TÉCNICAS DE GESTIÓN Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO PARA LA APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL BIG DATA
Summary
TLDREl script trata sobre técnicas de análisis estadístico para implementar modelos predictivos en big data, dirigido por Lilith Zambrano García y Luis Rodrigo Valencia Pérez. El objetivo es desarrollar modelos que ayuden a las empresas a tomar decisiones basadas en datos, impactando en productividad y rentabilidad, especialmente en Querétaro. Se discuten fuentes de datos, tipos de datos y su análisis para marketing personalizado. Se mencionan sectores como banca, periodismo y salud, y se enfatiza la importancia de la calidad de datos y el aprendizaje automático para generar valor empresarial.
Takeaways
- 📚 El objetivo general del tema es desarrollar modelos predictivos a través de la gestión de big data para mejorar la toma de decisiones en empresas y aumentar su productividad y rentabilidad en Querétaro.
- 🌐 Las fuentes de datos del big data incluyen el internet, dispositivos móviles, plataformas de redes sociales y la Internet de las cosas (IoT).
- 🔍 Se destacan diferentes tipos de datos: no estructurados, semiestructurados y estructurados, siendo el 80% de la información no utilizada por las empresas para atraer a los consumidores.
- 📈 Big data revela información sobre los gustos, hábitos, poder adquisitivo y comportamiento de los clientes, lo que permite a las empresas hacer marketing más personalizado.
- 📉 La importancia de la calidad de los datos se enfatiza, siendo crucial para la toma de decisiones certeras y la reducción del tiempo de análisis.
- 🏦 Ejemplos de aplicación en sectores como la banca, donde Bancomer ha utilizado big data para identificar nuevos segmentos de mercado.
- 📊 Los modelos predictivos se basan en la observación y registro de datos puros, legibles e información real para proporcionar valor a la empresa.
- 🔢 Se mencionan fórmulas estadísticas como la probabilidad y la varianza, que son fundamentales para el análisis y predicción en el big data.
- 🔮 El aprendizaje automático y la minería de datos permiten a las empresas analizar grandes volúmenes de información y generar predicciones valiosas.
- 🌟 La calidad de los datos debe ser veraz, tener volumen, velocidad, valor y variedad para ser útiles en el análisis predictivo.
- 💡 El pequeño dato (small data) se presenta como una alternativa al big data, enfocándose en datos más limpios y estructurados para análisis más precisos.
Q & A
¿Cuál es el tema principal del script proporcionado?
-El tema principal es la aplicación de técnicas de análisis estadístico para desarrollar modelos predictivos en el big data en el ámbito empresarial.
¿Quién es el autor de la tesis mencionada en el script?
-El autor de la tesis es Zambrano García Lilith.
¿Cuál es el objetivo general de los modelos predictivos mencionados en el script?
-El objetivo general es gestionar decisiones en la operación de las empresas, impactando en la productividad y rentabilidad de las organizaciones en Querétaro a través de la gestión de big data.
¿De dónde provienen las fuentes de datos del big data mencionadas en el script?
-Las fuentes de datos del big data provienen de Internet, móviles, teléfonos celulares, plataformas de Google, entre otros, e Internet de las cosas (IoT).
¿Qué tipos de datos se mencionan en el script y cuál es su importancia para las empresas?
-Se mencionan datos no estructurados, semiestructurados y estructurados. El 20% de la información es analizada por las empresas, mientras que el 80% restante no genera valor debido a su falta de estructura.
¿Qué información se puede obtener a través de la segmentación de la información de los clientes?
-A través de la segmentación se puede obtener información sobre los gustos, detalles de trabajo, deporte, poder adquisitivo, relaciones sentimentales, intereses y gustos, entre otros aspectos de los clientes.
¿Cómo pueden las empresas utilizar el análisis de big data para mejorar su mercadotecnia?
-Las empresas pueden utilizar el análisis de big data para hacer una mercadotecnia más personalizada, atraer la atención del cliente y ofrecer estrategias de negocio más precisas.
¿Qué ejemplos de sectores principales se mencionan en el script para el análisis del big data?
-Los sectores principales mencionados son la banca, periodismo, deportes, salud, sector agrícola y educación.
¿Qué importancia tiene la calidad de los datos en el análisis predictivo?
-La calidad de los datos es crucial, ya que deben ser veraces, tener volumen, velocidad, valor y variedad para generar predicciones precisas.
¿Qué es el 'small data' y cómo se diferencia del 'big data'?
-El 'small data' se refiere a datos que son menores en volumen pero ya limpios y estructurados, a diferencia del 'big data' que es de gran volumen y puede incluir datos no estructurados o semiestructurados.
¿Cómo se utiliza la fórmula de probabilidad en el análisis de big data?
