Uno de los sistemas más utilizados para encontrar información en internet son los buscadores o motores de búsqueda, producto de su facilidad y eficiencia. La forma de operar de un motor es buscar en internet todas las páginas y/o documentos, etc., que contengan las palabras clave ingresadas en la caja de búsqueda. Dependiendo de nuestras necesidades de información, que pueden ser más simples o más complejas, relacionadas al ámbito personal y académico-laboral, respectivamente, existen dos tipos de buscadores que tienen como propósito satisfacer estas demandas. Normalmente cuando necesitamos hacer alguna investigación nos dirigimos a buscadores como Google o Yahoo! sin embargo, cabe mencionar que no todas las fuentes son seguras.
Aquí les dejaremos algunos buscadores confiables:
Dialnet:
Uno de los servicios de búsqueda más utilizados en el mundo académico y cultural hispano especializado en ciencias humanas y sociales de Latinoamérica, España y Portugal. Es de acceso libre y cuenta con revistas especializadas, libros, tesis doctorales, además de una extensa base de datos con documentos en diferentes idiomas. Al igual que el Google Académico puedes registrar tu dirección de correo electrónico y recibir alertas sobre las materias que más te interesen.
Academia.edu:
Un portal con un formato de red social con más de 68 millones de académicos de todo el mundo, donde puedes encontrar artículos de investigadores y especialistas, además como en toda comunidad tienes oportunidad de seguir a usuarios según tus intereses. Lo mejor de todo es que también puedes compartir tus artículos. Puedes registrarte con tu cuenta de Facebook o con tu sesión de Google.
Science Research:
El motor de búsqueda gratuito y de acceso público que utiliza una avanzada tecnología de búsqueda para obtener resultados de alta calidad, puedes consultar en tiempo real, hacer búsqueda en otros motores respetados que recopilan, clasifican y eliminan duplicados de los resultados. Lo mejor de este buscador es que evita duplicidad de contenidos y separa el contenido original del que no lo es, y evalúa cada resultado por su relevancia.
Debido al gran uso de las soluciones basadas en datos, es importante detallar cuál es el proceso para generar análisis de datos para la toma de decisiones. El avance en cuanto a herramientas y capacidad de las computadoras para efectuar cálculos de manera rápida, ha permitido evidenciar situaciones en aspectos como la economía, demografía y hasta nuestra genética, entre muchos otros-
Estamos presentando algunas recomendaciones para el análisis de datos.
1. Defina bien su problema
Para plantear una solución basada en datos, la clave más importante para recibir los resultados esperados, es definir el problema en una forma clara y concreta. Si Asegúrese de tener claro el “qué” de su problema, facilita mucho el proceso de formular el “cómo” solucionarlo.
2. Conozca sus datos
Identifique qué conjunto de datos tiene, de dónde provienen y su disponibilidad. Estudie también sus metadatos (las características de sus datos) como el tamaño, naturaleza de las variables, alcance, fortalezas y debilidades. Esto para saber el rango de soluciones que cada set de datos pueda ofrecer. Referencias como diccionarios de datos permiten a las demás personas involucradas tener acceso a la información de los datos disponibles.
3. Identifique el set de datos ideal
Basado en el problema que usted quiera solucionar, también sepa a lo que quiere llegar para poder solucionarlo. Al conocer su entorno de datos, identifique qué datos le hacen falta, y una estrategia para dar con estos y consumirlos. También, asegúrese de “limpiar” sus variables para evitar confusiones (empleados repetidos, faltas de ortografía o formatos). Una buena estrategia es crear análisis exploratorios, con datos simulados, para poder justificar la compra u obtención de los datos faltantes.
4. Haga su análisis reproducible
Como muchas veces la intención de un análisis es comunicar una evidencia o hecho mediante datos, es importante que las demás personas involucradas sepan exactamente cuál fue su estrategia para llegar a ese resultado. Para esto manuales de usuario y guías son muy útiles, más aún cuando es un análisis que se deba repetir periódicamente. Si se tiene la capacidad, hacer un script o código con la solución implementada siempre es la mejor opción, pues con los mismos datos, se va a llegar siempre a los mismos resultados, sin espacio para confusiones o errores de interpretación. Herramientas de análisis de datos populares como Microsoft Excel, tiene su propio lenguaje de programación (VBA) para poder recrear todas las funcionalidades utilizadas. Existen lenguajes de programación especializados como R para computación estadística o Python, entre muchos otros.
5. Rete su análisis
Ya teniendo resultados preliminares, someta sus resultados a prueba. Ya sea con revisiones de otras personas no involucradas en el proceso o pruebas manuales se pueden identificar problemas, ya sea de formato o de cálculo, que pueden ser modificables y mejorables sin necesidad de cambiar la perspectiva del problema y evitar un análisis erróneo. Recuerde, “garbage in, garbage out” (si entra basura, sale basura). Un análisis mal planteado conlleva a malos resultados.
6. Presente su análisis en formatos multiplataforma
Es decir, no se “case” con una herramienta. Muchos clientes tienen diferentes entornos en sus computadoras, muchos no tienen ni siquiera Microsoft Excel en sus computadoras (software que a muchos nos parece imprescindible) o quieren ver sus resultados en su celular o en su computadora con Linux o Mac. Es mejor utilizar archivos en formatos como CSV (archivos separados por coma), .txt (archivos de texto plano), PDF (Formato de Documento Portátil) o HTML (como las páginas web) que independientemente del dispositivo que se utilice los resultados pueden ser fácilmente visibles.
https://www.wtseo.co/para-que-sirve-el-analisis-de-datos/ blogs.iadb.org/abierto-al-publico/2018/02/06/datos-abiertos-de-cinco-estrellas/
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