Estudiante: Josè Israel Gonzàlez Ing:Sistema C.I: 28.576.187

1. República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación Superior
Instituto Universitario Politécnico “Santiago Mariño”
Sede Barcelona
Carrera: Ing. De Sistemas
Materia: Estadística
Prof.: Estudiante:
Pedro Beltrán José Israel González G.
C.I.: 28.576.187
Noviembre 2019

2. Introducción
En las siguientes diapositivas se estará hablando sobre la organización
de los datos, daremos a entender también sobre los tipos de datos y las
operaciones con las organizaciones de los datos, también enseñaremos
unos breves ejemplos sobre los tipos de datos. Los datos de estadísticas
pueden ser de dos tipos, la primera es cualitativas en la cual son aquellas
en la que los resultados posibles no son valores numéricos, la segunda es
cuantitativas son aquellas cuyo resultado es un número. Las organizaciones
son estructuras administrativas y sistemas administrativos creadas para
lograr metas u objetivos con apoyo de los propios seres humanos, y con
apoyo del talento humano o de otras características similares. Las
operaciones con organización de datos se concibe como un conjunto de
actividades que comprenden el diseño, recolección, organización,
procesamiento, análisis, presentación y divulgación de los resultados
estadísticos sobre una determinada área o tema de la realidad nacional.

3. Organización de los Datos
Las organizaciones son estructuras administrativas y sistemas administrativos creadas
para lograr metas u objetivos con apoyo de los propios seres humanos, o con apoyo del
talento humano o de otras características similares. La estadística con frecuencia se
realiza con la intención de llegar a establecer conclusiones o a obtener resultados, esto
demanda muchas veces estudiar centenares, miles o aun cifras más altas de cosas,
objetos, personas o grupos. Recopilar datos significa obtenerlos efectuando mediciones,
muestreos, encuestas, etc. Una vez que los hemos recopilado tenemos que
representarlos o sea expresarlos en gráficos, tablas, en forma de texto o combinando las
anteriores, de manera que sea más fácil.

4. Pasos de la Organización de Datos
La organización de los datos, siendo el dato el material que se debe procesar, es decir, la
materia prima de la estadística. Por ejemplo un caso extremo de estudio que involucra a la
estadística es la realización de un censo, a pesar de la ayuda de procedimientos complejos
diseñados para tal fin, constituye siempre una tarea gigantesca resumir y describir las enormes
cantidades de datos que se generan de los proyectos de investigación.
1) El primer paso es la recolección de datos, para lo cual se emplean diferentes técnicas,
como la entrevista personal, el cuestionario, la observación, etc.
2) El segundo paso es la organización y ordenamiento de los datos, lo que se hace
a través de tablas, las cuales pueden ser por medio de una distribución de frecuencias
simples o una distribución de frecuencias con intervalos, en ambos casos agrupando todos
aquellos que corresponden a una mismo dato nominal o variable y expresando en una
columna el número de veces que aparece esa variable.

5. Características de la Organización de Datos
Usando los principios más elementales de la estadística descriptiva, es posible
describir las características de los datos con bastante claridad y precisión, de modo que
las tendencias o generalidades se puedan descubrir más rápidamente y comunicar con
mayor facilidad.
 Objetivos Concretos
Las organizaciones tienen metas u objetivos hacia los cuales se dirige la actividad de la
organización, y estos nunca deben ser perdidos de vista.
 Perduran en el Tiempo
En general las organizaciones se proyectan con una visión que va más allá de un objetivo
puntual, ya que hay acciones que deben sostenerse en el tiempo para crear conciencia y
provocar un cambio de fondo.
 Dinámicas
Si bien las organizaciones perduran en el tiempo, a menudo requieren ajustes para
adaptarse a una realidad cambiante, como la que caracteriza a estos tiempos.

6. Las aplicaciones para la gestión de datos proporcionan ciertos beneficios que pueden impactar
positivamente en la organización:
• Aumentan la Productividad.
Se pasa a trabajar de una forma más eficiente. No importa dónde se almacenen sus datos, desde
sistemas heredados hasta Hadoop. Las aplicaciones para la gestión de datos ayudan a acceder a los
datos que se necesita. Se crean una vez las reglas de administración de datos y se utilizan
repetidamente, ofreciendo un método estándar y repetible para mejorar e integrar los datos, sin coste
adicional.
• Colaboración Fácil con otros Equipos.
Es fácil enredarse en tareas fuera de las funciones normales. Las aplicaciones para la gestión de datos
permiten a los usuarios actualizar datos, modificar procesos y analizar los resultados, liberándoles de
otros proyectos. Además se puede tener un glosario de negocios incorporado, una gestión de
metadatos de terceros, capacidades de visualización de procedencia de los datos, etc.
Beneficios de las Aplicaciones para la Gestión de Datos