-La fórmula de probabilidad se utiliza para calcular la posibilidad de que ocurra un evento, lo que puede ser útil en el análisis predictivo para estimar comportamientos o tendencias.
¿Cuál es la fórmula utilizada para calcular la varianza en el análisis de big data?
-La fórmula más utilizada para calcular la varianza es varianza igual al estado final deseado menos el estado actual, mostrando la magnitud del cambio entre dos puntos de datos.
¿Cómo se puede aplicar el análisis predictivo en el sector bancario según el ejemplo del script?
-En el sector bancario, el análisis predictivo se puede aplicar para identificar segmentos de mercado no alcanzados y ofrecer oportunidades comparativas con otros bancos, como se menciona con el ejemplo de Bancomer.
¿Qué información se puede extraer del análisis de correos electrónicos y redes sociales para el análisis predictivo?
-Se puede extraer información sobre la sabiduría de comprensión de principios de la información, como likes en páginas, correos electrónicos, etc., que pueden ser estructurados y utilizados para análisis predictivo.
¿Qué tipos de predicciones se mencionan en el script y cómo se relacionan con el comportamiento del cliente?
-Se mencionan predicciones de correlaciones, variables, patrones de comportamiento y técnicas de aprendizaje. Estas predicciones se relacionan con el comportamiento del cliente para mejorar la experiencia y ofrecer productos o servicios personalizados.
¿Cómo pueden las empresas utilizar el análisis de big data para mejorar su adaptabilidad en entornos cambiantes?
-Las empresas pueden utilizar el análisis de big data para desarrollar aplicaciones con modelos predictivos, lo que les permite adaptarse a cambios y aprovechar los beneficios en diversos sectores como la salud, social, educacional y económico.
¿Qué implica la economía de datos mencionada en el script?
-La economía de datos implica que industrias, sectores y mercados operarán completamente apoyados en el intercambio de datos y la inteligencia generada por su análisis, lo que requiere que las empresas se organicen y adapten procesos para trabajar de manera sistematizada y optimizar entornos operativos.
Outlines
📊 Técnicas de Gestión y Análisis Estadístico en Big Data
El primer párrafo aborda el tema de técnicas de gestión y análisis estadístico para la implementación de modelos predictivos en el big data. Se menciona a Lilith Zambrano García como autor y Luis Rodrigo Valencia Pérez como director de tesis. El objetivo es desarrollar modelos predictivos que ayuden a gestionar decisiones empresariales y mejorar la productividad y rentabilidad en Querétaro. Se discuten fuentes de datos como Internet, dispositivos móviles y plataformas de Google, e Internet de las cosas. Se destaca la importancia de la información estructurada y no estructurada, y cómo el 80% de la información no se analiza, lo que afecta el valor para la empresa. Se menciona el uso de big data para personalizar estrategias de marketing y detectar la pérdida de clientes. Finalmente, se habla de la importancia de la calidad de los datos y cómo el análisis predictivo puede ser un cambio en el código de los negocios.
🔮 Predicciones y Aplicaciones del Análisis de Big Data
El segundo párrafo se enfoca en cómo las predicciones basadas en el análisis de big data pueden mejorar la experiencia del cliente y la forma en que las organizaciones atienden a individuos. Se discuten los sectores que se benefician de la información, como la banca, periodismo, deportes, salud, agricultura y educación, con un ejemplo específico del banco Banamex. Se menciona el aprendizaje automático y la importancia de la calidad de los datos, que deben ser veraces, voluminosos, rápidos y variados. Se introducen conceptos estadísticos como probabilidad, varianza y_FOREST CAST (sin acento), y se explica cómo se utilizan para predecir eventos o tendencias. Se sugiere que las aplicaciones de modelos predictivos pueden ser usadas para desarrollar nuevos modelos y que la economía de datos influirá en cómo operan los mercados y sectores. El párrafo concluye con una oferta de contacto y recursos adicionales para más información.
Mindmap
Keywords
💡Big Data
💡Modelos Predictivos
💡Análisis Estadístico
💡Gestión de Datos
💡Internet de las Cosas (IoT)
💡Segmentación de la Información
💡Datos No Estructurados y Semiestructurados
💡Mercadotecnia Personalizada
💡Aprendizaje Automático
💡Calidad de Datos
💡Small Data
💡Fórmulas de Probabilidad y Varianza
Highlights
El tema principal es el análisis estadístico para la aplicación de modelos predictivos en el big data.
El objetivo general es desarrollar modelos predictivos para gestionar decisiones empresariales y mejorar productividad y rentabilidad.
Las fuentes de datos incluyen internet, móviles, plataformas de Google, entre otros.
