Análisis de datos y modelización

Esta capacidad se encuadra en el análisis estadístico de bases de datos.

En dichos estudios se aplicarán todas las técnicas estadísticas necesarias y de acuerdo a la naturaleza de la base de datos y de los objetivos planteados por los demandantes. Entre ellas, cabe destacar: Análisis de la muestra; Métodos de imputación de datos faltantes; Test paramétricos y no paramétricos de comparación de grupos; Análisis Cluster; Análisis de Encuestas; Análisis predictivo de Regresión Lineal; ANOVA; MANOVA; Análisis Discriminante; Análisis predictivo de Regresión Logística.

Esta capacidad persigue la construcción de modelos predictivos que se desarrollan ad-hoc a partir de las bases de datos utilizando técnicas analíticas y numéricas que permitirán la simulación de diversos escenarios posibles.

Aplicaciones

  • Obtención de modelos analíticos y numéricos a partir de bases de datos que puedan contener cierto nivel de incertidumbre para: * Realizar predicciones probabilísticas. * Generar escenarios futuros a través de simulaciones como herramienta de toma de decisiones. * Análisis de datos para la toma de decisiones.

Ventajas técnicas

  • Ahorro de costes, aumento de beneficios, análisis de procesos, diseño de estrategias óptimas, etc.

Beneficios que aporta

  • El desarrollo de un buen modelo (analítico o numérico) permite predecir el comportamiento de las variables de interés, lo que en la práctica supone: * Ahorro de costes en ensayos que pueden ser costosos o simplemente inviables por su complejidad. * La simulación de escenarios que permitan adelantarse y tomar el control de situaciones futuras no deseadas o, si son más convenientes, tomar medidas para que dichas situaciones tengan lugar.

Experiencia relevante