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domingo, 20 de marzo de 2016

Disruption

"Disrupción: Acción o efecto de impedir que las cosas sigan como siempre"

   Parece una película de ciencia ficción, pero es real... Este fin de semana he asistido a varios talleres sobre como aportar valor de negocio aplicando Big Data...

   Todos los talleres fueron estupendos.. pero me quedo con el vídeo "Disruption" del equipo BBVA Innovation Center... Business Inteligence, Machine Learning, Datamining, Big Data... y seremos capaces de esto....


https://www.youtube.com/watch?v=vRCyPvoXi1s

Espero que os guste...


martes, 1 de julio de 2014

Métrica, la importancia de medir

El pasado sábado nos invitó la asociación "AER emprendedores rurales" a realizar una presentación sobre métricas y la importancia de medir bien.

La charla, más que sobre métricas fue sobre la importancia de los datos sobre los que arrancar para la toma de decisiones.  Hablamos de datos de clientes y sus posibles segmentaciones.  También hablamos acerca de dónde sacar los datos cuando no tienes históricos de ventas.


http://www.slideshare.net/anacristinaestebanbaranda/metrica-la-importancia-de-medir

Muchas gracias a "AER emprendedores rurales", por contar con Alcanalytics para estas jornadas.



miércoles, 25 de junio de 2014

Tecnologías 2.0 en el entorno rural

Ayer realizamos una presentación del proyecto Alcanalytics en el CPIFP de Alcañiz.
La presentación la realizamos conjuntamente con InnovaTeruel, Mucca Marketing Online y Elangreen.
Entre todos, disertamos de las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías en el entorno rural y de las nuevas vías de desarrollo para empresas.  Pusimos como ejemplo a tres empresas de muy distintos sectores que se ubican en el Bajo Aragón, una de ellas Alcanalytics.
En concreto Alcanalytics explicó todas las áreas en las que desarrolla su labor y dio ejemplos prácticos muy concretos sobre el uso de la estadística en las pequeñas empresas.

Aquí os dejo el enlace a la presentación conjunta.


Muchas gracias a todas las instituciones, empresas y profesores que se interesaron por el proyecto.



viernes, 5 de abril de 2013

Caso estadístico práctico “Victoria de Obama en 2012”



  O como el análisis estadístico venció al análisis político. 

Nate Silver, matemático y estadístico trabajó en el equipo de campaña de Obama en las pasadas elecciones de EEUU.
La fama de Nate Silver llegó tras concluir las elecciones y haber conseguido predecir con asombrosa exactitud los resultados en cada uno de los cincuenta estados del pais.  Y todo esto sin apenas conocer la política de su pais, aplicando estadística, análisis de datos y encuestas.
El sistema fue criticado durante toda la campaña por prensa y analistas políticos.  Mientras expertos vaticinaban una votación muy reñida, Silver hablaba de una probabilidad de salir reelegido del 91%, en base a sus cálculos.

 Para obtener estos resultados Silver aplicó un marco poblacional igual a toda la población de los Estados Unidos, al que dividió en subpoblaciones que representaban cada uno de los estados respectivamente.
Además el trabajo se dividió en dos grandes bloques.
Primero promedió una cantidad ingente de datos procedentes de encuestas a las que se había dado peso en base a 3 factores: Tamaño de la muestra, fecha de recogida y calidad de dato.  Cuanto más grande, más actual y más verídico, mayor importancia se le daba.
Después estudió cada uno de los estados a votar, dando importancia al número de delegados que aportaba cada estado, en vez de al número de votantes.
Además, se tuvieron en cuenta para los estados factores como participación histórica, ventaja del partido en el poder, factores demográficos.
 Todos estos datos, para formar un modelo estadístico predictivo que unido a la capacidad de proceso del software actual y un correcto análisis de los datos dio con unos resultados asombrosamente precisos.

He aquí un reciente caso práctico en el que Estadística, Minería de Datos y Big Data bien combinados son una excelente combinación para obtener conocimiento donde antes solo había datos.

Os dejo el vídeo del New York Times donde Nate Silver explica su método.

 


jueves, 4 de abril de 2013

Usos del Big Data en ecommerce



   La mayoría de los pequeños comerciantes piensan que el análisis del Big Data es para grandes empresas. De hecho, es importante para las pequeñas empresas, también, en su intento de competir con los más grandes. Esto se hace aún más importante ya que los comerciantes online interactúan con sus clientes en tiempo real. Tenga en cuenta, sin embargo, que la manipulación de grandes conjuntos de datos puede aumentar el tiempo de carga de un sitio. Un sitio lento perjudica a todos los aspectos del proceso de compra. 


