Introducción al análisis de datos

1. Introducción al curso IDA: Hola, y bienvenidos a la introducción al Análisis de Datos. Mi nombre es Pedro. Tengo un Ph en análisis económico y estrategia empresarial, y estoy aquí para guiarte en este viaje a través del análisis de datos. Vamos a comenzar con lo básico, que es definir el análisis de datos. Vamos a ver sus objetivos centrales. Vamos a hablar sobre la toma de decisiones basada en datos. Es significación. Vamos a hablar de tipos de datos y fuentes y vamos a comprobar algunos de los principios de la minería de datos. Espero que ustedes disfruten de este viaje y que sea útil para sus futuros emprendimientos. Muchas gracias. 2. IDA01: Hola. Bienvenido a Introducción al Análisis de Datos. Mi nombre es Pedro nones, y estoy aquí para guiarte a través este curso introductorio Empecemos por lo básico que es con la definición de análisis de datos. Empecemos con el objetivo central y el proceso. En cuanto al objetivo principal, es transformar los datos sin procesar en insights procesables y tomar decisiones informadas Esto lo lograremos siguiendo algunos pasos. Primero, tenemos la colección donde agregamos datos de fuentes variadas. Entonces tenemos que limpiar los datos. Eso significa refinarlo eliminando errores o información que consideramos irrelevante Entonces vamos a interpretar. Lo que significa que analizaremos estos datos limpios para obtener ideas significativas. ¿Por qué esto es importante en los negocios? Porque permite la extracción de insights. Este es un paso importante para que podamos extraer insights de conjuntos de datos complejos, convirtiéndolos en información comprensible y procesable Recuerda, en esta época, vivimos en la era del big data donde constantemente nos bombardean con mucha información Así que no es raro que necesitemos resumir muy rápidamente un gran montón de información También, apoyará nuestras decisiones. Nos proporciona una base para la toma de decisiones al resaltar tendencias, patrones y correlaciones con los datos y esto dará como resultado valor para el negocio Si estamos tomando decisiones informadas, las organizaciones mejorarán su eficacia operativa. Podrán innovar y mantener ventaja competitiva creando así valor para el negocio y al final del día, eso es lo que queremos crear En cuanto a las herramientas y técnicas relacionadas con el análisis de datos, utilizaremos herramientas y algoritmos estadísticos, para que podamos tener un análisis profundo y procesamiento de los datos. Utilizaremos técnicas de visualización y a veces tenemos muchos y muchos datos. Ir a los datos, es un poco aburrido. Entonces, si podemos aplicar algunas técnicas de visualización, eso es mejor para nosotros. Al enfocarse en estos elementos, análisis de datos emergerá como una actividad fundamental dentro de las organizaciones, y será la base para iniciativas estratégicas y mejoras operativas Como hemos visto, nos permitirá tomar decisiones basadas en datos. Te voy a mostrar aquí un caso particular de estudio sobre Walmart y los UrrikaNeFrancs Verás eso en un poco. Primero, para nosotros a la toma de decisiones basada en datos web, esto integrará conjuntos de datos complejos. En ocasiones la información proviene de varias fuentes. También incluirá análisis y modelado predictivo para informar tanto las decisiones estratégicas como operativas en el proceso. Simplificará los datos empíricos que son datos con los que jugamos, con que ponemos nuestras manos en nuestras manos, e intentamos retirar insights en lugar intuón solo pueda guiar la estrategia corporativa, las tácticas operativas, y responderá a eventos o amenazas específicos Entonces, como se prometió, repasemos por el estudio de caso de la respuesta estratégica de Walmart al huracán Francis. Entonces, en 2004, a medida que el Erican se acercaba a Florida, Walmart aprovechó sus capacidades de análisis de deuda para preparar la búsqueda de demanda impedante. Acción tomada, el equipo de verificador de CIO para analizar datos históricos de ventas, particularmente centrándose en los patrones observados durante semanas anteriores del huracán Charlie. El objetivo fue predecir cambios en las demandas de productos, asegurando que las tiendas estuvieran adecuadamente stock para satisfacer las necesidades de la población local de manera efectiva. Entonces, ¿cuáles fueron las percepciones obtenidas de esto? El análisis reveló picos de demanda de productos no obvios, como el aumento en dardos pop de fresa y en las ventas de cerveza Estos conocimientos permitieron a Walmart detener de manera preinmediata los productos en alta demanda, asegurando la necesidad de los clientes satisfechos mientras optimizaba las ventas y la logística de la cadena de suministro. ¿Por qué es importante esto? En lo que respecta al análisis predictivo, este escenario asigna el poder del análisis predictivo en las operaciones minoristas y en este caso, permitió a Walmart transformar los datos brutos en un activo estratégico y podrían beneficiarse de ello También fue logística impulsada por datos. Entendiendo y anticipando lo que harían los clientes Walmart podría asignar recursos de manera más eficiente, asegurando la disponibilidad del producto y la satisfacción del cliente. También y también importante, fue la capacidad de obtener una ventaja competitiva. Pudieron analizar rápidamente y actuar sobre los datos internos, proporcionando una ventaja competitiva significativa y mostrando cómo los datos que impulsan las decisiones pueden afectar los resultados finales y la confianza del cliente ¿Cuáles fueron las implicaciones más amplias para los negocios? En este caso, en los casos generales, cuando tenemos