Actividad

IBERSTAT - Consultoría estadística

Ponemos a su disposición nuestros servicios de consultoría basada en análisis estadístico de datos en cualquier rama para pequeños negocios, autónomos y personas física.

El análisis consta de una parte descriptiva e inferencial y otra parte de estadística avanzada multivariante (exploratoria - minería de datos). Los métodos y técnicas elegidos se adaptan al modelo de datos y se realiza con aplicaciones específicas de estadísticas e Inteligencia de Negocio.

Los programas utilizados, según el nivel de complejidad requerido, pueden ser: R, KNIME, PSPP, WEKA, PowerBI, Tableau, SPSS, Office/Excel (Power Pivot, Power View).

Técnicas y métodos

 

Estadística Descriptiva

  • Representaciones gráficas
  • Medidas de posición y dispersión
  • Tablas de datos

 

Calculo de Probabilidades

Modelos unidimensionales discretos y continuos y asociados a distribuciones normales

Modelos multidimensionales

 

Estadística Inferencial

 

Estimación, Intervalos y Test para una y dos muestras

Análisis de la Varianza (ANOVA)

Regresión Lineal y Correlación

Contrastes de Hipotesis (bondad, homogeneidad, independencia)

Contrastes no parametricos (normalidad, rangos, varianza, signos)

Contrastes relativos a una muestra y datos apareados

 

Reduccion de dimensiones

Análisis de Comonentes Principales (PCA)

Análisis Discriminante Lineal (LDA)

Análisis de Correlacion

Otras técnicas

Análisis de Correspondencias

Regresion Lineal

Análisis de supervivencia

Correlaciones

Ponderaciones

Minería de datos (análisis multivarinte)

 

... conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos con el objetivo de encontrar patrones frecuentes, asociaciones, correlaciones, estructuras causales entre conjuntos de objetos (datos) o patrones temporales. El Data Mining se utiliza entre otros campos en : marketing, publicidad, ventas y segmentación y fidelizacion de clientes, análisis de cesta de la compra, predicción de ventas, etc.

Enumeramos algunas de las técnicas mas conocidas:

 

  • Asociación: la relación entre distintos objetos de una transacción con el fin de predecir patrones.
  • Clasificación: se utiliza aprender diferentes funciones que clasifiquen los datos dentro de un conjunto predefinido de clases.
  • Clustering (segmentación): K-vecinos mas cercanos (k-NN) el analisis que toma datos sin agrupar y mediante el uso de técnicas automáticas realiza la agrupación de estos.
  • Predicción/Estimación (técnicas de regresión)
  • Series Temporales (pronostico): a partir de datos históricos junto con técnicas de regresión lineal o no lineal, se pueden aislar e identificar patrones por ciertos periodos de tiempo y obtener curvas de regresión y predicciones.

 

 

- Los análisis que no requieran de un tiempo elevado de procesado se realizan en el menor tiempo posible, lo único que tiene que hacer es enviarnos por correo un adjunto con el archivo de datos que contenga la información que quiera analizar y no por último, plantear la consulta. Los resultados del análisis se guardan en un archivo PDF y se envían a su buzón de correo. Estos incluyen gráficos y una lista resumida de conclusiones.

- Si opta por un análisis complejo recibirá un informe completo con la evolución y tendencias y adicionalmente recibirá también las previsiones y recomendaciones oportunas, no obstante, previamente tendrá que contactar con nosotros para informarnos.

 

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