7. • Datos Confiables y Listos para la Acción.
Las aplicaciones para la gestión de datos aseguran que los datos se preparan para su
visualización, análisis o uso operativo. Por lo tanto, se promueve la calidad de los datos, la
transparencia y la responsabilidad. Suelen incorporar auditoría para monitorizar el procesamiento.
• Integración, Administración y Gobernanza de big data.
A medida que las organizaciones ponen más datos en herramientas como Hadoop, es necesario
obtener valor de esa información. Las aplicaciones para la gestión de datos ofrecen un acceso rápido
y fácil a Hadoop a través de diversas tecnologías y gestionarlos allí donde se encuentren.
• Tecnología sin Fisuras Construida por Especialistas.
Las aplicaciones para la gestión de datos de compañías especializadas están totalmente
integradas, lo que significa que no estás obligado a trabajar con una solución que ha sido adaptada.
Desde la calidad de los datos hasta la gobernanza de datos forman parte de la misma arquitectura.

8. La Evaluación de los Datos en Estadística
Se fundamenta en un proceso inductivo. Esto significa que a partir de
un número pequeño de datos particulares, se intenta sacar una
conclusión general. Desde el punto de vista lógico, existen muchas
objeciones a dicho proceso; en efecto, el hecho de que un número
determinado de casos manifieste una regularidad no significa que puede
traspasarse la misma de forma categórica a un número mayor de casos.
Es por ello que este tipo de evaluaciones siempre están supeditadas a
error. No obstante, es sorprendente observar el grado de eficacia que se
ha llegado a alcanzar en este tipo de consideraciones. Dista de ser
casualidad que se empleen para hacer estudios de las más diversas
materias.

9. Importancia de la Organización de Datos
La importancia de los datos estadísticos se funda en el hecho de que sirven
para evaluar la tendencia futura de un fenómeno determinado. En efecto, luego
de un análisis concienzudo, los datos estadísticos pueden revelar en alguna
medida que esperar a futuro en algún área de la actividad humana. Es por ello
que la forma de recopilación de dichos datos es fundamental, buscando en todo
momento que sean representativos de un universo más grande. Algunas de las
aplicaciones de este procedimiento estadístico en función de datos recopilados
pueden referir al ámbito de la política, de las finanzas, del mercadeo, etc.

10. Tipos de Organización de los Datos.
Existen varios tipos de datos estadísticos, que se agrupan en dos
clasificaciones: datos de características cuantitativas y cualitativas. Los
datos de características cuantitativas: Son aquellos que se pueden
expresar numéricamente y se obtienen a través de mediciones y conteos.
Un dato cuantitativo se puede encontrar en cualquier disciplina; sicología,
contabilidad, economía, publicidad, etc

11. Son aquellos que pueden medirse o cuantificarse. Pueden ser de dos tipos
Datos Cuantitativos
Datos Cuantitativos Continuos
Existe un continuo de valores posibles de la variable, que no se restringe a valores
enteros . Los valores se “miden” en vez de contarse.
• Presión Arterial.
• Edad.
• Colesterolemia.
Datos Cuantitativos Discretos
No admiten valores intermedios. Se enumeran (cuentan) más que se “miden”. Suelen
tomar solamente valores enteros (número de hijos, número de partos, número de
hermanos, etc).
La mayoría de las veces, al analizarlas en un grupo de individuos, estas variables se
expresan también en términos del valor promedio de la variable en el grupo.
2)
1)

12. Datos Cualitativos
Son aquellos que no se pueden expresar numéricamente. Representan una cualidad o
atributo que clasifica a cada sujeto en una de varias categorías. Entre ellos es posible
distinguir:
Datos Binarios
Son aquellos que no se pueden expresar numéricamente.
Ejemplo:
• Vivo/Muerto
• Sano/Enfermo
• Fumador/No Fumador.
• Respuesta a Tratamiento (+)/(-).
Datos Categóricos
Existe un número acotado pero mayor de dos de valores posibles.
• Raza: Negro, Blanco, Asiático, Latino.
• Grupo Sanguíneo: A, B, O, AB.
1)
2)

13. Características Principales de los Datos Cualitativos y Cuantitativos
DATOS CUALITATIVOS DATOS CUANTITATIVOS
Se utiliza sobre todo para obtener una
comprensión de las opiniones y motivaciones de
los consumidores.
Datos que se pueden transformar en estadísticas
utilizables.
Los métodos para recopilar este tipo de datos
son principalmente grupos de enfoque y
preguntas de texto abiertas.
Los métodos cuantitativos de recopilación de datos
están mucho más estructurados.
Los métodos de recopilación de datos cualitativos
varían utilizando técnicas como grupos focales,
entrevistas u observaciones.
Los métodos cuantitativos de recopilación de datos
incluyen encuestas de papel o encuestas online,
encuestas móviles, entrevistas cara a cara o
telefónicas, etc.
El volumen de datos obtenidos puede hacer que
el análisis y la interpretación consuman mucho
tiempo.
Las preguntas para obtener este tipo de datos
tienden a ser más bien cerradas, y el tamaño de la
muestra más grande.
La presencia del investigador durante la
recopilación de datos, puede afectar las
respuestas de los sujetos de estudio.
Se puede reunir información de un número
relativamente grande de participantes.

