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.

Outlines

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📊 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.

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🔮 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

Big Data se refiere a una gran cantidad de datos que pueden ser estructurados o no estructurados, generados por diversas fuentes como internet, dispositivos móviles, entre otros. En el video, se menciona que Big Data es crucial para la toma de decisiones empresariales y se utiliza para desarrollar modelos predictivos, impactando directamente en la productividad y rentabilidad de las organizaciones.

💡Modelos Predictivos

Los modelos predictivos son herramientas analíticas que usan datos históricos para predecir futuros eventos o tendencias. El script destaca su importancia en la gestión de Big Data para mejorar la operación y toma de decisiones en empresas, permitiendo una planificación y predicción más certera.

💡Análisis Estadístico

El análisis estadístico es el método para interpretar y dar sentido a los datos a través de técnicas matemáticas. En el contexto del video, se utiliza para gestionar y extraer información valiosa de los datos, lo que es fundamental para el desarrollo de modelos predictivos en el ámbito del Big Data.

💡Gestión de Datos

La gestión de datos implica la recopilación, organización, almacenamiento, protección y análisis de información. El video enfatiza la importancia de gestionar adecuadamente los datos Big Data para que企业提供 valor y soporte para la toma de decisiones.

💡Internet de las Cosas (IoT)

La Internet de las Cosas es una extensión de Internet donde objetos físicos están conectados a la red y pueden intercambiar datos. En el video, se menciona como una fuente de datos para el Big Data, permitiendo a las empresas recopilar información que puede ser usada en análisis predictivos.

💡Segmentación de la Información

La segmentación de la información es el proceso de dividir datos en grupos o segmentos específicos para un análisis más detallado. El script menciona que esta técnica ayuda a las empresas a entender mejor a sus clientes y a desarrollar estrategias de marketing más efectivas.

💡Datos No Estructurados y Semiestructurados

Datos no estructurados son aquellos que no siguen un formato predeterminado, como texto libre o imágenes, mientras que los datos semiestructurados contienen algún tipo de organización pero no suficiente para ser procesados por sistemas de gestión de bases de datos. El video señala que una gran proporción de la información no es utilizada por las empresas debido a su naturaleza no estructurada o semiestructurada.

💡Mercadotecnia Personalizada

La mercadeotecnia personalizada se refiere a la creación de mensajes publicitarios o estrategias de marketing que se adaptan a las preferencias y comportamientos individuales de los clientes. El video menciona que el uso de Big Data permite a las empresas realizar una mercadeotecnia más personalizada y efectiva.

💡Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente para cada tarea. En el video, se relaciona con el análisis de Big Data para generar modelos predictivos y tomar decisiones empresariales más informadas.

💡Calidad de Datos

La calidad de los datos es un aspecto fundamental para garantizar que la información sea útil y confiable para el análisis y toma de decisiones. El script enfatiza la importancia de tener datos veraces, voluminosos, de rápida obtención y con diversidad para el análisis predictivo.

💡Small Data

Small Data se refiere a conjuntos de datos más pequeños pero ya procesados y listos para el análisis, a diferencia del Big Data que a menudo requiere un proceso de limpieza y preparación. En el video, se menciona como un concepto que contrasta con el Big Data y que puede proporcionar información más fácilmente utilizable para la toma de decisiones.

💡Fórmulas de Probabilidad y Varianza

Las fórmulas de probabilidad y varianza son herramientas estadísticas utilizadas para medir la incertidumbre y el cambio en los datos. El video menciona estas fórmulas como parte del análisis predictivo, donde la probabilidad se refiere a la posibilidad de que ocurra un evento y la varianza mide la magnitud del cambio entre estados inicial y final.

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.