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Análisis de datos en el mercado financiero


<h2>¿Cuál es la importancia del Análisis de Datos en la actualidad? <p>El uso del análisis de datos en finanzas se está expandiendo a nivel mundial. Desde grandes nombres financieros hasta análisis del mercado de valores, los mercados financieros dependen del análisis de datos para comprender mejor a sus consumidores y sus tendencias.

¿Cuáles son las habilidades necesarias para el análisis de datos?

Si se pregunta quién analiza grandes conjuntos de datos en una gran organización financiera, los analistas de datos financieros son profesionales que analizan los datos de cualquier organización para tomar decisiones comerciales precisas para su empresa. Una de sus responsabilidades clave es analizar y evaluar la información financiera de las empresas. A menudo, en una empresa, los analistas de datos financieros colaboran con ejecutivos corporativos de alta dirección, como los directores financieros (CFO).

Las responsabilidades de un analista de datos financieros son encontrar información importante y relevante de los registros de la organización y preparar informes analíticos que ayuden a otros empleados de la organización a tomar decisiones acertadas. Es posible que se necesite el analista de datos financieros para recopilar datos sobre los costos de fondos mutuos, acciones, bonos, anualidades variables y otros activos financieros importantes. Estos conocimientos pueden beneficiar a las empresas y organizaciones a la hora de tomar ciertas decisiones importantes, incluida la estrategia de marketing y la estrategia de promoción de una empresa.

Los lenguajes de programación como Python y R se utilizan comúnmente en los sectores financieros debido a la demanda de un análisis y una “limpieza” efectivos de los datos. Las herramientas que se enumeran a continuación son capaces de producir una organización y un análisis de datos eficaces.

¿Por qué es necesario el análisis de datos?

El análisis de datos se emplea en muchas organizaciones para analizar y dar predicciones sobre los registros financieros (conjuntos de datos) de una organización. El análisis de datos se puede realizar gracias a algunas de las ventajas que se enumeran a continuación:

  • minimizar la posibilidad de errores humanos

  • produce resultados precisos y exactos

  • proporciona predicciones precisas en menos tiempo

  • Destaca los factores que impactan el comportamiento del consumidor y las preferencias de compra.

Lista de herramientas utilizadas en el análisis de datos

Existen numerosos software y herramientas disponibles en la actualidad para realizar análisis de datos. Algunas de las herramientas más populares y utilizadas se enumeran a continuación:

  • Pitón

  • Microsoft Excel

  • Lenguaje de programación R

  • SQL (lenguaje de consulta estructurado)

  • Cuadro

  • Microsoft PowerBI

¿Cómo elegir la herramienta de análisis de datos adecuada para sus datos?

Digamos que tiene su conjunto de datos disponible, necesita encontrar la mejor herramienta para analizarlo. Pero, ¿cómo encuentras el más apropiado y adecuado para tu empresa?

Puede encontrar a continuación un breve resumen de cada herramienta de análisis de datos, ya sea de código abierto o de pago, junto con información sobre sus usos, ventajas y desventajas.

Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada: aspectos a considerar

Al elegir la herramienta de análisis de datos adecuada, algunos de los factores a considerar son:

  • disponibilidad de la herramienta/aplicación de software

  • Necesidades del negocio

  • licencia y precio del software

Ahora que hemos mencionado algunas de las herramientas de análisis de datos más utilizadas, profundicemos en cada una de las herramientas de análisis de datos en detalle.

1. Pitón

Python es una herramienta de análisis de datos eficaz para todo analista de datos, ya que tiene una amplia gama de aplicaciones. En comparación con otros lenguajes de programación, Python da mayor prioridad a la legibilidad y, debido a su uso generalizado en el mundo empresarial, muchos profesionales ya lo conocen bien. Además, Python viene con una amplia gama de bibliotecas de recursos adecuadas para una amplia gama de diversas operaciones de análisis de datos. Las bibliotecas de Python como NumPy y Pandas son ideales para el procesamiento general de datos, así como para simplificar tareas complejas de aprendizaje automático.

  • Ventajas − Simple y fácil de aprender para principiantes, de uso común

  • Desventajas: eficiencia de memoria comparativamente pobre

2.Microsoft Excel

Excel es la aplicación de software más conocida. Es ampliamente utilizado por sus herramientas de cálculo y gráficos que son excelentes para el análisis de datos. No importa cuál sea su área de especialización, Excel es una herramienta de análisis de datos estándar. Es más, sus útiles funciones integradas, incluidas las tablas dinámicas, se utilizan principalmente para ordenar datos. También proporciona una amplia gama de funciones adicionales que simplifican la manipulación de datos.

  • Ventajas: comúnmente utilizado para la entrada y almacenamiento de datos, utilizado para cálculos

  • Desventajas: los datos no estructurados no se pueden gestionar fácilmente y se ejecutan muy lentamente con grandes conjuntos de datos.

3. Lenguaje de programación R

Al igual que Python, R es un conocido lenguaje de programación de código abierto. Este software se utiliza ampliamente para el análisis de datos estadísticos y la informática en la actualidad. Una de las ventajas del lenguaje de programación R es que se puede integrar con lenguajes de programación como C++.

  • Ventajas: maneja tareas informáticas estadísticas complejas y proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis de datos.

  • Desventajas: muy lento en comparación con otros lenguajes de programación como Python

4. SQL (lenguaje de consulta estructurado)

El lenguaje de consulta estructurado (SQL) es un lenguaje de base de datos estándar específico de un dominio que se utiliza para crear, actualizar y manipular los datos presentes en la base de datos relacional. Para utilizar SQL no es necesario tener conocimientos sustanciales de SQL para utilizar este lenguaje de programación.

  • Ventajas: eficiencia más rápida y que no distingue entre mayúsculas y minúsculas

  • Desventajas: no sirve para manejar conjuntos de datos más grandes

5. Cuadro

¿Está buscando una aplicación de software para crear visualizaciones interactivas de sus datos financieros? Tableau, una de las herramientas de análisis de datos comerciales más preferidas y utilizadas, le permite crear visualizaciones y paneles interactivos sin necesidad de tener un conocimiento profundo de programación. Tableau es increíblemente fácil de usar y está diseñado para manejar volúmenes masivos de datos mejor que la mayoría de las herramientas de Business Intelligence.

  • Ventajas: fácil de usar, maneja volúmenes masivos de datos, se requiere menos conocimiento práctico del software

  • Desventajas: los informes se actualizan manualmente y el rendimiento es lento con el uso de grandes conjuntos de datos.

6.Microsoft Power BI

Microsoft Power BI es una herramienta de software de inteligencia empresarial (BI) que se utiliza para visualizar, recopilar y analizar datos. Su interfaz de usuario es bastante similar y se explica por sí misma para los usuarios de Excel. Los datos financieros de una empresa se pueden analizar para encontrar diversos conocimientos utilizando Microsoft Power BI.

  • Ventajas: cuente historias utilizando gráficos y paneles de control, de código abierto (hay versiones gratuitas y de pago disponibles)

  • Desventajas: interfaz de usuario voluminosa, colaboración o publicación limitada de funciones en la versión gratuita

Conclusión

Hemos discutido qué es el análisis de datos y por qué es necesario en los mercados financieros hoy en día. Después de elegir finalmente una herramienta de análisis de datos de nuestra lista, puede explorarla más a fondo si aún no está familiarizado con la herramienta. También puede consultar nuestros otros artículos a continuación.