El documento describe brevemente la estadística como una disciplina que recopila e interpreta conjuntos de datos para establecer comparaciones y variabilidades que permitan comprender fenómenos. Explica que la estadística descriptiva resume datos a través de medidas como la media y desviación estándar, mientras que la inferencial realiza aproximaciones sobre comportamientos poblacionales basados en muestras. También menciona conceptos como población, muestra, estadística paramétrica, no paramétrica, univariada, multivariada

1. Docente: Jessica Cardenas
3183534701
ylcardenas@uniquindio.edu.co
INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN
MUNDO DE LOS DATOS

2. ¿Qué es la Estadistica ?
MUNDO DE LOS DATOS
Disciplina que recopila e
interpreta un conjunto
datos.
Es una ciencia y una rama de las matemáticas a
través de la cual se recolecta, analiza, describe y
estudian datos, a fin de establecer comparaciones o
variabilidades que permitan comprender un
fenómeno en particular.
Arte de aprender a partir de los
datos . Esto se logra adquiriendo
nuevos conocimientos.

3. Generación
Ya estan
MUNDO DE LOS DATOS
Datos
Recolección
Diseño
Experimentos
Estudio
Observacional
Descripción
A través de la
Estadistica Descriptiva
Analisis Inferencial
A través de la
Estadistica Inferencial
Organización
Representación
Resumen
Conclusiones usando
Modelos de Probabilidad

4. MUNDO DE LOS DATOS
IMPORTANTE
Se analiza un CONJUNTO DE DATOS; el
cual se obtiene de una situación real.
No se analiza BASE DE DATOS.

5. MUNDO DE LOS DATOS
Estadistica Descriptiva
Cómo estos valores o parametros brinda una
información general sobre un conjunto de datos?
Media
Mediana
Desviación Estandar
Cada uno de ellos reprensenta una caracteristica
especial sobre un conjunto de datos.

6. MUNDO DE LOS DATOS
Estadistica Inferencial
Enfocada a las estimaciones de la población, basado
en los parametros generados en una muestra.
Realiza aproximaciones de una muestra sobre los
comportamientos poblacional.

7. CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA
MUNDO DE LOS DATOS
Representa conjunto total de individuos de interes
Ej: Estudiantes de la universidad del Quindio
Población
Muestra
Sub conjunto de la población
Estrategia tomar al azar para que que no tenga Sesgo.

8. Estadistica Paramétrica
MUNDO DE LOS DATOS
PARAMÉTRICAS se basan en las leyes de distribución normal para
analizar los elementos de una muestra. Generalmente, solo se
aplican a variables numéricas y para su análisis debe mantener una
muestra grande, ya que permite que el cálculo sea más exacto

9. Estadistica Parametrica
MUNDO DE LOS DATOS
La distribución de probabilidad de
una variable aleatoria es una función
que asigna a cada suceso definido
sobre la variable, la probabilidad de
que dicho suceso ocurra

10. Estadistica No Paramétrica
MUNDO DE LOS DATOS
dos series de observaciones provienen de distintas poblaciones 
son aplicables a los datos jerarquizados
son la única alternativa cuando el tamaño de muestra es pequeño
son útiles a un nivel de significancia previamente especificado
son útiles al analizar valores perdidos 
son útiles al analizar datos categóricos
Se pueden usar cuando:
NO PARAMÉTRICAS son aquellas que se encargan de analizar datos que no tienen una
distribución particular y se basan una hipótesis, pero los datos no están organizados de
forma normal. Aunque tienen algunas limitaciones, cuentan con resultados estadísticos
ordenados que facilita su comprensión.

11. Estadistica Parametrica y No Parametrica
MUNDO DE LOS DATOS
Si los valores de una muestra afectan los valores de la otra
muestra, entonces las muestras son DEPENDIENTES
(Mismos elementos, momentos diferentes).
Si los valores de una muestra no revelan información sobre
los valores de la otra muestra, entonces las muestras son
INDEPENDIENTES.
Tener en cuenta

12. MUNDO DE LOS DATOS

13. MUNDO DE LOS DATOS
Es el conjunto de técnicas estadisticas cuya finalidad
es analizar simultaneamente un conjunto de datos
en el sentido que hay varias variables medidas para
un individuo u objeto estudiado
ESTADISTICA MULTIVARIADA
EJEMPLO DE ESTADISTICA MULTIVARIADA

14. MUNDO DE LOS DATOS
Radica en un mejor entendimiento del
fenomeno objeto de estudio obteniendo
información que los metodos estadisticos
univariantes y bivariantes NO son capaces de
conseguir
EJEMPLO DE ESTADISTICA MULTIVARIADA
ESTADISTICA MULTIVARIADA

15. MUNDO DE LOS DATOS
Preferencias de marcas
La Pobreza
Calidad del Servicio
Nivel de Satisfacción
Aprendizaje y percepción
Aptitudes, Perfil del consumidor
Gran parte de las investigaciones son de manera multivariada
debido a que los fenómenos que se desean explicar y estudiar son
complejos tales como:
ESTADISTICA MULTIVARIADA

16. MUNDO DE LOS DATOS
Métodos de
Dependencia
Técnicas Multivariantes
Métodos de
Interdependencia
Modelos
Estructural
En el Análisis Multivariante podemos encontrar dos tipos de variables: Variables
cuantitativas y las Variables cualitativas.

