TÉCNICAS DE GESTIÓN Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO PARA LA APLICACIÓN DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL BIG DATA

BIG DATA FINANCIAMIENTO FUTURO
30 Oct 202009:30

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.

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