{"id":23315,"date":"2023-05-31T08:40:28","date_gmt":"2023-05-31T06:40:28","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/types-of-data-analysis\/"},"modified":"2026-09-28T08:00:49","modified_gmt":"2026-09-28T06:00:49","slug":"types-of-data-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/","title":{"rendered":"Los tipos de an\u00e1lisis de datos"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"et_pb_section_0 et_pb_section et_section_regular et_block_section\"><div class=\"et_pb_row_0 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_0 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_0 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h1>Los tipos de an\u00e1lisis de datos<\/h1>\n<p><span style=\"font-size: large;\">C\u00f3mo convertir los datos brutos en informaci\u00f3n valiosa<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_1 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_1 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_image_0 et_pb_image et_pb_module et_block_module\"><span class=\"et_pb_image_wrap\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_ES.jpg\" alt=\"Los tipos de an\u00e1lisis de datos\" title=\"Post_Tipos de an\u00e1lisis de datos\" width=\"2500\" height=\"1313\" srcset=\"https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_ES.jpg 2500w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_ES-1280x672.jpg 1280w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_ES-980x515.jpg 980w, https:\/\/parm.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Post_Data_analysis_ES-480x252.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) and (max-width: 1280px) 1280px, (min-width: 1281px) 2500px, 100vw\" class=\"wp-image-23033\" \/><\/span><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_2 et_pb_row et_pb_equal_columns et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_2 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_1 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Los datos est\u00e1n por todas partes: desde los rastreadores de fitness que cuentan nuestros pasos hasta las bases de datos de las empresas que contienen enormes cantidades de informaci\u00f3n. Pero estos datos son s\u00f3lo n\u00fameros y letras en una pantalla. Se necesitan herramientas de inteligencia empresarial para darles vida. Desde los an\u00e1lisis descriptivos que examinan hechos pasados hasta los an\u00e1lisis prescriptivos que proporcionan recomendaciones para decisiones futuras, hay muchos tipos de an\u00e1lisis de datos que pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones.   <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_3 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_3 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_2 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#%C2%BFQue_son_los_analisis_de_datos\" >\u00bfQu\u00e9 son los an\u00e1lisis de datos?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_descriptivo\" >An\u00e1lisis descriptivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_diagnostico\" >An\u00e1lisis diagn\u00f3stico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_predictivo\" >An\u00e1lisis predictivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_prescriptivo\" >An\u00e1lisis prescriptivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_inferencial\" >An\u00e1lisis inferencial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Analisis_mecanico\" >An\u00e1lisis mec\u00e1nico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/parm.com\/es\/types-of-data-analysis\/#Conclusion\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_son_los_analisis_de_datos\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 son los an\u00e1lisis de datos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis de datos es un proceso importante para obtener ideas y conocimientos valiosos a partir de datos brutos. Es el proceso de analizar e interpretar los datos para obtener informaci\u00f3n y tomar decisiones. El an\u00e1lisis de datos es, por tanto, un m\u00e9todo de procesamiento de datos en el que \u00e9stos se analizan en busca de patrones, tendencias o correlaciones, con el fin de obtener informaci\u00f3n sobre los procesos y el rendimiento de la empresa. Los datos pueden analizarse utilizando diversos m\u00e9todos estad\u00edsticos y algoritmos. De este modo, se pueden analizar los acontecimientos y pautas del pasado, identificar las causas de las dificultades o hacer predicciones y recomendaciones para el futuro.    <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_3 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_descriptivo\"><\/span>An\u00e1lisis descriptivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis descriptivo es un tipo de an\u00e1lisis de datos que pretende describir acontecimientos y tendencias pasados a partir de datos hist\u00f3ricos. Proporciona una visi\u00f3n general de las caracter\u00edsticas m\u00e1s importantes de los datos e identifica pautas, tendencias y correlaciones para obtener informaci\u00f3n sobre hechos pasados. <\/p>\n<p><em>Ejemplo: An\u00e1lisis de datos de ventas o de empleados.