17. ESTADISTICA MULTIVARIADA
Métodos de dependencia: Son aquellas cuyo
comportamiento es explicado o pronosticado por una o más
variables independientes; es decir que son variables que para
ser explicadas necesitan de otras variables:
Ejemplo: Explicar las ventas en función de numerosas
variables independientes (número de vendedores, inversión
en publicidad, promoción, pago a los vendedores, viáticos).

18. ESTADISTICA MULTIVARIADA
Métodos de interdependencia: Son las que servirán para
explicar el fenómeno estudiado y en ocasiones se denominan
como variables explicativas, factores o variables proditorias.
Tratan de dar significado a un conjunto de variables o bien
tratan de agrupar las cosas.
Ejemplo: cuando se realizan estudios de segmentación
de mercados que estudian variables independientes
como: sexo, edad, ingresos etc.

19. MUESTADISTICA MULTIVARIADA
Modelos estructurales: Suponen que las variables
están divididas en dos grupos: el de las variables
dependientes y el de las independientes. El objetivo de
estos métodos es analizar, no sólo cómo las variables
independientes afectan a las variables dependientes,
sino también cómo están relacionadas las variables de
los dos grupos entre sí.

20. Cuantitava Cualitativa
ESTADISTICA MULTIVARIADA
Métodos de
Dependencia
Técnicas Multivariantes
Métodos de
Interdependencia Métodos
Estructural
Anaálisis de
Regresión
Analisis de
Supervivenvia
MANOVA
Correlación
Canónica
Anaálisis
Discriminante
Regresión Logística
Análisis Conjoint
Cuantitava Cualitativa
Anaálisis Cluster
Analisis Factorial
Escalas
Anaálisis de
Correspondencias
Modelos Log-
Lineales

21. MUNDO DE LOS DATOS

22. MUNDO DE LOS DATOS
KDD (Knowledge Discovery in Databases o
descubrir conocimiento en las bases de
datos): Hace referencia a un proceso,
compuesto de múltiples etapas, cuyo objetivo
principal es la extracción de conocimiento,con
un fin especifico, a partir de los datos a los
que se tiene acceso.
El proceso de KDD está estrechamente
relacionado con el aprendizaje
automático o machine learning (ML) y
también con la minería de datos o data
mining (DM). Son términos que, en
ocasiones, llegan a confundirse y
utilizarse de manera indistinta.

23. MUNDO DE LOS DATOS
En lo que sí hay coincidencia es en que las técnicas de ML son
posteriores en el tiempo a KDD y DM, y se centran más en la
construcción de los algoritmos que en la preparación de los datos
en sí. La finalidad de un algoritmo de ML es, explorar grandes
bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el
objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas
que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado
contexto tomando como entrada patrones de datos, generar un
modelo que contiene el conocimiento extraído.

24. MUNDO DE LOS DATOS
En Fases del proceso de KDD
Atendiendo a la visión que fija la minería de datos como parte del KDD, este proceso constaría de las fases que se
observan en el siguiente esquema:
.

25. MUNDO DE LOS DATOS
Etapas del Procesamiento
.

26. MUNDO DE LOS DATOS
Descripción
Predicción
Segmentación
Análisis de dependencias
Detección de desviaciones
El proceso de minería involucra ajustar modelos o determinar patrones a
partir de datos. Este ajuste normalmente es de tipo estadístico, en el
sentido que se permite un cierto ruido o error dentro del modelo.
Los algoritmos de minería de datos realizan en general tareas de:
Los Algoritmos de Minería de Datos

27. MUNDO DE LOS DATOS

28. MUNDO DE LOS DATOS
BI o la inteligencia de negocios combina análisis de
negocios, minería, visualización, herramientas e
infraestructura de datos, además de prácticas
recomendadas para ayudar a las empresas a tomar
decisiones basadas en los datos. En la práctica,
implementar la inteligencia de negocios moderna
implica contar con una vista integral de todos los
datos de la organización. Además, consiste en usar
estos datos para impulsar el cambio, eliminar las
ineficiencias y adaptarse rápidamente a los
cambios del mercado o la demanda
Business Intelligence

29. MUNDO DE LOS DATOS
Es la combinación de algoritmos
planteados con el propósito de crear
máquinas que presenten las mismas
capacidades que el ser humanos. El
aprendizaje profundo es un
subconjunto de aprendizaje
automático en Inteligencia Artificial
(AI) que tiene redes capaces de
aprender sin supervisión a partir de
datos que no están estructurados ni
etiquetados. También conocido como
Deep Learning
Inteligencia Artificial