Análisis de Datos
Páginas Vistas Únicas
Páginas vistas: Número total de páginas vistas por nuestros visitantes.
Páginas vistas únicas: Número de páginas diferentes que visualiza
cada visitante, sin importar la cantidad de veces que es
visualizada una página.
Número total de páginas vistas: las visitas repetidas a una misma
página también se contabilizan.
Visitantes Únicos
Visitantes únicos de Google Analytics (GA): cuántas personas han visitado tu sitio web
durante un periodo determinado, GA nos permite ver cuantos visitantes únicos de tu sitio
para el periodo o la dimensión.
Número de visitantes no duplicados (contabilizados una sola vez) que han accedido a tu
sitio web durante el periodo de tiempo especificado.
Dos informes importantes y relacionados.
Los visitantes únicos tienen que ver con el número de visitantes absolutos (Cookie 2 años)
que accedieron a nuestra página durante un Periodo de tiempo.
El informe de Nuevos (New Visitor) vs. Recurrentes (returning visitor) nos dice qué
porcentaje de nuestros visitantes nos visitaron por primera vez durante un periodo de
tiempo.
Tiempo en el sitio: El tiempo de estancia de una visita en el sitio se calcula con
la suma de estancias en cada una de las páginas que visita. La página de salida no
computa en el sumatorio, ya que no es posible conocer el tiempo de estancia en
ella.
Promedio de tiempo en la página vs. Promedio de tiempo en el sitio.
Los promedios se calculan de forma diferente para el de página y el de Sitio.
El informe de Duración de las visitas, nos muestra nuestro tráfico agrupado en función del
tiempo que permaneció en nuestra web. Esto permite ver a nuestros visitantes agrupados
en tramos temporales.
Promedio de tiempo en el sitio es una métrica incluida en varios informes diferentes.
GA es intuitivo, quiere darte la información que necesitas así que en cualquier informe
podrás encontrar diferentes métricas, es un trabajo divertido ir clicando en cada sitio,
navegar en cada dato, irás descubriendo el potencial que tiene.
Informes Estándard
Cuando un visitante llega a su sitio web, Google Analytics detecta de dónde viene, cuál es la fuente del tráfico. Esta fuente se puede clasificar como:
Directo
Orgánico (gratuito)
De campaña.
De referencia: se definen como el tráfico a su sitio que
procede de otro sitio web.
Vea nuestro máster en Seo Avanzado
1. Definición del Análisis de Datos
El análisis de datos es el conjunto de métodos y técnicas que se aplican para extraer información significativa de datos crudos. Esto puede incluir la identificación de patrones, tendencias, correlaciones y la creación de modelos predictivos. El análisis puede ser realizado en diferentes etapas de los datos, desde su recolección hasta la interpretación final.
El análisis de datos tiene aplicaciones en una variedad de áreas, como la ciencia de datos, estadística, marketing, finanzas, y tecnología de la información.
2. Tipos de Análisis de Datos
Existen varias formas de analizar los datos según el tipo de información y los objetivos perseguidos:
2.1. Análisis Descriptivo
Este tipo de análisis se enfoca en describir las características de un conjunto de datos. Generalmente, se utiliza para resumir o mostrar de manera sencilla las propiedades de los datos, como la media, mediana, moda, desviación estándar, entre otros.
- Objetivo: Responder a la pregunta «¿Qué ha sucedido?».
- Técnicas: Tablas, gráficos, diagramas, estadísticas descriptivas.
2.2. Análisis Predictivo
El análisis predictivo se basa en el uso de datos históricos y técnicas estadísticas para hacer predicciones sobre eventos futuros. Se emplea en áreas como el marketing, la ciencia, la meteorología, entre otros.
- Objetivo: Responder a la pregunta «¿Qué sucederá?».
- Técnicas: Modelos de regresión, árboles de decisión, redes neuronales, análisis de series temporales.
2.3. Análisis Prescriptivo
Este tipo de análisis no solo predice lo que sucederá, sino que también sugiere acciones que pueden tomarse para maximizar los resultados deseados. En general, se utiliza para la toma de decisiones y la optimización.