El Internet de las cosas (IoT) se refiere a aparatos conectados a la red y su uso en experimentación, como en farmacéuticas.
La información de segmentación de clientes es recopilada a través de plataformas y redes sociales para marketing personalizado.
Existen datos no estructurados, semiestructurados y estructurados, siendo el 80% no o semi estructurado y no utilizado para la toma de decisiones.
El big data revela gustos, detalles de vida, poder adquisitivo y comportamiento en redes sociales.
Las estrategias de mercado personalizadas son fundamentales para atraer a los clientes y entender su comportamiento de compra.
El análisis predictivo es una herramienta clave para la adaptación y toma de decisiones en diferentes sectores.
El sector bancario utiliza big data para segmentar mercados y mejorar la oferta de servicios.
La calidad de los datos es crucial, requiriendo veracidad, volumen, velocidad y variedad.
El aprendizaje automático procesa grandes volúmenes de datos para generar predicciones precisas.
El small data se refiere a información ya limpia y estructurada, útil para análisis inmediatos.
Las fórmulas estadísticas como la probabilidad y la varianza son fundamentales para el análisis de big data.
El forest cast es una técnica para predecir eventos o tendencias basándose en datos históricos.
Las aplicaciones de modelos predictivos pueden beneficiar sectores como la salud, educación y economía.
El big data y sus modelos predictivos son esenciales para la optimización de entornos operativos y la toma de decisiones.
El uso del big data y su análisis permitirá a las empresas adaptarse y operar en entornos cambiantes.
El contacto del orador para consultas adicionales incluye su nombre, correo electrónico, teléfono y canal de YouTube.
Transcripts
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técnicas de gestión análisis estadístico
para la aplicación de modelos
predictivos en el big data
un autor zambrano garcía lilith aquí el
director de tesis luis rodrigo valencia
pérez
en cuanto al objetivo general es
desarrollar modelos predictivos de la
información a través de la gestión del
big data como guía para su
implementación que permita gestionar
decisiones en la operación de las
empresas el impacto en la productividad
y rentabilidad de las organizaciones del
estado de querétaro
las fuentes de datos del big data
encontramos el internet y móviles en
teléfonos celulares y en las plataformas
de google etcétera no en cuanto al
internet de las cosas es aparatos que
estén conectados a la red experimentales
encontramos allí las empresas que se
dedican a la experimentación dentro de
las de las farmacéuticas etcétera a
realizar investigaciones en cuanto a los
sectoriales recopilados es la
información de la segmentación de la
información de los clientes esto es a
través de plataformas e incluso en redes
sociales no nos da la oportunidad de
hacer un análisis una mercadotecnia para
atraer la atención al cliente
en cuanto a los tipos de datos
encontramos los no estructurados y los
semi estructurados y los estructurados
cabe destacar que el 20 por ciento de la
información únicamente se lee y es
analizada por las empresas del otro 80%
está sin estructurar o semi estructurado
no genera un valor para la empresa y a
causa de ello la información pues no es
utilizada para atraer al consumidor
en cuanto a los conocimientos del big
data nos muestra qué
atrae nuestros gustos la segmentación es
mucho más rápida los detalles de nuestro
trabajo deporte es el poder adquisitivo
que tenemos las relaciones sentimentales
sentimentales entre las plataformas de
redes sociales nuestros intereses
nuestros gustos hobbies etcétera la edad
que tenemos las estrategias de mercado
más personalizadas que entregan las
empresas hacia nosotros tener una visión
de negocio más precisa incluso detectar
la pérdida de clientes que se van a
nuestra competencia
la planificación y la predicción con la
información de los datos pueden ser más
certera y
con la posibilidad de tener reducir el
tiempo de esa lectura de datos no
analizar el comportamiento de compra de
los clientes que vemos que son un poco
más rápidas en cuanto a la apertura en
línea de venta de los productos pueden
elegir la calidad los colores el precio
incluso como para compararlo con otros
proveedores
juanes decía menciona que todas las
compañías tienen a su alcance soluciones
de análisis de datos tan avanzadas y
sencillas de usar que nos hará verlas lo
que suceda dentro de seis meses es
pecado mortal en cuanto a forest
research el análisis predictivo supone
un cambio en el código de los negocios y
esto es así y sigue en pie no en cuanto
a los sectores principales del análisis
del big data se encuentra la banca del
periodismo el deporte la salud el sector
agrícola y la educación vemos en la
banca una pequeña ejemplo es bancomer
que ha experimentado para traer
segmentos de mercado que no se habían
llegado y ya le ha servido de una
oportunidad comparativa entre otros
bancos
para entender la comprensión del big
data vemos que se debe tener una
observación y registros puros de los