 Aquí están los principales usos de Big Data para los comerciantes online. 

Personalización de consumidores.
No debemos tratar a los clientes fieles al igual que otros nuevos. La experiencia tiene que ser personalizada para recompensar a los clientes fieles. Y debe tener un aspecto atractivo para poder atraer a nuevos clientes. 

Fijación de precios dinámica.
 Necesita fijación dinámica de precios si sus productos compiten en precio con otros sitios. Para ello es necesario tomar datos de múltiples fuentes, tales como precios de la competencia, las ventas de productos y las acciones de los clientes para determinar el precio justo para cerrar la venta. Comerciantes grandes como Amazon ya soportan esta funcionalidad. La superación de este reto será dar a su negocio una ventaja competitiva enorme. 

El servicio al cliente.
 Mejorar el servicio al cliente es fundamental para el éxito de un sitio de comercio electrónico. Por ejemplo, si un cliente se ha quejado a través del formulario de contacto en su tienda online y también tuiteó sobre él, será bueno tener esta información cuando llame a atención al cliente. Esto le dará la sensación  de ser un cliente valioso, creando una resolución más rápida. 

Gestión de fraude.
Los grandes conjuntos de datos ayudan a aumentar la detección del fraude. Pero se requiere de la infraestructura, para detectar el fraude en tiempo real. Esto conducirá a un entorno más seguro para hacer funcionar su negocio y mejorar la rentabilidad. Si no lo hace en tiempo casi real, podría ser demasiado tarde para atrapar a los estafadores. 

Visibilidad de la cadena.
 Los clientes esperan conocer la disponibilidad exacta, estado y ubicación de sus pedidos. Esto puede ser complicado para los minoristas si hay varios terceros involucrados en la cadena de suministro. Sin embargo, es un reto que hay que superar para mantener a los clientes contentos. 

El análisis predictivo. El análisis es crucial para todo lo que se vende online, independientemente de su tamaño. Sin análisis, es difícil sostener su negocio. Big Data ha ayudado a las empresas a identificar los acontecimientos antes de que ocurran. Esto se conoce como "análisis predictivo". El análisis predictivo se está convirtiendo en una herramienta importante para muchas empresas.


martes, 2 de abril de 2013

Introducción al Big Data



   “Big Data” es un término aplicado a conjuntos de datos que superan las capacidades, del software hasta ahora habitual para ser procesados.

   Podemos escuchar también que Big Data está definido por 3 V´s… Volumen, Velocidad y Variedad.

   Los límites de almacenamiento y procesamiento están variando constantemente.  Hemos pasado en muy pocos años de hablar de Petabytes y Zettabytes de datos, a hablar de que en 2012 se creaban casi 2,5 quitillones de bytes nuevos diariamente.  

   La necesidad de manipular tales cantidades de datos surge en Análisis de negocio, Investigación médica, Lucha contra el crimen organizado, Meteorología, Motores de búsqueda en Internet,… 





martes, 5 de marzo de 2013

¿Qué es Data Mining?

  Hábitos como realizar la compra en el supermercado y pagar con tarjeta de crédito, realizar una llamáda de teléfono, hacer una búsqueda en internet o usar una aplicación con el movil generan cientos de datos nuestros que se acumulan diáriamente sin apenas percatarnos de ello.

  Si esto además lo llevamos a la población total de un área.... obtenemos que las bases de datos aumentan hasta convertirse en un caótico almacén con muchísimos datos.

  La Minería de Datos (Data Mining) consiste en transformar toda esa información en conocimiento, analizando y extrayendo lo verdaderamente relevante en ese momento.

  Para ello las técnicas estadísticas junto a herramientas informáticas son fundamentales.

  ¿Sabes exáctamente qué te pueden contar los datos que tienes almacenados?

Hoy comenzamos....

  Hoy comenzamos el proyecto de este blog con la idea de publicar información acerca de las aplicaciones de la Estadística a las tecnologías actuales.

  Intentaremos abarcar todas las áreas que sean de interés semanalmente.

  Así como cubrir noticias internacionales acerca del mundo Big Data, Analítica Web, Social Media, Inteligencia de Negocio, Minería de Datos...

  Además esperamos que siendo el 2013 año Internacional de la Estadística, sirva como referente.

 http://www.statistics2013.org/
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