El análisis ad hoc es una potente técnica utilizada en el análisis de datos para explorar y descubrir información a partir de un conjunto de datos en función de las necesidades. A diferencia del análisis tradicional, que sigue preguntas o hipótesis predefinidas, el análisis ad hoc permite a los analistas explorar libremente los datos, plantear nuevas preguntas y encontrar patrones o relaciones inesperados.
Aquí queremos mostrarte un poco de cómo hacer este análisis con éxito, a través de una guía paso a paso te hablaremos sobre cómo hacer análisis ad hoc de forma eficaz y extraer información valiosa de sus datos.
Define tus objetivos, recopila y prepara los datos
El primer paso para hacer un análisis ad hoc exitoso es este, es importante tener claros tus objetivos. ¿Qué preguntas o problemas específicos intentas abordar? Define el alcance y el propósito de tu análisis para guiar tu exploración de forma eficaz. Esto te ayudará a mantenerte centrado y asegurarte de que tu análisis se alinea con tus objetivos.
Por otro lado, céntrate en recopilar los datos relevantes para tu análisis y asegúrate de que están limpios, organizados y en un formato adecuado para el análisis. Esto puede implicar la fusión de varios conjuntos de datos, la limpieza de valores erróneos o que faltan y la transformación de variables si es necesario.
La calidad de los datos influirá en gran medida en la precisión y fiabilidad de los resultados de los análisis ad hoc.
Explora los datos y formula preguntas e hipótesis
Inicia por familiarizarse con tu conjunto de datos. Observa las variables, sus distribuciones y cualquier patrón que pueda surgir. Además, no debes de usar estadísticas de resumen, visualizaciones y técnicas de análisis exploratorio de datos para comprenderlos mejor. Esta exploración inicial te ayudará a identificar posibles áreas de interés para análisis posteriores.
Basándote en tu exploración inicial, formula preguntas o hipótesis específicas que desees investigar más a fondo. Estas preguntas deben responder a los objetivos definidos anteriormente. Pueden ser amplias o específicas, pero deben guiar el análisis y centrar la exploración.
Elige las técnicas analíticas y haz el análisis
Selecciona las técnicas analíticas adecuadas para responder a tus preguntas o comprobar tus hipótesis. Puede tratarse de análisis estadísticos, extracción de datos, aprendizaje automático o cualquier otro método pertinente.
De igual modo, considera la naturaleza de tus datos, los objetivos de tu análisis y las herramientas o software disponibles para elegir las técnicas más adecuadas. También es importante que hagas el análisis utilizando las técnicas elegidas.
Esto puede implicar la ejecución de consultas, la aplicación de pruebas estadísticas, la creación de modelos o cualquier otro paso necesario. Documenta tu proceso y asegúrate de que es reproducible, para que otros puedan entender y validar tus conclusiones.
Interpretar y validar los resultados
Una vez obtenidos los resultados, hay que interpretarlos en el contexto de los objetivos y las preguntas o hipótesis formuladas. ¿Coinciden los resultados con tus expectativas? ¿Proporcionan nuevas perspectivas o plantean nuevas preguntas? Valida tus conclusiones comprobando la significación estadística, realizando análisis de sensibilidad o consultando a expertos en la materia si es necesario.
Comunicar y visualizar
En este punto llega el momento de presentar tus conclusiones de forma clara y concisa. Para ello, usa visualizaciones, tablas y gráficos para comunicar eficazmente tus conclusiones. Asimismo, adapta la comunicación a tu público, teniendo en cuenta su nivel de conocimientos técnicos y sus intereses específicos.
Otro punto que debes tener presente es que en todo momento debes proporcionar contexto, explicar las limitaciones y destacar las implicaciones prácticas de tu análisis.
Exploración iterativa
El análisis ad hoc no es un proceso puntual. Por el contrario, es un proceso iterativo que implica exploración, refinamiento y descubrimiento continuos. A medida que descubras nuevas perspectivas o abordar nuevas cuestiones, revisa tus objetivos y repite los pasos descritos anteriormente. Este enfoque iterativo te permite profundizar en tu comprensión y extraer más valor de tus datos.