- Objetivo: Responder a la pregunta «¿Qué deberíamos hacer?».
- Técnicas: Algoritmos de optimización, análisis de escenarios, simulación.
2.4. Análisis Diagnóstico
Este análisis busca determinar la causa de un fenómeno o problema. Ayuda a comprender «por qué ocurrió algo» al revisar patrones pasados y correlaciones en los datos.
- Objetivo: Responder a la pregunta «¿Por qué sucedió?».
- Técnicas: Análisis de correlación, minería de datos, análisis de causas raíces.
3. Técnicas Comunes de Análisis de Datos
3.1. Análisis Estadístico
El análisis estadístico es fundamental para el análisis de datos cuantitativos. Permite la interpretación de grandes volúmenes de información y la extracción de conclusiones a partir de ellos.
- Técnicas: Promedio, mediana, varianza, desviación estándar, análisis de correlación, pruebas de hipótesis.
3.2. Minería de Datos
La minería de datos es un proceso de exploración de grandes bases de datos para encontrar patrones ocultos, tendencias y relaciones entre los datos. Es muy utilizada en marketing, ciencias sociales y ciencias de la salud.
- Técnicas: Algoritmos de clustering, árboles de decisión, análisis de texto, asociación de reglas.
3.3. Análisis de Series Temporales
Se trata de analizar datos que se recopilan de manera secuencial a lo largo del tiempo, con el fin de identificar tendencias, ciclos y patrones recurrentes.
- Técnicas: Modelos ARIMA, suavizamiento exponencial, descomposición de series temporales.
3.4. Machine Learning (Aprendizaje Automático)
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos para analizar datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin intervención humana. Se basa en el uso de datos históricos para «enseñar» al sistema.
- Técnicas: Regresión, clasificación, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial (SVM), clustering.
3.5. Análisis de Sentimiento
Es una técnica utilizada para analizar opiniones y emociones expresadas en textos, como comentarios en redes sociales, encuestas o reseñas de productos.
- Técnicas: Procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de texto, algoritmos de clasificación de sentimientos.
4. Herramientas Comunes de Análisis de Datos
Las herramientas de análisis de datos varían según el tipo de análisis y la complejidad de los datos. Algunas de las más utilizadas incluyen:
4.1. Herramientas de Software
- Excel: Para análisis básicos y visualización de datos mediante gráficos y tablas.
- R: Un lenguaje de programación utilizado para análisis estadísticos avanzados y minería de datos.
- Python: Usado ampliamente en análisis de datos, ciencia de datos y machine learning gracias a bibliotecas como pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, entre otras.
- SAS: Herramienta profesional utilizada para análisis estadísticos y grandes volúmenes de datos.
- Tableau: Plataforma de visualización de datos que permite crear dashboards interactivos.
4.2. Herramientas de Big Data
- Hadoop: Framework de código abierto utilizado para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos en entornos distribuidos.
- Spark: Framework de procesamiento en tiempo real para Big Data.
- Google BigQuery: Plataforma de análisis de datos a gran escala que utiliza Google Cloud.
5. Importancia del Análisis de Datos
- Toma de decisiones informadas: Permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en hechos y datos reales, en lugar de suposiciones o intuiciones.
- Mejora de la eficiencia: Ayuda a identificar áreas de mejora y optimización de procesos.
- Predicciones más precisas: El análisis predictivo permite prever eventos futuros y estar preparados para ellos.
- Personalización: En áreas como marketing, el análisis de datos permite personalizar productos y servicios a las necesidades de los clientes.
- Detección de tendencias: Permite identificar cambios y patrones en el comportamiento de los consumidores, los mercados y otros factores clave.
6. Desafíos en el Análisis de Datos
- Calidad de los Datos: Los datos erróneos o incompletos pueden llevar a conclusiones incorrectas.
- Volumen de Datos: Manejar grandes cantidades de datos puede ser un desafío, especialmente con herramientas y recursos limitados.
- Privacidad y Seguridad: Asegurar que los datos sensibles sean manejados de manera ética y segura es crucial en muchos sectores.
- Interpretación de Resultados: La interpretación incorrecta de los resultados puede llevar a decisiones equivocadas.