La estadística juega un papel fundamental en la toma de decisiones empresariales, ya que proporciona una herramienta poderosa para analizar datos y extraer conclusiones significativas. A través del análisis estadístico, las empresas pueden comprender mejor los patrones, tendencias y relaciones en los datos, lo que les permite tomar decisiones informadas y estratégicas. En este artículo, exploraremos cómo la estadística puede ayudar en la toma de decisiones empresariales y veremos un ejemplo práctico utilizando Python.
Ahora veamos un ejemplo práctico utilizando Python para analizar datos empresariales.
En este ejemplo, utilizaremos la biblioteca Pandas de Python para analizar un conjunto de datos empresariales. Supongamos que tenemos un conjunto de datos que contiene información sobre empleados de una empresa, incluyendo su departamento, nivel de experiencia, edad y salario.
import pandas as pd # Crear un DataFrame con los datos data = { 'Departamento': ['Ventas', 'Marketing', 'Recursos Humanos', 'Finanzas'], 'Nivel de experiencia': ['Junior', 'Senior', 'Senior', 'Junior'], 'Edad': [28, 35, 42, 30], 'Salario': [50000, 75000, 90000, 55000] } df = pd.DataFrame(data) # Mostrar el DataFrame print(df) SALIDA: Departamento Nivel de experiencia Edad Salario 0 Ventas Junior 28 50000 1 Marketing Senior 35 75000 2 Recursos Humanos Senior 42 90000 3 Finanzas Junior 30 55000
El código anterior crea un DataFrame con cuatro variables: ‘Departamento’, ‘Nivel de experiencia’, ‘Edad’ y ‘Salario’. Ahora, podemos utilizar las funciones de Pandas para realizar cálculos estadísticos básicos. Se utiliza la media y la desviación media (la desviación de los datos en torno al valor medio).
# Calcular la media del salario media_salario = df['Salario'].mean() # Calcular la desviación estándar de la edad desviacion_edad = df['Edad'].std() # Mostrar los resultados print("Media del salario: ", media_salario) print("Desviación estándar de la edad: ", desviacion_edad) SALIDA: Media del salario: 67500.0 Desviación estándar de la edad: 6.238322424070967
El código anterior calcula la media del salario y la desviación estándar de la edad utilizando las funciones mean()
y std()
de Pandas. Estas medidas estadísticas proporcionan información importante sobre los datos y pueden ayudar a la toma de decisiones.
Aquí tienes un ejemplo de cómo crear un gráfico utilizando los datos anteriores con la biblioteca matplotlib
en Python. En este caso, utilizaremos un gráfico de barras para visualizar los salarios de los empleados por departamento. Además, se crea una variable “colores” para poner color a las barras.
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation # Crear una figura y un eje fig, ax = plt.subplots() # Definir los datos de los departamentos y salarios departamentos = df['Departamento'] salarios = df['Salario'] # Crear una lista de colores para las barras colores = ['blue', 'green', 'orange', 'red'] # Crear las barras iniciales barras = ax.bar(departamentos, salarios, color=colores) # Función de actualización para la animación def animate(i): # Actualizar las alturas y colores de las barras con los salarios y colores correspondientes for j, b in enumerate(barras): b.set_height(salarios[j]) b.set_color(colores[j]) # Obtener las coordenadas x e y de la barra x = b.get_x() + b.get_width() / 2 y = b.get_height() # Mostrar el valor encima de la barra ax.text(x, y, salarios[j], ha='center', va='bottom') # Crear la animación anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=1000, repeat=True) # Mostrar la animación plt.show()
En este código, se agrega un bloque al final para guardar la animación generada como un archivo PNG utilizando el método save()
de la animación. El archivo se guardará con el nombre “grafico_animado.png”. Puedes cambiar el nombre y la ubicación del archivo según tus necesidades.
Al finalizar la ejecución del código, se mostrará la animación y, al mismo tiempo, se guardará como un archivo PNG para su posterior descarga. Y se obtiene un gráfico como el siguiente:
Por tanto, la estadística desempeña un papel crucial en la toma de decisiones empresariales al proporcionar herramientas para analizar datos, identificar patrones y tendencias, evaluar riesgos y tomar decisiones basadas en evidencia. Con el uso de Python y bibliotecas como Pandas, las empresas pueden realizar análisis estadísticos avanzados para obtener información valiosa y tomar decisiones informadas.
Los códigos de Python se ha generado a partir de ChatGPT que ayuda a la creación de documentos y a pulir códigos.
Si tu empresa necesita el uso de estas herramientas puedes contactar conmigo desde este formulario:
If you've used artificial intelligence to create images with text, you may have noticed that…
Si has utilizado la inteligencia artificial para crear imágenes con texto quizás te hayas dado…
Security breaches and cyberattacks are still major headaches today. Until something different is invented, consumers…
Las brechas de seguridad y los ciberataques siguen siendo importantes quebraderos de cabeza hoy en…
HTML, which stands for HyperText Markup Language, is the standard language used to create web…
HTML, que significa Lenguaje de Marcado de Hipertexto (por sus siglas en inglés, HyperText Markup…