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

Summary

El 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.