Comenzar a usar Analytics
Este tutorial de inicio lo introduce en el proceso completo de análisis de datos utilizando Analytics.
| Tiempo calculado | 60 minutos |
|---|---|
| Requisitos | No es necesario tener experiencia previa en el uso de Analytics. Se da por sentado que tiene algo de experiencia en el análisis de datos, pero esto no es un requisito fundamental. |
| Analytics versión | 13.0 o posterior (edición no Unicode) |
| Complete la versión adecuada del tutorial |
Complete esta versión del tutorial si está usando la edición no Unicode de Analytics. Si está usando la edición Unicode, complete Comenzar a usar Analytics (edición Unicode). |
Consejo
Para determinar qué edición de Analytics está usando, en el menú principal de Analytics, haga clic en Ayuda > Acerca de para abrir el cuadro de diálogo Estudios analíticos. La designación de la edición aparece después del número de versión.
Nota
Las interfaces de usuario en chino, japonés y polaco solo son Unicode.
Escenario
Revisar las transacciones de tarjeta de crédito corporativas
Se le pide que revise las transacciones de tarjetas de crédito corporativas de un período de dos meses. Su objetivo es obtener una visión general de la manera en la que los empleados usan las tarjetas durante el período y también identificar cualquier posible uso indebido de tarjetas.
Los datos de las transacciones se incluyen en tres hojas de cálculo de Excel independientes. Antes de poder analizar los datos, debe importar a Analytics y combinar los conjuntos de datos independientes en una tabla única de Analytics.
Después de haber analizado los datos, desea presentar los resultados de su análisis visualmente, para atraer más a la audiencia.
Sección opcional
Le informan que, a partir de ahora, la revisión de las transacciones con tarjetas de crédito corporativas será una responsabilidad que tendrá de forma reiterada.
Para que usted, u otra persona, realice revisiones futuras rápidamente y con precisión, decide crear un script para automatizar parte del trabajo.
PIPAR: el ciclo de análisis de datos de Analytics
El ciclo de análisis de datos de Analytics tiene cinco etapas, que se resumen con la sigla PIPAR:
Planificar, Importar, Preparar, Analizar y Reportar
Planificar su trabajo
La planificación de su trabajo de análisis de datos es importante y, con frecuencia, crucial. Si omite la etapa de planificación y pasa directamente a ejecutar los comandos de los estudios analíticos sobre los datos, es posible que tenga problemas, se genere más trabajo o que incluso pase por alto algunas revelaciones importantes de los estudios analíticos.
Incluso el plan más básico es mejor que no contar con ningún plan. A medida que adquiera experiencia y tenga un conocimiento de Analytics, su planificación comenzará a estar totalmente desarrollada y ser más precisa. La buena planificación es clave para los proyectos de análisis de datos que avanzan sin problemas y de forma eficiente.
Lineamientos para la planificación
| Desarrolle objetivos claros y específicos | |
|---|---|
| Diseñar un enfoque paso a paso | |
| Identificar qué datos necesitará | |
| Considerar los requisitos técnicos | |
| Estar preparado para repetir tareas |
Mostrar másImportar datos
Antes de poder analizar los datos, debe importarlos a Analytics.
Nos familiarizaremos con el proceso de importación usando el Asistente de Definición de Datos para importar tres hojas de cálculo de Excel. Importar desde Excel es uno de los métodos más comunes para adquirir datos con el fin de analizarlos en Analytics. Sin embargo, Analytics permite importar datos desde una amplia variedad de orígenes de datos.
Abra Analytics y "Sample Project.ACL"
Nota
Los siguientes pasos dan por sentado que ya ha activado Analytics.
Importar las dos primeras hojas de cálculo de Excel
Comenzará importando dos hojas de cálculo de Excel al mismo tiempo. Importar varias hojas de cálculo de Excel es una excelente manera de reducir el trabajo.
Importar la tercera hoja de cálculo de Excel
Ahora importe la tercera hoja de cálculo de Excel. Al importar una sola hoja de cálculo, puede ajustar manualmente algunos de los ajustes de metadatos durante el proceso de importación, en lugar de hacerlo más tarde en Analytics.
Ahora debería tener tres tablas nuevas de Analytics en la ficha Panorama del Navegador. Estas tablas contienen copias de solo lectura de los datos de Excel. No contienen los datos de origen de Excel.
Preparar datos
Con frecuencia, antes de que los datos estén listos para ser analizados, es necesario realizar una o más tareas de preparación de los datos.
