TAREA 1- TECNICAS PARA HALLAR DATOS, AL REALIZAR ANALISIS DE SISTEMAS

1.-# Análisis de correlaciones

Esta es una técnica de análisis datos estadístico. Sirve para determinar si existe una relación entre dos variables cuantitativas diferentes y cuan fuerte es esa relación entre las variables. Suele utilizarse cuando se sospecha que dos variables siguen o tiene una evolución similar. Ej: el indice IBEX 35 y el DAXX. Puedes profundizar aquí sobre el análisis de correlaciones.

2.-# Análisis de regresión

Se trata de otra de las técnicas de análisis de datos estadísticos para investigar la relación entre diferentes variables. Se utiliza cuando una se sospecha que una de las variables puede estar afectando (variable independiente) al comportamiento de la otra (variable dependiente) u otras. Puedes profundizar más sobre los análisis de regresión aquí y aquí.

3.-# Visualización de datos

La visualización de datos es de lejos una de las técnicas de análisis de datos más demandada y apreciada a día de hoy por lo fácil que resulta a través de un gráfico o imagen detectar patrones en los datos. Es especialmente útil cuando buscamos entender grandes volúmenes de datos de forma rápida y simplificada. Las infografías y gráficos son la forma más popular de este tipo de técnicas que utilizan softwares tipo Tableu Boureu o Qlick View

4.-# Análisis de escenarios

El análisis de escenarios consiste en analizar una variedad determinada de eventos futuroscon resultados alternativos. Es bueno utilizarlo cuando no estamos seguros sobre que decisión tomar o que curso de acción perseguir. Este es un buen ejemplo de análisis de escenarios

5.-# Data mining

El data mining o minería de datos es un proceso de análisis de datos pensado para trabajar con grandes volúmenes de datos. Ahora es más conocido como Big data y se usa para detectar patrones, relaciones o información relevante que pueda mejorar el desempeño de operaciones relacionadas con el cliente y el Internet de las cosas.

6.-# Análisis de sentimiento

Este es otra de las técnicas de análisis de datos que se ha vuelto muy popular gracias a las redes sociales. Trata de determinar la actitud de un individuo o grupo hacia un tema particular. Se usa cuando se busca comprender la opinión de los distintos agentes que interactúan en una industria. La gran dificultad de este tipo de análisis es que se basa en aspectos subjetivos muy difíciles de medir que tienen que ver con emociones humanas.

7.-# Análisis semánticos de textos

Este tipo de análisis, también conocido como minería de textos, es un proceso que trata de extraer valor a través del análisis semántico de grandes volúmenes de textos. Relacionado con la técnica anterior busca que los ordenadores sean capaces de entender lo que indexan y obtener datos de textos no estructurados. La herramienta que mejor conozco para este tipo de análisis es BItext.

8.-# Análisis o de patentes y literatura científica

Esta técnica de análisis de datos utiliza los meta datos de publicaciones científicas y patentes para extraer información sobre tendencias y relaciones entre estudios, autores o propiedad intelectual. Es una de las técnicas más usadas en la vigilancia de tendencias tecnológicas.

9.-# Simulación de Monte Carlo

Esta técnica de probabilidad matemática es usada para medir el riesgo aproximado de que un hecho determinado tenga lugar. Es muy útil para entender las implicaciones que puede tener un determinado curso de acción derivado de una decisión.

10.-# Programación y optimización matemática

También conocida como optimización lineal, es un método para identificar cual es mejor resultado posible dadas unas restricciones concretas a nuestra situación. Se utiliza mucho para resolver problemas dados en procesos de producción y determinar cómo minimizar los costes o maximizar los beneficios.

11.-# Predicción matemática

Es un conjunto de técnicas estadísticas que emplea datos de series temporales para predecir cuál es el resultado más probable que se puede dar en el futuro cercano. La base de estas técnicas de análisis de datos es fijarse en que es lo que ha ocurrido en el pasado para saber qué ocurrirá en el futuro. Es muy utilizado en proyecciones macro-económicas.

12.-# Redes neuronales

Esta tal vez sea una de las técnicas de análisis de datos más complejas que existen. Las redes neuronales tratan de simular el proceso de decisión e información del cerebro o grupos de neuronas. El objetivo de estas redes es simular el proceso de aprendizaje de un cerebro humano en una computadora para facilitar la toma de decisiones en inteligencias artificiales.

13.-# Experimientos AB

También conocidos como pruebas AB o split testing son unas de las técnicas más usadas en marketing digital para comprobar la reacción de los usuarios ante un mensaje y ver cual funciona mejor. Se utiliza sobre todo para testar hipótesis en el lanzamiento de un nuevo producto, una campaña publicitaria o un mensaje en un anuncio.

Metodo para analisis y diseño de sistemas

Investigación preliminar

Analisis

Diseño

Desarrollo de sistemas

Pruebas implementación

14.Procesado de señales

El procesado de señales es una combinación de técnicas de la ingeniería eléctrica y la matemática aplicada para analizar señales discretas y continuas. Por ejemplo, añadir una información a una señal portadora para que sea transmitida y se pueda recuperar más tarde en otro lugar (transmisión de radio o una conversación telefónica) o en otro momento (por ejemplo una fotografía tomada con una cámara digital o unos datos registrados en el disco duro del ordenador).

15.Análisis de series temporales

Análisis de secuencias de datos mediante la representación de valores de forma sucesiva para extraer características importantes de los datos. Algunos ejemplos de series temporales serian:

· Precio del alquiler de pisos durante una serie de meses.

· Evolución del índice del precio del trigo con mediciones anuales. Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria.

· Indices del precio del petróleo.

IVÁN QUINTERO, 8-928-2023