Outliers

La gestión y análisis de los datos de una empresa es un trabajo complejo. Actualmente, gracias a los sistemas informáticos, disponemos de una cantidad ingente de datos con los que trabajar pero no siempre es fácil llegar a una conclusión clara con toda esta materia prima.

En realidad, son estos mismos sistemas informáticos los que normalmente disponen de una serie de aplicaciones predefinidas que permiten imprimir informes impactantes a todo color.

Sin embargo, cuando necesitamos algo más de lo que ofrecen estos informes las cosas se complican hasta el punto que resulta francamente complejo llegar a entender el detalle de los problemas utilizando los datos disponibles.

Analizar datos concretos

Por este motivo el análisis de datos que se hace de forma habitual es muy superficial y, en muchos casos, se pueda resumir como un estudio de promedios y tendencias. En gran parte creo que la causa de este análisis pobre se debe a que estamos condicionados por el principio de Pareto (aquel principio que dice que el 80 por ciento de los casos se concentra en el 20 por ciento de los elementos del conjunto estudiado).

Aplicar el principio de Pareto

Aunque es necesario destacar que la aplicación de este principio nos ayuda a priorizar y a estudiar aquellos escasos elementos que aglutinan un mayor número de casos para explicar el comportamiento de un conjunto; no podemos limitarnos a ello pues esta consideración nos lleva a descartar de partida aquellos valores extremos que siendo parte del mismo conjunto; muestran resultados muy superiores o muy inferiores al promedio. Cuando son precisamente estos valores extremos los que deberían ser el objeto de nuestro estudio. En definitiva, si somos capaces de explicar las circunstancias especiales que los han generado, entenderemos en gran medida los parámetros de funcionamiento interno del proceso.

El trabajo centrado en promedios y, la estadística básica en general, tiende a segregar estos valores especiales o fuera de serie (outliers), pues responden a situaciones diferentes al resto del conjunto. No obstante, como decía Stephen Covey ‘la fuerza está en las diferencias, no en las similitudes’.

A modo de ejemplo, si estudiamos las ventas de una empresa, puede que nos interese saber que cada comercial vende un promedio diez productos al día, o incluso que hay una cierta tendencia a la mejora de las ventas globales. Pero probablemente, si usted fuera el director de este equipo de ventas le interesaría saber además que hay uno de los comerciales que está vendiendo cinco veces más que el promedio de ventas del resto del equipo. En realidad y si usted detectara esta información, probablemente usted se olvidaría del ochenta por ciento de los comerciales para centrar su tiempo en comprender cómo trabaja esta persona fuera de serie.

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