Introducción a las herramientas digitales

UNIVERSIDAD JORGE BRASADRE GROHMANN

FACULTAD DE CIENCIAS JURIDICAS Y EMPRESARIALES

ESCUELA PROFESIONAL DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

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Informe

obtención y preparación de datos 

Asignatura

Introducción a las herramientas digitales

Docente

Juan Miguel Choque Flores

Alumno

Edsonn Raul Huari Callo Ticona

Tacna-Peru

2026  

Índice

• Introducción                    
• Procesos de obtención
• Comprensión
• Preparación
• Limpieza de datos
• Análisis estadísticos
• Conclusiones
• Recomendaciones
• Referencias bibliográficas

I. INTRODUCCIÓN

En la actualidad, el análisis de datos se ha convertido en una herramienta de gran utilidad en diversos ámbitos. Con la creciente generación de información diaria, se ha creado la necesidad de diseñar métodos apropiados para la recolección, organización y análisis efectivo de datos, con el fin de conseguir extraer información útil, identificar patrones y obtener conclusiones que ayuden en la toma de decisiones estratégicas.

No obstante, uno de los principales problemas en el análisis de datos es la mala administración de la información, sobre todo en las etapas iniciales, como la obtención, preparación y limpieza de los datos, dando como resultado un análisis erróneo y poco fiable de los datos.

Por tanto, el objetivo de este trabajo es describir el proceso de obtención de datos, comprensión, preparación, limpieza de datos y análisis estadístico, para que de este modo se comprenda cómo funcionan cada uno de estos procesos

II. PROCESO DE OBTENCIÓN DE DATOS

La recopilación de datos es un proceso sistemático que tiene como fin reunir observaciones o mediciones. Ya sea que se realice una investigación con fines comerciales, gubernamentales o académicos, la recopilación de datos permite obtener un conocimiento de primera mano y perspectivas originales sobre el problema de investigación.

Tipos de fuentes

a) Recopilación de datos primarios

Los datos primarios son la información recopilada directamente de la fuente. Se trata de datos de primera mano, es decir, se recogen con un objetivo específico y suelen ser más precisos.

• Encuestas y cuestionarios

• Entrevistas

• Observaciones

• Grupos focales

• Experimentos y prueba

b) Recopilación de datos secundarios

Los datos secundarios se refieren a información preexistente recopilada por terceros. Son rentables, de fácil acceso y se usan con frecuencia para los análisis de tendencia, la investigación de la competencia y los estudios de datos históricos.

• Registros públicos y datos gubernamentales

• Informes de la industria y estudios de investigación de mercado

• Artículos de investigación académica y científica

• Redes sociales y análisis web

• Bases de datos empresariales y proveedores de datos de terceros

Métodos de recopilación de datos

a) Método cuantitativo

Consiste en valores que pueden medirse numéricamente, como los puntos de datos discretos (como el número de productos vendidos) o puntos de datos continuos (como la temperatura o las cifras de ingresos).

b) Método cualitativo

Consiste en valores no numéricos que son descriptivos y capturan características, conceptos o experiencias que los números no pueden medir, como las reseñas de productos o los comentarios en redes sociales.

c) Método automatizado y digital

Consiste en la utilización de herramientas automatizadas que extraen datos de sitios web, redes sociales y directorios en línea, para el seguimiento de precios, la investigación de la competencia y el análisis de sentimientos.

Beneficios de la recopilación de datos

Mejora la toma de decisiones, ya que proporciona información clara y fiable para tomar decisiones informadas.

Ayuda a detectar patrones y predecir resultados futuros.

Mejora los servicios, ya que los comentarios de los clientes o usuarios ayudan a perfeccionar los productos o experiencias.

Valida teorías y ayuda en la resolución de problemas.

III. COMPRENSIÓN DE DATOS

En la comprensión de datos, lo que se busca es examinar y entender la información recolectada para su posterior transformación o análisis estadístico. En esta fase, lo que se busca es reconocer la estructura, el contenido y la calidad de los datos, con el propósito de percibir posibles errores, inconsistencias o patrones relevantes.

Análisis exploratorio de datos (EDA)

El análisis EDA se utiliza principalmente para tener una mejor manera de manipular las fuentes de datos para obtener respuestas que se necesitan; asimismo, facilita el descubrimiento de patrones, detectar anomalías y probar hipótesis o verificar suposiciones.

TIPOS DE EDA

No gráfico univariante: Es la forma más simple de análisis de datos, donde los datos que se analizan consisten en una sola variable. El objetivo principal del análisis univariante es describir los datos y encontrar patrones dentro de ellos.

Gráfico univariante: Los métodos gráficos proporcionan una imagen completa de los datos.

Entre los tipos más comunes de gráficos están los siguientes:

Diagramas de tallos y hojas: muestran todos los valores y formas de distribución de los datos.

Histogramas: un gráfico de barras en el que cada barra representa la proporción de casos para un rango de valores.

Diagrama de caja: representa gráficamente el resumen de cinco números, que son el mínimo, el primer cuartil, la mediana, el tercer cuartil y el máximo.

No gráfico multivariante: Los datos multivariantes surgen de más de una variable. El objetivo es mostrar la relación entre dos o más variables de los datos a través de tabulación cruzada o estadística.

Gráfico multivariante: Los datos multivariantes utilizan gráficos para mostrar las relaciones entre dos o más conjuntos de datos.

Diagrama de dispersión: se utiliza para trazar puntos de datos en un eje horizontal y vertical para mostrar cuánto se ve afectada una variable por otra.

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