Análisis de datos

 1) ¿En que consiste el análisis de datos?:

El análisis de datos constituye un amplio campo que se ocupa del procesamiento de datos sin procesar para convertirlos en información nueva y de utilidad que ayuda a transformar los negocios, acelerar la innovación y predecir resultados futuros.

Fuente:https://www.hpe.com

2) ¿Porque es importante vincular los datos recopilados a través de la clasificación?:

La clasificación de datos es fundamental para gestionar su ciclo de vida dentro de una organización. Comprender la naturaleza y el valor relativo de los datos permite orientar su almacenamiento, uso, archivo y, finalmente, eliminación, garantizando así su relevancia y eficiencia en todo momento de su ciclo de vida.

Fuente:https://encompaas.cloud

3) ¿Que instrumentos se utilizan para clasificar los datos?:

Entrevistas.

Observaciones.

Documentos de archivo y fuentes gubernamentales.

Experimentos de laboratorio.

Cuestionario de papel o cuestionarios online.

Focus groups presenciales o focus groups online.

Comunidades online.

Fuente:https://www.questionpro.com

4) ¿Cuáles son los aspectos positivos dentro de una matriz dofa?:

La DOFA es una herramienta útil para la toma de decisiones, ya que permite identificar los factores que pueden afectar el resultado. Al analizar las debilidades, fortalezas, oportunidades y amenazas, se pueden tomar decisiones informadas que maximicen los resultados positivos y minimicen los riesgos.21 sept. 2023

Fuente:https://programas.uniandes.edu.co

5) ¿Cuáles son las consideraciones que se deben tomar en cuenta para elaborar una tabla instruidas de datos agrupados?:

Para crear una tabla instruida de datos agrupados, se deben considerar varios aspectos clave, incluyendo la selección adecuada del rango, la determinación del número de intervalos, la amplitud de los intervalos y la identificación de la frecuencia absoluta y relativa de cada intervalo. 

1. Selección del Rango: 

Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo de los datos.

Consideraciones: Asegurarse de que el rango abarque todos los valores de la variable.

2. Determinación del Número de Intervalos: 

Regla de Sturges:

Una fórmula común para determinar el número de intervalos (k) es k = 1 + 3.322 * log(n), donde n es el número total de datos.

Consideraciones:

El número de intervalos debe ser lo suficientemente grande para representar la distribución de datos, pero no tan grande que cada intervalo tenga pocos datos.

3. Amplitud de los Intervalos: 

Amplitud: Es la diferencia entre el límite superior e inferior de cada intervalo.

Consideraciones: La amplitud debe ser uniforme para todos los intervalos para facilitar la interpretación.

4. Frecuencia Absoluta y Relativa:

Frecuencia Absoluta (fi): Número de datos que caen dentro de cada intervalo. 

Frecuencia Relativa (hi): Porcentaje de datos que caen dentro de cada intervalo, calculado como fi/n * 100. 

Consideraciones: Ambas frecuencias deben ser calculadas y presentadas en la tabla. 

5. Otros Aspectos:

Límites de Clase: Los límites inferior y superior de cada intervalo. 

Marca de Clase: El punto medio de cada intervalo, obtenido sumando los límites y dividiendo por 2. 

Presentación: La tabla debe ser clara, organizada y fácil de leer, con etiquetas claras para cada columna. 

Elementos de datos agrupados:

1) Límite superior:

Un límite superior es la cantidad máxima que una acción o un contrato de futuros de índices o materias primas puede subir en una sola sesión de operativa.

Fuente:https://www.ig.com

2) El límite inferior de cada clase es el menor valor de la clase. Por el contrario, el límite superior de cada clase es el mayor valor de la clase.

Fuente:https://www.mathway.com

3) La frecuencia absoluta acumulada:

 es la suma de las frecuencias absolutas que se va acumulando hasta ese dato, es decir, la frecuencia absoluta acumulada de un dato en concreto se obtiene sumando su frecuencia absoluta a las frecuencias absolutas de los datos que son menores que él.

Fuente:http://prepa8.unam.mx

4) promedio:

Promedio Esta es la media aritmética y se calcula sumando un grupo de números y dividiendo a continuación por el recuento de esos números. Por ejemplo, el promedio de 2, 3, 3, 5, 7 y 10 es 30 dividido por 6, que es 5.

Fuente:https://support.microsoft.com

5) la moda:

La moda es el punto del conjunto de datos que ocurre más frecuentemente. La moda es útil cuando en un conjunto de datos hay muchos valores repetidos. Puede no haber ninguna moda, haber una moda o modas múltiples en un conjunto de datos.

Fuente:https://es.khanacademy.org

6) frecuencia relativa:

Una frecuencia relativa es el cociente (fracción o proporción) entre el número de veces que se produce un valor de los datos en el conjunto de todos los resultados y el número total de resultados.

Fuente:https://openstax.org

Ejemplo de una tabla de datos agrupados hecha por mi: