Los métodos cuantitativos son débiles en términos de validez interna, pues casi nunca se sabe si miden lo que quieren medir, pero a su vez resultan bastante fuertes en validez externa; lo que encuentran es generalizable al conjunto de una población. En este caso, para los métodos cualitativos sucede todo lo contrario, son muy precisos en la información obtenida basándose en lo que se buscaba, pero carecen de validez externa. Existen diferentes tipos de investigación y según la naturaleza de la información que se recoge para responder al problema investigativo, estas pueden ejecutarse bajo dos paradigmas, la investigación cuantitativa o la cualitativa. La observación directa de eventos o comportamientos proporciona datos en tiempo real y puede ser útil en entornos naturales. El análisis de datos se lleva a cabo en diversas disciplinas y campos, como la ciencia de datos, la estadística, la investigación de mercado, la inteligencia empresarial, entre otros.

El análisis de la información implica el proceso de identificación y extracción de información importante de una fuente dada. La información extraída se organiza luego en encabezados y subencabezados según un esquema predefinido. El análisis funcional de la conducta parece algo sencillo, pero nada más lejos https://ccnadesdecero.es/profesion-analisis-datos-curso-online/ de la realidad. Es necesario que el/ la profesional que vaya a realizarlo conozca al menos los principios básicos que hay detrás de ellas, especialmente lo referente a las relaciones entre variables. Todo ello es debido a que dentro del análisis se enfatiza la influencia de una sobre la otra y viceversa.

La Importancia del Análisis de Datos en la Actualidad

Un análisis de información, para que resulte confiable, debe combinar la investigación cuantitativa y la cualitativa, desde el inicio del mismo. El análisis de información forma parte del proceso de adquisición y apropiación de los conocimientos latentes acumulados en distintas fuentes de información. El análisis busca identificar la información “útil”, es decir, aquella curso de analista de datos que interesa al usuario, a partir de una gran cantidad de datos. El análisis de datos se ha convertido en un pilar esencial en la toma de decisiones efectiva, tanto en el ámbito empresarial como en la investigación. En este artículo, exploraremos qué es el análisis de datos, su relación con el Big Data, sus etapas fundamentales y proporcionaremos ejemplos ilustrativos.

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Todas estas investigaciones llevan un basamento teórico detrás, como guía para el desarrollo de las mismas; basamento teórico que puede descansar en los métodos de investigación cuantitativas o cualitativas. Aunque se ha estado discutiendo en los últimos tiempos, con gran fuerza si estos llamados estudios de inteligencia o análisis de información deben ser efectuados bajo los paradigmas de la investigación cualitativa o cuantitativa. Con QServus, la interpretación y el análisis de los datos recogidos se convierten en una tarea sencilla y eficaz.

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La investigación cualitativa estudia los contextos estructurales y situacionales, tratando de identificar la naturaleza profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su estructura dinámica. En los métodos de investigación cualitativos los investigadores no sólo tratan de describir los hechos sino de comprenderlos mediante un análisis exhaustivo y diverso de los datos y siempre mostrando un carácter creativo y dinámico. Otro aspecto de la Metodología de la Investigación son los estudios cualitativos, que se han venido retomando luego de un casi dominio de los métodos de investigación cuantitativos. El anterior planteamiento hace una división del análisis de información en varias categorías, en cada una de las cuales se entregan los resultados con un nivel de importancia distinto. Según lo que se ha visto hasta el momento, esta división no es necesaria; pues un análisis de información debe poseer cada una de estas categorías, unidas en un todo para formar un documento único e irrebatible.

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El análisis cualitativo es comúnmente utilizado en ciencias sociales, estudios antropológicos, estudios de caso, investigaciones cualitativas y en áreas donde se busca comprender perspectivas, creencias, actitudes y experiencias subjetivas. La toma de decisiones basada en datos, a veces abreviada como DDDM por sus siglas en inglés, puede definirse como el proceso de tomar decisiones empresariales estratégicas basadas en hechos, datos y métricas en lugar de en la intuición, la emoción o la observación. El análisis prescriptivo toma toda la información obtenida de los tres primeros tipos de análisis y la utiliza para formular recomendaciones sobre cómo debe actuar una empresa.

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