En este tutorial, realizará dos tareas de preparación:
- hacer ajustes adicionales para unificar los campos de datos
- combinar las tres nuevas tablas de Analytics en una única tabla para analizarla
Además, como una práctica recomendada, siempre debe verificar la validez de los datos importados antes de realizar el trabajo de análisis. Incluso una pequeña cantidad de datos no válidos en una tabla pueden invalidar todo el análisis posterior de los datos.
¿Por qué es necesario preparar los datos?
Usted está ansioso por comenzar a analizar los datos, pero si no los prepara correctamente, es posible que no logre realizar el análisis. O el análisis que realice podría tener errores.
Son muchos los problemas que pueden afectar a los datos de origen y hacer que sean inadecuados para analizarlos sin algún tipo de preparación inicial.
Por ejemplo:
- Los datos de origen están diseminados en varios archivos diferentes y se deben consolidar para poder analizarlos en un conjunto único de datos.
- Los campos correspondientes de diferentes archivos se deben "unificar", es decir que deben tener la misma estructura y el mismo formato para poderlos procesar.
- Los "datos sucios" se deben limpiar y estandarizar. Esto se puede lograr con funciones de Analytics.
Punto clave
El tiempo que dedique a importar y preparar los datos tal vez sea mayor al tiempo que dedique al análisis. Sin embargo, estos pasos iniciales son críticos y sientan las bases sobre las que se afirmará el análisis.
Ajustar los formatos de tabla
Cada tabla de un proyecto de Analytics tiene un formato de tabla. El formato de tabla contiene metadatos, como los nombres de los campos, la posición de inicio de los campos, la longitud de los campos y el tipo de datos de los campos, entre otras cosas.
Antes de poder combinar las tres nuevas tablas de Analytics en una única tabla, debe unificar parte de los metadados de los formatos de tabla.
Así se ve el formato de tabla de Trans_Apr. A medida que se familiarice con Analytics, aprenderá rápidamente a reconocer los formatos de tabla. Puede hacer muchas cosas útiles en el formato de tabla.
Ajustar el formato de tabla de Trans_Apr
Primero, debe cambiar el tipo de datos de dos campos de la tabla Trans_Apr.
.
.
para salir del cuadro de diálogo Ajustar los formatos de tabla de Trans_May
Para finalizar con los ajustes, debe cambiar el tipo de datos de dos campos en los formatos Trans1_May y Trans2_May. Es posible que también deba hacer un ajuste en el campo DATE.
Verificar los datos importados
Ahora verificaremos los datos de las tres tablas importadas para asegurarnos de que es seguro continuar con el resto de la preparación de los datos y el análisis de datos.
Nota
Estamos verificando los datos después de actualizar los tipos de datos. Al verificar datos en Analytics, está comprobando que todos los valores de un campo cumplen con los requisitos del tipo de datos del campo. Por lo tanto, lo más razonable es verificar los datos una sola vez después de completar los tipos de datos.
Obtener más información
Si desea ver lo que ocurre cuando Analytics detecta errores en la validez de los datos, abra Tables\Badfile y ejecute el proceso de verificación.
Combinar las tres tablas de Analytics
Para la última tarea de la preparación de los datos, usted combina las tres nuevas tablas de Analytics en una única tabla.
Para hacerlo más sencillo, en el tutorial solo se combinan tres tablas. Sin embargo, podría usar el mismo proceso para combinar 12 tablas mensuales en una única tabla anual y realizar el análisis en los datos de un año fiscal completo.
Ya está preparado para comenzar con el análisis de datos.
Analizar datos
Usted realiza análisis en Analytics por medio de comandos y otras herramientas para obtener información general sobre los datos que está investigando y para responder a preguntas específicas.
Nota
En la etapa de análisis, se pone de manifiesto la importancia de la planificación previa. Si formuló objetivos claros para su investigación, tendrá una idea más clara de los tipos de análisis que debe realizar.
El análisis de datos
Para este tutorial, realizará el siguiente análisis de datos en la tabla Trans_All:
- agrupar los registros de transacción con tarjeta de crédito por código de categoría de comerciante a fin de determinar:
- de qué manera están utilizando los empleados las tarjetas de crédito corporativas
- cuánto dinero se está gastando en cada categoría
- crear un filtro para aislar todas las transacciones prohibidas
Agrupar las transacciones con tarjeta de crédito por código de categoría de comerciante
Agrupar o resumir un conjunto de datos es una excelente manera de obtener rápidamente un panorama de los datos.