datos información
legible e información real que puedo
hacer que nos pueda proporcionar un
valor hacia la empresa e interpretación
de las asociaciones de la información
cuando la información está estructurada
nos va a generar pequeños datos que nos
van a servir para tomar decisiones y
analizar analizarla y tomar análisis
predictivo de la misma y poderla llevar
a generar una cadena de valor importante
para generar valor adquisitivo a la
empresa en cuanto a conocimiento y
conciencia de patrones que vemos en la
información ya sea en correos e emails
en listen
[Música]
el likes de dentro de la misma página
etcétera va a traernos información que
podemos estructurar praxis genera una
sabi sabiduría de comprensión de
principios de la información
en cuanto a los tipos de predicciones
vemos las correlaciones las variables
los patrones de comportamiento y las
técnicas de aprendizaje
vemos que hay diferentes patrones de
comportamiento al analizar la
información que puede traer
o la experiencia del cliente mejor
aunado a que se sabe cuáles son sus
gustos y sus características para elegir
la compra de un producto o servicio
en cuanto a las predicciones que
determinan cómo tratan y sirven las
organizaciones a un individuo a través
de las operaciones que definen una
sociedad funcional es publicitar y
recomendar descontar prestar y aconsejar
ayudar a educar e investigar encarcelar
y diagnóstica diagnosticar y tratar
vemos que están la información en estos
sectores es primordial para traer un
valor adquisitivo a las empresas a las
instituciones a los bancos al sector
salud al sector de educación entre otros
no
el proceso del aprendizaje automático
vemos la información de datos se genera
un aprendizaje mecanizado y con ese
aprendizaje mecanizado puedes tomar y
analizarla para generar predicciones
dentro de la misma
en cuanto a la calidad de los datos
vemos que deben de ser veraces debe de
tener un volumen una velocidad un valor
y una variedad
en otro del tema vamos a estudiar es el
small data pequeños datos que son muchos
menores pero que ya vienen limpios de
toda esa información del big data
en cuanto a las fórmulas del big data
está la probabilidad de que ocurra un
evento una fórmula estadística que puede
estar familiarizado con la probabilidad
o posibilidad de que produzca un evento
la siguiente fórmula calcular la
probabilidad básica para un escenario
lineal la probabilidad es igual a la
probabilidad de que ocurra un evento
entre el número de resultados posibles
en cuanto a la varianza para mostrar la
magnitud del cambio vemos que la fórmula
más utilizada para calcular la varianza
es varianza es igual al final deseado
menos estado actual ya sea que la salida
mostrada sea un número entero o un
porcentaje de la fórmula muestra la
magnitud del cambio entre el estado
inicial y final de un punto de datos
mostrar la varianza es siempre una
ganancia rápida y un gran sustituto del
combo gráfico de líneas entre barras es
como se muestra la relación de varianza
en la mayoría de las visualizaciones de
la información el pronosticar el futuro
sin embargo otra fórmula estadística
popular que usted puede estar
familiarizado como es el forest cast que
es el acto de predecir o estimar un
evento o tendencia cuando cálculo un
pronóstico realmente está utilizando una
cierta cantidad de datos históricos para
predecir el comportamiento un evento
específico o una tendencia por ejemplo
podría calcular las ventas del año
basándose en el hecho histórico de que
en enero generalmente representa el 5%
de las ventas si gano 500 segmentos en
enero usaría la siguiente fórmula para
pronosticar cuántas ventas podrían
disipar para el año
500 en 3.05 es igual a 10.000 en esta
ecuación 500 son las ventas en enero
mientras que el punto 5 es el porcentaje
histórico de ventas que representan
enero y 10.000 son las ventas
proyectadas para el año siguiente
los resultados esperados posibles
aplicaciones y el uso del proyecto es
crear una dos aplicaciones con los
modelos predictivos de las tecnologías
para contar un beneficio en entornos
cambiantes la capacidad de adaptación de
las empresas para que los sectores salud
social educacional económico entre otros
tener un beneficio con el estudio del
big data las aplicaciones de los modelos
predictivos pueden ser utilizadas para
desarrollar nuevos modelos tradicionales
que pueden invitar un gran volumen de
gentes individuales y hacer predicciones
la economía de datos implica que
industrias sectores y mercados operarán
completamente apoyados en el uso del
intercambio de datos así como en base a
la inteligencia generada por su análisis
como consecuencia empresas de diversas
diferentes sectores de la industria
tendrán que organizar y estar múltiples
explicaciones y procesos para trabajar
la forma sistematizada y reconstruir con
el objetivo de optimizar entornos
operativos enteros
para concluir les dejo mi nombre en mi
correo y el teléfono y mi página de
youtube para cualquier duda del tema
sería todo de mi parte muchísimas
gracias por escuchar
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