisis exploratorio de datos (EDA): Explorar los datos para entender sus características, como distribuciones, relaciones entre variables y valores atípicos. Esto suele incluir visualizaciones como histogramas, gráficos de dispersión y diagramas de caja.
  4. Análisis descriptivo: Resumir e interpretar datos históricos para describir lo que ha ocurrido en el pasado. Esto puede incluir métricas como promedios, conteos, porcentajes y otras estadísticas resumidas.
  5. Análisis predictivo: Utilizar modelos estadísticos y algoritmos de machine learning para hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuras basadas en datos históricos. Esto puede involucrar técnicas como análisis de regresión, pronósticos de series temporales y clasificación.
  6. Análisis prescriptivo: Recomendar acciones o decisiones basadas en conocimientos derivados del análisis de datos.

Tecnología:

Excel

Google Analytics

Google Data Estudio

Tipo de análisis:

Análisis cualitativo

Análisis de impacto

Experiencia:

Analíticas web

Análisis de clústeres

Lenguaje de programación:

Python

SPSS

SQL

NoSQL