<\/em><br \/> Una empresa puede utilizar sus datos de ventas de los \u00faltimos cinco a\u00f1os para identificar tendencias y patrones, y determinar qu\u00e9 productos se vendieron mejor en meses o temporadas espec\u00edficas. Este an\u00e1lisis puede ayudar a identificar patrones estacionales en los datos de ventas y comprender qu\u00e9 factores influyen en los ingresos, como las promociones, las fluctuaciones de precios o las opiniones de los clientes. <\/p>\n<p>Otro ejemplo de an\u00e1lisis descriptivo en una empresa es el an\u00e1lisis de los datos de los empleados. Una empresa puede utilizar el departamento de RRHH para controlar la rotaci\u00f3n de personal e identificar las razones por las que los empleados se marchan. El an\u00e1lisis tambi\u00e9n puede ayudar a reconocer pautas y tendencias en cuanto al rendimiento de los empleados, la satisfacci\u00f3n laboral o la carga de trabajo, con el fin de mejorar el entorno laboral y las condiciones de trabajo de los empleados.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_4 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_diagnostico\"><\/span>An\u00e1lisis diagn\u00f3stico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis diagn\u00f3stico o an\u00e1lisis causal es un tipo de an\u00e1lisis de datos que tiene como objetivo identificar las razones de acontecimientos o problemas pasados. Utiliza datos del pasado para entender las causas de ciertos resultados y, as\u00ed, encontrar soluciones a problemas actuales o futuros.<br \/>El an\u00e1lisis diagn\u00f3stico se puede llevar a cabo de varias formas. Una opci\u00f3n es utilizar herramientas de an\u00e1lisis de datos, como el software de inteligencia empresarial, para reunir y analizar datos de diferentes fuentes. Otra opci\u00f3n es reunir a expertos y profesionales de diferentes \u00e1reas de la empresa para que interpreten y debatan juntos los datos.   <\/p>\n<p><em>Ejemplo: an\u00e1lisis de datos de producci\u00f3n o comentarios de los clientes<\/em><br \/>Un ejemplo de c\u00f3mo se aplica el an\u00e1lisis diagn\u00f3stico en una empresa es el an\u00e1lisis de los datos de producci\u00f3n. As\u00ed, por ejemplo, se puede averiguar por qu\u00e9 se han producido paradas en la producci\u00f3n o problemas de calidad. Al examinar los datos, la empresa puede identificar posibles causas de los problemas, como aver\u00edas en la maquinaria, fallos en el proceso de producci\u00f3n o errores en el control de calidad. A partir de estos hallazgos, la empresa puede entonces tomar medidas espec\u00edficas para eliminar las causas de los problemas. Al mismo tiempo, gracias a la informaci\u00f3n obtenida, la empresa puede reaccionar m\u00e1s r\u00e1pido si vuelven a surgir problemas similares.    <\/p>\n<p>Otro ejemplo de an\u00e1lisis de diagn\u00f3stico en una empresa es el an\u00e1lisis de las opiniones de los clientes. Analizando las opiniones de los clientes, una empresa puede determinar qu\u00e9 problemas tienen los clientes con los productos o servicios y qu\u00e9 aspectos aprecian especialmente. A partir de estos resultados, se pueden tomar medidas para rectificar los problemas y aumentar la satisfacci\u00f3n del cliente.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_5 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_predictivo\"><\/span>An\u00e1lisis predictivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis predictivo es un tipo de an\u00e1lisis de datos que tiene como objetivo hacer predicciones sobre acontecimientos futuros y tomar decisiones basadas en esas predicciones. Utiliza datos hist\u00f3ricos y modelos estad\u00edsticos para calcular probabilidades e identificar tendencias que puedan indicar acontecimientos futuros.<br \/>El an\u00e1lisis predictivo abarca diversos m\u00e9todos y t\u00e9cnicas, como la modelizaci\u00f3n estad\u00edstica, el aprendizaje autom\u00e1tico y la miner\u00eda de datos. Sin embargo, tambi\u00e9n requiere <a href=\"https:\/\/parm.com\/data-quality\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\" title=\"Calidad de los datos\">una limpieza minuciosa de los datos<\/a>, su an\u00e1lisis y la validaci\u00f3n de los modelos para poder hacer predicciones precisas.  <\/p>\n<p><em>Ejemplo: An\u00e1lisis de cifras de ventas o comportamientos<\/em><br \/>Una empresa que vende sus productos por Internet puede analizar datos hist\u00f3ricos sobre las cifras de ventas y los productos que m\u00e1s se han comprado para predecir cu\u00e1les tendr\u00e1n una demanda especial en el futuro. Bas\u00e1ndose en estas previsiones, la empresa puede ajustar sus existencias y adaptar sus estrategias de marketing en consecuencia para aumentar las posibilidades de \u00e9xito en las ventas. <\/p>\n<p>El an\u00e1lisis predictivo tambi\u00e9n puede ayudar a prever futuras tendencias y pautas de comportamiento de clientes o mercados. Por ejemplo, puede utilizarse para predecir riesgos y oportunidades a la hora de tomar decisiones de inversi\u00f3n o para identificar oportunidades de mejora de los procesos empresariales. <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_6 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_prescriptivo\"><\/span>An\u00e1lisis prescriptivo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis prescriptivo tiene como objetivo ofrecer recomendaciones de actuaci\u00f3n basadas en predicciones y an\u00e1lisis. Utiliza datos hist\u00f3ricos, modelos estad\u00edsticos y algoritmos para tomar decisiones que conduzcan a un objetivo o resultado concreto. As\u00ed, el an\u00e1lisis prescriptivo de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia y la rentabilidad, adem\u00e1s de conseguir ventajas competitivas a largo plazo.<br \/>A diferencia del an\u00e1lisis predictivo, que se limita a hacer predicciones sobre eventos futuros, el an\u00e1lisis prescriptivo va un paso m\u00e1s all\u00e1 y ofrece recomendaciones sobre la mejor forma de actuar para conseguir el resultado deseado.<br \/>Para ello, el an\u00e1lisis prescriptivo utiliza diversas t\u00e9cnicas y m\u00e9todos, como algoritmos, aprendizaje autom\u00e1tico y modelos de optimizaci\u00f3n, para generar recomendaciones de actuaci\u00f3n. Para poder ofrecer recomendaciones precisas, es necesario realizar un an\u00e1lisis minucioso de los datos, as\u00ed como una modelizaci\u00f3n y validaci\u00f3n precisas de los mismos.   <\/p>\n<p><em>Ejemplo: Mejora de las campa\u00f1as de marketing o de la gesti\u00f3n de la cadena de suministro.<\/em><br \/> Por ejemplo, si una empresa desea mejorar sus campa\u00f1as de marketing, puede utilizar la anal\u00edtica prescriptiva. Al analizar datos hist\u00f3ricos y predecir eventos futuros, la empresa puede determinar qu\u00e9 campa\u00f1a promete mayor \u00e9xito. La anal\u00edtica prescriptiva puede entonces ofrecer recomendaciones sobre la mejor manera de implementar dicha campa\u00f1a para lograr el resultado deseado.  <\/p>\n<p>El an\u00e1lisis de los datos hist\u00f3ricos tambi\u00e9n puede utilizarse para optimizar los procesos de gesti\u00f3n de la cadena de suministro, con el fin de deducir qu\u00e9 acciones son las m\u00e1s adecuadas para optimizar el proceso de entrega y minimizar el riesgo de retrasos en las entregas. A continuaci\u00f3n, el an\u00e1lisis prescriptivo puede recomendar la mejor forma de aplicar estas acciones para conseguir el resultado deseado. <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_7 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_inferencial\"><\/span>An\u00e1lisis inferencial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis inferencial se utiliza para extraer conclusiones y predicciones sobre un conjunto mayor de variables bas\u00e1ndose en muestras. Se trata, por tanto, de un enfoque estad\u00edstico basado en distribuciones de probabilidad. El an\u00e1lisis inferencial puede ayudar a identificar diferencias o relaciones significativas entre variables mediante hip\u00f3tesis, pruebas y estimaciones.  <\/p>\n<p><em>Ejemplo: encuestas a clientes o solicitudes de cr\u00e9dito<\/em><br \/>Un ejemplo del uso del an\u00e1lisis inferencial en una empresa es el uso de encuestas a clientes. Si una empresa quiere medir la satisfacci\u00f3n de sus clientes con un producto o servicio concreto, pero no puede encuestar a todos los clientes, puede seleccionar una muestra aleatoria de clientes y enviarles una encuesta. A partir de las respuestas de la muestra, la empresa puede entonces realizar un an\u00e1lisis inferencial para hacer predicciones sobre la satisfacci\u00f3n de toda la base de datos de clientes.  <\/p>\n<p>Otro ejemplo es la revisi\u00f3n de las solicitudes de pr\u00e9stamo por parte de un banco. Para comprobar la solvencia de los clientes, un banco podr\u00eda seleccionar una muestra de solicitudes de pr\u00e9stamo y realizar un an\u00e1lisis inferencial basado en los resultados. Esto permite hacer predicciones sobre la solvencia de todos los clientes.  <\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_text_8 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_mecanico\"><\/span>An\u00e1lisis mec\u00e1nico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis mecanicista de datos es un m\u00e9todo que se utiliza en las ciencias naturales y la ingenier\u00eda para estudiar sistemas complejos y obtener una comprensi\u00f3n profunda de los mecanismos f\u00edsicos, biol\u00f3gicos o qu\u00edmicos subyacentes que pueden explicar los datos observados. Por eso, los objetivos principales del an\u00e1lisis mecanicista de datos son el control minucioso de los datos y la medici\u00f3n precisa de las variables, para poder hacer predicciones exactas sobre el comportamiento de los sistemas.<br \/>Un requisito previo importante para aplicar el an\u00e1lisis mecan\u00edstico de datos es tener una comprensi\u00f3n s\u00f3lida del mecanismo subyacente que se supone que explica los datos. Por eso, el an\u00e1lisis mecan\u00edstico de datos es un m\u00e9todo exigente que requiere conocimientos y experiencia espec\u00edficos.  <\/p>\n<p><em>Ejemplo: reacciones en procesos qu\u00edmicos o desarrollo de nuevos materiales<\/em><br \/>Un ejemplo de aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos mecan\u00edstico es el estudio de las reacciones en procesos qu\u00edmicos. En este caso, se pueden recopilar datos como las concentraciones de diferentes sustancias en distintos momentos. Mediante el an\u00e1lisis mecan\u00edstico de datos, se pueden identificar y describir los mecanismos de reacci\u00f3n qu\u00edmica subyacentes.<br \/>Un ejemplo de aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis mecan\u00edstico de datos en la industria es el desarrollo de nuevos materiales. Si, por ejemplo, una empresa quiere desarrollar un nuevo material para su uso en la industria automovil\u00edstica, podr\u00eda realizar un an\u00e1lisis mecan\u00edstico para entender c\u00f3mo se comporta el material bajo diferentes cargas y condiciones. As\u00ed pues, la empresa identificar\u00eda primero un mecanismo f\u00edsico que pueda explicar el comportamiento del material, como por ejemplo su reacci\u00f3n ante la tensi\u00f3n o la temperatura. A continuaci\u00f3n, llevar\u00eda a cabo experimentos espec\u00edficos para recopilar datos sobre el comportamiento del material en distintas situaciones. Mediante el an\u00e1lisis mecanicista de los datos, la empresa podr\u00eda entender las variaciones exactas de los datos y detectar c\u00f3mo estas variaciones influyen en otros datos. Sobre esta base, podr\u00eda seguir optimizando el material para mejorar su rendimiento y durabilidad, as\u00ed como para asegurarse de que cumple con los requisitos de la industria automovil\u00edstica.       <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_4 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_4 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_9 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El an\u00e1lisis de datos juega un papel importante en el mundo empresarial actual. Existen distintos tipos de an\u00e1lisis de datos que ofrecen a las empresas la posibilidad de aprovechar sus datos de diferentes maneras. As\u00ed, se puede obtener informaci\u00f3n sobre lo que ha pasado, resolver problemas, hacer predicciones o sacar conclusiones sobre c\u00f3mo actuar.<br \/>El uso de herramientas de inteligencia empresarial como myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> permite a las empresas realizar estos an\u00e1lisis de forma sencilla y clara para tomar decisiones basadas en datos. Los resultados de los an\u00e1lisis se presentan visualmente de distintas formas para que se entiendan r\u00e1pido y f\u00e1cilmente. Esto ayuda a las empresas a sacar el m\u00e1ximo partido a sus datos y a optimizar sus procesos de negocio. Gracias al sistema de control integrado, las conclusiones y las decisiones se pueden convertir inmediatamente en medidas concretas. As\u00ed, las empresas pueden reaccionar en tiempo real ante las fluctuaciones en los datos para aumentar su \u00e9xito.      <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_5 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_5 et_pb_column et_pb_column_1_2 et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_10 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el software de inteligencia empresarial myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span>:<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_0 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/parm.com\/myparm-bi\/\" target=\"_blank\">M\u00e1s informaci\u00f3n<\/a><\/div><\/div><div class=\"et_pb_column_6 et_pb_column et_pb_column_1_2 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_text_11 et_pb_text et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--module--divi-text--default\"><div class=\"et_pb_text_inner\"><p>\u00bfDesea conocer\u200b myPARM BI<span style=\"font-size: x-small;\"><sup>act<\/sup><\/span> en una demostraci\u00f3n? Entonces, \u00a1concierte una cita con nosotros ahora mismo!<\/p>\n<\/div><\/div><div class=\"et_pb_module et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default_wrapper preset--module--divi-button--default_wrapper\"><a class=\"et_pb_button_1 et_pb_button et_pb_bg_layout_light et_pb_module et_block_module preset--group--divi-button--divi-button--hi917qs--default preset--module--divi-button--default\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-biact-webdemo-es\" target=\"_blank\">Concertar cita<\/a><\/div><\/div><\/div><div class=\"et_pb_row_6 et_pb_row et_block_row\"><div class=\"et_pb_column_7 et_pb_column et_pb_column_4_4 et-last-child et_block_column et_pb_css_mix_blend_mode_passthrough\"><div class=\"et_pb_code_0 et_pb_code et_pb_module\"><div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https%3A%2F%2Fparm.com%2Fes%2Ftypes-of-data-analysis%2F\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; 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