Herramientas sencillas para la investigación
Ahora que tiene una versión resumida de los datos, puede ver algunas herramientas básicas de Analytics para obtener una percepción general sobre el uso de tarjetas de crédito corporativas.
Con unos pocos clics, puede obtener mucha información sobre los patrones de uso y el posible uso indebido.
| Para obtener esta información: | Haga lo siguiente en la tabla Trans_todas_agrupadas: |
|---|---|
| ¿Cuál fue el importe total cargado por los empleados durante abril y mayo? |
El gasto total fue de $187.177,13. |
| ¿En qué gastaron los empleados la mayor parte del dinero? |
El campo DESCRIPTION indica que la mayor cantidad del dinero se gastó en lo siguiente:
|
| ¿Cuáles fueron los gastos individuales más elevados? |
Los campos DESCRIPTION y Maximum AMOUNT le indican que el gasto individual más elevado fue de $1999,06 en un Club Med. ¿Club Med es un código de comerciante autorizado para la tarjeta de crédito corporativa? Si el límite de la tarjeta de crédito es $2000, ¿el empleado abonó un importe que se encuentra justo por debajo del límite? |
| ¿Qué es lo que revela la revisión de los códigos utilizados con muy poca frecuencia? |
Hay cinco categorías en las que solo hubo un gasto. ¿Alguna de esas es una categoría prohibida? Tal vez uno o más empleados consideraron que hacer un uso indebido de una tarjeta de crédito solo ocasionalmente les permitiría no ser detectados.
|
| ¿Alguna de estas categorías está prohibida? |
¿Es posible que una o más de estas categorías estén prohibidas?
Nota La revisión manual solo es posible en conjuntos de datos pequeños. Veamos un método más práctico y más confiable. |
Obtener más información
Tal vez, solo desee realizar un análisis rápido y no desee enviar los resultados a una nueva tabla. Cuando resumió la tabla Trans_All, en lugar de seleccionar Archivo en el cuadro de diálogo Resumir, podría seleccionar Pantalla para enviar los resultados a la zona de visualización de Analytics.
Enviar la salida a la pantalla solo es práctico si se trata de conjuntos de datos más pequeños. No obstante, la ventaja es que ofrece una manera sencilla de profundizar en los grupos individuales y ver únicamente los registros de origen de cada grupo.
Crear un filtro para aislar las transacciones prohibidas
Los filtros permiten aislar únicamente los registros en los que está interesado en un momento determinado. Los filtros son una potente herramienta para responder preguntas específicas acerca de los datos.
Una revisión general de las tarjetas de crédito corporativas lo alertó de la posible existencia de transacciones prohibidas. Usted decide confirmar si hay alguna transacción prohibida haciendo una concordancia entre una lista de códigos de categorías de comerciantes prohibidos y los datos.
, en la parte superior de la vista de la tabla para abrir el 
.Obtener más información
Más allá de los filtros
Los filtros funcionan bien si la cantidad de criterios o condiciones incluidas por el filtro son manejables. El filtro que creó en este tutorial contiene tan solo 9 códigos. Pero, ¿qué ocurriría si su lista de códigos de categorías de comerciantes prohibidos incluyera varias decenas o más?
Un enfoque más eficiente consistiría en unir una tabla de Analytics que incluyera los códigos prohibidos con la tabla de transacciones. Cada coincidencia de la tabla de salida unida sería una transacción prohibida.
Las uniones escapan el alcance de este tutorial, pero son una de las funciones de uso frecuente en Analytics.
Reportar los resultados
Una vez finalizado el análisis de datos, Analytics le ofrece diferentes maneras de reportar o presentar los resultados.
Una opción disponible son los reportes tradicionales con columnas de datos, pero veremos la manera de transmitir los resultados con la visualización de datos más atractiva que se describe a continuación.
Visualización de diagrama de árbol (treemap)
Esta visualización de diagrama de árbol (treemap) muestra las transacciones con tarjetas de crédito agrupadas que usted envió a la tabla Trans_todas_agrupadas. La relación entre los grupos se muestra de dos maneras diferentes:
- el tamaño del cuadro indica la cantidad de transacciones individuales de cada grupo
Cuanto más grande sea el cuadro, mayor será el número de transacciones. Los cuadros se ordenan por tamaño de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo.
- la intensidad de color del cuadro indica el importe total de cada grupo
Cuanto más oscuro sea el cuadro, mayor será el importe total.
Por ejemplo, el tamaño del cuadro Club Med, ubicado en el cuadrante inferior derecho, indica que solo existe una pequeña cantidad de transacciones, pero el color indica que el importe total de las transacciones es significativo.