14. Operaciones con Organización de Datos
Se concibe como un conjunto de actividades que comprenden el diseño,
recolección, organización, procesamiento, análisis, presentación y divulgación
de los resultados estadísticos sobre una determinada área o tema de la
realidad nacional.
Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Su objetivo es
organizar y describir las características sobre un conjunto de datos con el
propósito de facilitar su aplicación, generalmente con el apoyo de gráficas,
tablas o medidas numéricas.

15. Ejemplos de Cada Organización de Datos
1) Datos Cuantitativos:
a) Datos cuantitativos Continuos:
Este tipo de datos cuantitativos se refiere al flujo constante de valores posibles de la
variable, estos datos no se restringen a valores enteros
Ejemplo:
• Medir la altura de una persona. (Puedes mediar la altura en metros, centímetros y hasta dar una
medida en milímetros, es decir, los datos son continuos.
• Edad (Puedes definir una edad en años, meses y hasta días)
En ocasiones, algunos expertos en investigación deciden por iniciativa o convención para
facilitar el análisis de datos cuantitativos, agrupar los datos en categorías según sus valores,
podrán ser encontrados dentro de ciertos rangos, o bajo un umbral determinado.

16. b) Datos Cuantitativos Discretos:
Prácticamente hablamos de números enteros, por valores completos. Se
cuentan, no se miden.
• Número de hijos, adultos o mascotas en su familia.
Son datos discretos, porque se cuentan por números indivisibles: no se puede tener 2,5 hijos, o
1,3 mascotas. Los datos discretos también puede ser categóricos, como decir si prefieres el color
“rojo” o “azul”, o si eres “hombre” o “mujer”, o si un producto es “bueno” o “malo”.

17. 2) Datos Cualitativos:
Es la que toma en consideración una característica. Su función es la expresión de
cualidades o peculiaridades de personas, objetos o situaciones que no tienen carácter
numérico.
Ejemplos:
• El Color del Pelo.
• La Nacionalidad.
• Razas de Gato.
• Ciudad de Residencia.
• Marca de Ropa.
• Universidad.
• Colores.
• Nombres.
• Religión que se Profesa.
• Partidos Políticos.
• Profesiones.

18. • Mayor eficiencia.
• Calidad de los datos.
• Un mejor manejo.
• Mayor control.
• Mayor seguridad.
• Reducción de costes.
• Mayor conocimiento del personal.
• Mayor conocimiento del cliente.
• Inteligencia de negocio.
• Tamaño, espacio. Una BD suele requerir mucho espacio en disco, suelen volverse
pesadas.
• Son un producto complejo, por lo que no toda persona será capaz de manipularla y/o
ponerse al cargo de su mantenimiento.
• Costo. Algunos gestores y productos de bases de datos suelen ser costosos. Tales
como Oracle, DB2, Etc.
• Requieren de capacitación, asesoría y acompañamiento para enseñar su manejo.
• Se requiere de una persona para que esté al tanto del mantenimiento o de fallos.
• Cuando la BD crece mucho puede llegar a ponerse lenta, lo que afecta las búsquedas y
la recuperación de información.
Desventajas de las Bases de Datos
Ventajas de las Bases de Datos

19. Conclusión
Una organización de datos es una estructura física-lógica que permite
realizar operaciones. Las organizaciones son estructuras administrativas
y sistemas administrativos creadas para lograr metas u objetivos con
apoyo de los propios seres humanos y con apoyo del talento humano o
de otras características similares. Las organizaciones estadísticas
pueden ser de dos tipos, la primera es cualitativas en la cual son
aquellas en la que los resultados posibles no son valores numéricos, la
segunda es cuantitativas son aquellas cuyo resultado es un número. Las
operación de datos tienen como finalidad de recopilar, organizar y
procesar datos susceptibles de análisis estadístico y divulgación pública,
referentes a un determinado hecho o fenómeno de un tema en particular.

20. Bibliografía
Autor: (Luiscarlys Maican), Año (2017).
Título: (Organización de Datos).
Dirección: https://es.slideshare.net/LuiscarlysMaican/organizacion-de-datos-estadstica-79758764
Autor: (Joan Fernando), Año (2018).
Título: (Organización de Datos Estadísticos).
Dirección: https://psicocode.com/psicologia/organizacion-de-datos-estadisticos/
Autor: (Miguel Araujo), Año (2011).
Título: (Tipos de Datos).
Dirección: https://www.medwave.cl/link.cgi/Medwave/Series/mbe01/4981
Autor: (Abigail Barnechea), Año (2016).
Título: (Tipos de Datos Estadísticos).
Dirección https://es.scribd.com/document/325709980/Tipos-de-Datos-Estadisticos
Autor: (Richard Torres), Año (2017).
Título: (Organización de los Datos).
Dirección https://es.slideshare.net/Richard131989/organizacin-de-los-datos
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