Retos a los que te enfrentarás como data analyst

 Problemas más comunes a resolver como analista de datos

Como analistas de datos o data analysts es común encontrarse con uno o varios tipos de problemáticas entorno a las necesidades de los stakeholders como tus jefes, compañeros de trabajo, líder de proyecto, clientes, etc. Estas problemáticas se engloban en seis grandes categorías, aprender a identificar que tipo de problemáticas estás afrontado te ayudará a planear correctamente tu análisis.

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Los problemas o situaciones que más comúnmente se le solicita al analista de datos son las siguientes: 

1. Hacer predicciones: Este tipo de problema implica el uso de datos para tomar una decisión informada sobre cómo pueden ser las cosas en el futuro, por lo general se hacen basadas en datos históricos. 
2. Categorizar elementos: Esto significa asignar información a diferentes grupos o clústeres en función de características comunes de dichos elementos, por ejemplo sencillo podría darse cuando categorizas tus libros según género o autor.  
3. Detectar algo inusual: En este tipo de problema no hay mucho que decir, ya que su nombre lo dice por sí mismo, aquí se busca identificar datos que son diferentes de la norma o a lo usual, con el fin de detectar anomalías, esto es muy útil en campos como la producción en serie, procesos automatizados, control de calidad, datos financieros y/o económicos. 
4. Identificar temas: Aquí se busca llevar la categorización un paso más allá al agrupar la información en conceptos más amplios, es decir se agrupan las categorías, volviendo al ejemplo de los libros, imagina que ahora vas a identificar las estanterías dependiendo de dónde están ubicados, los libros de tu hermano en una estantería y los tuyos en otra, esto sin que se altere necesariamente tu primer orden por género o autor.
5. Descubrir conexiones: Este tipo de problema le permite al analista de datos encontrar desafíos similares a los que enfrentan diferentes entidades, en este tipo de problema por lo general  se combinan datos e información para encontrar correlaciones entre variables o aspectos específicos que se deseen analizar. 
6. Encontrar patrones: Por lo general se usan datos para encontrar patrones utilizando datos históricos para comprender lo que sucedió en el pasado y, por lo tanto, es probable que vuelva a suceder, este último es similar al primero, solo que aquí no hacemos predicciones, nos centramos en analizar el pasado. 

Déjame saber en los comentarios cuál si alguna vez has enfrentado en tu trabajo, estudio o en tus proyectos alguno de estos problemas o situaciones. 

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Nos vemos!