Primero, un poco del trabajo previo
Va a crear una visualización de diagrama de árbol en Resultados, que es la aplicación de acciones correctivas de asuntos de la plataforma HighBond basada en la nube. Su suscripción a ACL Robotics incluye el acceso a una versión básica (Lite) de Resultados.
Para crear la visualización, primero debe crear un contenedor simple de dos niveles para colocarla allí. El primer nivel se denomina Colección y el segundo nivel se denomina Análisis. Ambos se crean rápida y fácilmente.
Inicie sesión en Launchpad y acceda a Resultados
Nota
Si por algún motivo no puede iniciar sesión en Launchpad o acceder a Resultados, puede usar uno de los métodos alternativos para la creación de reportes que se incluyen en Otros métodos para hacer reportes en Analytics.
Crear una colección
Crear un análisis
Exportar datos desde Analytics a Resultados
La siguiente etapa consiste en exportar la tabla Trans_todas_agrupadas desde Analytics a Resultados.
Crear la visualización
Ahora, está listo para crear la visualización en Resultados.
.
Guardar la visualización
Si desea conservar una visualización que creó, debe guardarla. Es necesario guardar cada visualización de forma individual y guardar también el contenedor en el que se encuentra, que recibe el nombre de interpretación.
Otros métodos para hacer reportes en Analytics
Además de las visualizaciones de datos disponibles en Resultados, Analytics cuenta con varios métodos más que se pueden usar para reportar los resultados de los análisis de datos:
| Método de reporte | Descripción |
|---|---|
| Visualizaciones de datos en la ventana Aplicación de análisis |
La capacidad de visualización de datos de Resultados también está disponible de forma local en la ventana Aplicación de Análisis, un componente independiente de Analytics. Nota Es posible que algunos de los gráficos y las visualizaciones disponibles en Resultados no estén disponibles en la ventana Aplicación de análisis hasta el lanzamiento de una nueva versión de Analytics. Si desea obtener más información, consulte Interpretaciones y visualizaciones. |
| Gráficos heredados de Analytics |
Analytics contiene una capacidad de creación de gráficos y cuadros heredada que le permite crear reportes visuales básicos. Si desea obtener más información, consulte Trabajar con gráficos de Analytics. |
| Reportes tradicionales en columnas |
En algunos casos, todo lo que necesita es un reporte tradicional con texto y números, que cuente con filas y columnas de datos. Si desea obtener más información, consulte Dar formato y generar reportes Analytics. |
| Herramientas de generación de reportes de otros fabricantes |
Puede usar una herramienta de generación de reportes de otros fabricantes, como Tableau o Microsoft BI, e importar datos directamente desde Analytics. Si desea obtener más información, consulte Conexión a Analytics desde una aplicación de reportes de otro fabricante. |
| Exportar datos a Excel o CSV |
Puede exportar datos a Excel, o a un archivo separado por comas, y usar las capacidades de reporte de Excel o de cualquier otra herramienta que pueda trabajar con un archivo CSV. Si desea obtener más información, consulte Exportar datos. |
Ha finalizado
¡Felicitaciones! Finalizó la introducción completa al análisis de datos con Analytics.
¿Cómo continuar?
Tiene varias opciones para continuar aprendiendo acerca de Analytics:
| Academia |
La Academia ofrece una variedad de cursos para diferentes niveles de experiencia. El Programa Fundamentos de ACL Analytics es una serie de cursos breves que enseñan los aspectos básicos de Analytics a los nuevos usuarios. Academia es el centro de recursos de capacitación en línea de Galvanize. Vaya al catálogo de cursos para ver los cursos disponibles. Los usuarios con una suscripción tienen acceso a los cursos de la Academia sin ningún costo. |
|---|---|
| Ayuda de Analytics
("la ayuda de Analytics") |
En este momento, se encuentra en la Guía del usuario de Analytics, una de las principales guías de "la Ayuda de Analytics". Esta guía ofrece material de referencia con conceptos e instrucciones paso a paso para todos los aspectos de Analytics. Por ejemplo, aquí están los dos temas de la Guía del usuario para la operación anexar, que formaban parte del tutorial que acaba de completar:
|
| Comunidad |
La Comunidad es una plataforma basada en la web con una variedad de recursos para los clientes, que incluye un foro de clientes en el cual los usuario de Analytics experimentados comparten sus conocimientos y responden preguntas. El foro de clientes es el mejor lugar para aprender acerca del uso y la aplicación de Analytics en el mundo real. |
Hacer un script del trabajo (sección opcional)
| Tiempo calculado | 20 minutos |
|---|---|
| Requisitos | No es necesario tener experiencia previa en la creación de scripts. |
| Analytics versión | 13.0 o posterior (edición no Unicode) |
Puede obtener mucho valor si utiliza Analytics de forma ad hoc o manual sin escribir ningún script. En general, todo lo que se puede hacer con un script, se puede hacer en la interfaz de usuario y viceversa. Sin embargo, para aprovechar todo el valor, la potencia y la eficiencia de Analytics necesita crear scripts.
