ASOCEU SPAIN - Lesson 2 - Data Analysis (slides ES)

1. ANÁLISIS DE LOS DATOS

2. ACCIONES DE ANÁLISIS DE LOS DATOS

3. ANÁLISIS DE LOS DATOS
Examinar los datos y comprender su significado puede ser muy sencillo.
Utilizad métodos y consejos que faciliten su comprensión y que pongan
rápidamente de relieve el significado.

4. ANÁLISIS DE LOS DATOS: CLASIFICACIÓN
Si vuestros datos incluyen una serie de
valores de escala, ordenadlos de mayor
a menor. Seleccionad la columna y
activad la opción para ordenarlos
(generalmente en Datos > Ordenar).

5. ANÁLISIS DE LOS DATOS: FILTRO
Puede que tengáis un conjunto de
cientos de filas y analizarlas podría no
resultar tan sencillo. Por lo tanto, filtrad
los datos para que solo se muestren
los de interés y se oculten los demás.
Utilizad la opción Filtro (en Datos >
Filtro).

6. ANÁLISIS DE LOS DATOS: AGRUPACIÓN 1
Agrupar los datos puede dar unos excelentes
resultados para medir la cantidad
(utilizadlo cuando los datos tengan
características homogéneas que lo
permitan).

7. ANÁLISIS DE LOS DATOS: AGRUPACIÓN 2
Por ejemplo…
Lista de todos los proyectos financiados por las
políticas de cohesión en vuestro territorio: existen
cientos de miles, pero ¿quizás pueden repartirse
por tema? ¿Cuántos hacen referencia a medio
ambiente, transporte, cultura y turismo…?

8. ANÁLISIS DE LOS DATOS: AGRUPACIÓN 3
Para contar los proyectos individuales organizados
por tema, se pueden agrupar utilizando una tabla
dinámica. Para hacerlo, seleccionad toda la tabla en
la hoja de cálculo y utilizad la opción pertinente (Datos
> Tabla dinámica): introducid el Tema en el área Filas
y la opción Número de Tema en el cuadro Valores.

9. ANÁLISIS DE LOS DATOS: COMBINACIÓN DE ESTRATEGIAS
Emplear uno de estos métodos no es necesariamente
suficiente: puede que se tengan que utilizar dos o
tres conjuntamente.
● Tras agrupar los datos por Tema, quizás puedan
ordenarse de mayor a menor…
● También podría ser útil filtrarlos antes de agruparlos,
para centrar la atención en un subconjunto de datos…

10. CORRELACIÓN DE DATOS

11. COMPARACIÓN ENTRE TERRITORIOS: NORMALIZACIÓN
Se pueden comparar territorios, pero
deberéis tener en cuenta las diferencias
derivadas de la población o el contexto.
La normalización supone poner nuestra
comparación de forma proporcional con esta
información.

12. PROPORCIONAL SEGÚN LA POBLACIÓN
Medir en relación con la población es el
método que más se utiliza. Por ejemplo,
para responder a la pregunta: ¿cuántas
papeleras de recogida selectiva de residuos
hay por número de habitantes en cada
barrio? Esta podría ser una forma de
calcular la generación de residuos.

13. CREACIÓN DE UN INDICADOR
Cuando los datos son un subconjunto de datos de un grupo más amplio con
las mismas características, pueden normalizarse creando un indicador.

14. CREACIÓN DE UN INDICADOR
Ejemplo: si interesa medir el empleo femenino y compararlo, lo ideal sería
crear un indicador y dividirlo por el empleo global.
Resultado: tenemos el porcentaje de mujeres con empleo en comparación con el
número total de personas que trabajan. Al no compararlas con la población (que
ya posee un indicador: la tasa de empleo), sino con las personas que trabajan,
nos concentramos en un subgrupo de la población, es decir, las personas con
empleo.

15. POSIBLES PRUEBAS DE LOS INDICADORES
Analizad detenidamente los datos que estáis
recopilando en vuestra investigación y cread
nuevos indicadores para compararlos…
por ejemplo, con datos de otros territorios, con
otros subconjuntos de datos, con series
históricas…

16. ANÁLISIS DE LOS DATOS:
CINCO CONSEJOS PRÁCTICOS

17. 1.CONOCIMIENTO DE LOS DATOS
El mejor punto de partida: no existe una fórmula
única para decidir qué método utilizar.
En primer lugar, deberíais conocer bien vuestros
datos.

18. 2. ESTABLECIMIENTO DE UN OBJETIVO CLARO
Empezad por vuestro objetivo y preguntaros: ¿para
qué podría ser útil ordenar, filtrar, agrupar,
correlacionar y comparar los datos?
¿Qué nos dirán los resultados?

19. 3. ALIGERAMIENTO DE LOS DATOS
Aligerad los datos: eliminad los que no son útiles
para vuestra investigación e intentad concentraros en
conjuntos de datos más pequeños.

20. 4. VARIOS INTENTOS
Probad, probad y volved a probar: si se puede, es
mejor analizar los datos evaluando todos los métodos
posibles descritos anteriormente.

21. 5. BÚSQUEDA DE VALORES ANÓMALOS
Buscad valores atípicos, es decir, los valores
que son anómalos en relación con los demás
valores de la tabla.

22. ANÁLISIS DE LOS DATOS