Artigo - Editora Artemis

Artigo

Baixe agora

Livros

FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE ANALÍTICA DE DATOS

El presente capítulo explora de manera ilustrativa y ordena los principios esenciales y las aplicaciones prácticas del análisis de datos. Se abordan las definiciones y categorías clave del análisis de datos, incluyendo el análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo. La evolución histórica del Data Analytics se examina desde sus inicios en la estadística moderna hasta las tecnologías actuales de inteligencia artificial y análisis en la nube. Además, se diferencian claramente los conceptos de Business Intelligence, Data Science y Analítica de Datos, destacando sus aplicaciones específicas en diversos sectores. También se revisan las herramientas y metodologías más utilizadas, así como las etapas críticas del procesamiento y preprocesamiento de datos. Finalmente, se enfatiza la importancia de la visualización de datos para comunicar eficazmente los resultados del análisis y fundamentar decisiones estratégicas.

Ler mais

FUNDAMENTOS Y APLICACIONES DE ANALÍTICA DE DATOS

  • DOI: 10.37572/EdArt_0811243523

  • Palavras-chave: Analítica de Datos, Business Intelligence, Data Science, Machine Learning.

  • Keywords: Data analytics, Business Intelligence, Data Science, Machine Learning

  • Abstract:

    The present chapter explores in an illustrative and organized manner the essential principles and practical applications of data analysis. It covers key definitions and categories of data analysis, including descriptive, predictive, and prescriptive analysis. The historical evolution of Data Analytics is examined, from its beginnings in modern statistics to current technologies such as artificial intelligence and cloud analytics. Additionally, clear distinctions are made between the concepts of Business Intelligence, Data Science, and Data Analytics, highlighting their specific applications across various sectors. The chapter also reviews the most commonly used tools and methodologies, as well as the critical stages of data processing and preprocessing. Finally, the importance of data visualization is emphasized as a means to effectively communicate analysis results and support strategic decision-making.

  • Emanuel Leite
  • Karen Serrano-Orellana
  • Antonella Coronel-Ojeda