La buena noticia es que Analytics le ofrece herramientas para que la creación de scripts sea relativamente sencilla, incluso para principiantes.
Las ventajas de la creación de scripts
Imagínese que además de todas sus responsabilidades actuales, ahora debe revisar el uso de las tarjetas de crédito corporativas de forma regular.
Ahorre tiempo
El proceso de revisión básico está estandarizado. Con cada ciclo de revisión, usted puede pasar tiempo repitiendo el proceso básico manualmente o puede ahorrar tiempo automatizando el proceso.
Delegue con confianza
Si el proceso está automatizado, tal vez pueda delegar la tarea en un integrante del equipo con menos experiencia. Los scripts comprobados le dan la confianza de saber que los empleados con menos experiencia pueden realizar la tarea con precisión y sistematicidad, sin un aumento significativo de su carga de trabajo.
¿Qué es un script?
Un script de Analytics es una serie de comandos de ACLScript que realiza una tarea en particular o varias tareas relacionadas. Por ejemplo, todo lo que hizo manualmente en la primera parte de este tutorial también se puede hacer utilizando un script.
ACLScript es el lenguaje de comandos que conforma la base de Analytics. Los scripts se almacenan en los proyectos de Analytics. Los scripts individuales aparecen en el Navegador y van precedidos del icono de script 
.
Cómo funciona el log de comandos de Analytics
Es posible que haya notado que el Navegador contiene la ficha Log. Como encargado de escribir scripts, descubrirá que el log de comandos de Analytics es su mejor aliado.
Crear un script copiando comandos desde el log
Una vez más, volverá a utilizar la sintaxis de ACLScript desde el log, pero esta vez copiará la sintaxis en un script de Analytics. Para que las cosas continúen siendo rápidas y sencillas, solo generará un script de parte del trabajo que realizó manualmente en el tutorial, pero podría generar un script de todo el trabajo.
Nota
Para que esta introducción sea breve, no nos detendremos en algunas de las prácticas recomendadas para la generación de scripts. El objetivo es demostrar cuán fácil es crear scripts en Analytics, incluso para nuevos usuarios.
para ejecutar el script.Todo el tutorial en un script
El tutorial completo que acaba de realizar manualmente aparece a continuación en un script (en la sección "Pasos"). Para finalizar esta breve introducción a la creación de scripts, va a copiar el script a Analytics y después volverá a hacer el trabajo del tutorial, pero esta vez con tan solo unos clics del ratón.
Nota
El script da por sentado que la carpeta de Archivos de datos de muestra está instalada en la ubicación predeterminada. Si la carpeta está instalada en otra ubicación, debe modificar las rutas de navegación en el script para que lleven al lugar adecuado.
A las tablas creadas por el script se les coloca el sufijo _s para no sobrescribrir las tablas que creó manualmente.
y haga clic en Ha finalizado
Este es el final de esta breve introducción a la creación de scripts. Esperamos que haya visto lo suficiente como para convencerse del valor de la creación de scripts y que quiera aprender más.
¿Cómo continuar?
Tiene varias opciones para aprender más acerca de la creación de scripts en Analytics:
| Guía de creación de scripts de ACL |
La Guía de creación de scripts de ACL contiene los siguientes tutoriales para principiantes: La Guía de creación de scripts también tiene una referencia completa al lenguaje de ACLScript con información detallada de cada comando y función de Analytics. |
|---|---|
| Academia |
La Academia ofrece tanto un curso introductorio como un curso avanzado de creación de scripts:
Academia es el centro de recursos de capacitación en línea de Galvanize. Vaya al catálogo de cursos para ver los cursos disponibles. La suscripción a ACL incluye los cursos de la Academia sin ningún costo para todos los usuarios. |
| Comunidad |
La Comunidad es una plataforma basada en la web que cuenta con una variedad de recursos para clientes, como un foro de clientes donde se suele conversar en profundidad sobre la creación de scripts en Analytics. |