en lo que respecta a la eficiencia operativa, cuando incorporamos el análisis de datos en la planeación operativa, será eficiencia NAS. Puedo reducir el desperdicio y asegurar que el curso de ubicación se alinee con la demanda anticipada como hemos visto en este caso técnico Además, permite un enfoque centrado en el cliente. La decisión basada en datos ayudará a las empresas a centrarse más en el cliente para adaptar las ofertas que luego puedan satisfacer las necesidades del cliente durante los períodos críticos. Esta puede ser la base para la planeación estratégica. En este caso de estudio, tenemos un buen ejemplo de cómo las empresas pueden usar el análisis de datos y no solo las operaciones diarias , sino también la planificación estratégica y la gestión de crisis. En conclusión, el uso proactivo de Walmart del análisis de datos en respuesta a Eric y francos ejemplifica el potencial transformador de los datos que impulsan la toma de decisiones Al aprovechar los datos, los datos históricos y el análisis predictivo, Walmart pudo asegurarse de que estuvieran listos en términos de su operación, demostrando el valor de integrar la ciencia de datos en la estrategia comercial, decisiones foráneas y la decisiones basada en datos implica aprovechar el análisis de datos para guiar decisiones comerciales y tomar decisiones estratégicas y operativas a través de conocimientos derivados del análisis decisiones estratégicas y operativas de datos Este enfoque contrasta con las decisiones tomadas puramente sobre la intuición o la experiencia, abogando por una base más empírica para las decisiones tomadas puramente sobre la intuición o la experiencia, abogando por una base más empírica para la toma de decisiones. Tengo otro estudio de caso para ti esta vez sobre mega Telco que quería predecir la participación de clientes Por lo que Mega Talco, una de las firmas de telecomunicaciones más grandes de Estados Unidos, enfrentaba desafíos significativos en retención de clientes dentro de su negocio inalámbrico. Aproximadamente el 20% de sus clientes de telefonía celular se van cuando expira su contrato, exacerbando la dificultad adquirir nuevos clientes en el mercado saturado ¿Cuál era el objetivo de la empresa? Querían reducir la rotación identificando a los clientes que probablemente se fueran y ofreciéndoles acuerdos especiales de retención antes de que expire su contrato Esto implica analizar grandes cantidades de datos para predecir la rotación y estrategias de retención dirigidas a dispositivos ¿Cuál fue su proceso? Primero, recopilaron datos sobre el comportamiento del cliente, los detalles del contrato, el uso del servicio y otros atributos relevantes. Después pasaron por el análisis y para ello, registran a técnicas de minería de datos. Analizan patrones que indicaban una mayor probabilidad de churn, y luego la implementación Con base en el análisis, se dirigen a las ofertas de retención, diseñan y ofrecen a los clientes que consideran en riesgo con el objetivo de reducir la rotación. ¿Cuál fue el resultado de todo esto? El uso estratégico del análisis de datos permitió Mega Talco identificar con mayor precisión a los clientes de riesgo, adaptar los esfuerzos de retención y, en última instancia, reducir la tasa de rotación, contribuyendo a mayor lealtad de los clientes y una mejor rentabilidad Entonces vemos que esto es significativo en términos de rentabilidad. Por lo tanto, retener a un cliente existente es más económico que adquirir uno nuevo, lo que hace que la predicción de rotación sea un movimiento financieramente estratégico Entonces, en lugar de gastar mucho dinero en Martin para conseguir nuevos clientes, tal vez sea más barato tratar de ser proactivo en términos de crear campañas para que los clientes permanezcan en tu empresa. En cuanto a los conocimientos de los clientes, analizar los patrones de rotación ayuda a comprender las necesidades del cliente y los puntos de satisfacción, lo que permite a la empresa mejorar sus ofertas Y trae unas ventajas estratégicas. Al aprovechar los datos para la toma de decisiones, Mega Telco se posiciona competitivamente, pudiendo responder proactivamente a la dinámica del mercado y a Algunas implicaciones más amplias para las empresas. Este ejemplo subraya la importancia de adaptar la estrategia basada en datos a través de varias funciones comerciales No es adecuado sólo para la retención de clientes. Puedes usarlo prácticamente en todas partes dentro de un negocio. Después el cambio cultural. La implementación de la toma de decisiones basada requiere un cambio de datos con una organización que valora los conocimientos de los datos sobre las intuiciones A veces la cultura de la empresa es no tener una base sólida para la decisión, por lo que normalmente toma un tiempo cambiar de opinión. Entonces tendremos que poder invertir en capacidades de datos. Por lo que en algún momento nos encantará invertir en términos de recolección de datos, capacidades de análisis y desarrollo de talento. Este estudio de caso es otro ejemplo del potencial transformador de la toma de decisiones basada en datos abordar los desafíos del negocio y destaca la necesidad inversión estratégica en capacidades y cultura de análisis de datos 3. IDA02: Hola, en este video, vamos a hablar de tipos de datos y fuentes. Es muy importante entender que hay muchos tipos de datos y fuentes porque esto marcará la diferencia en la forma en que analizamos los datos y permitirá a las empresas utilizar una amplia gama de información para la toma de decisiones estratégicas. Entonces comencemos con los tiempos de datos. Tenemos datos estructurados, que son bases de datos a un modelo de datos predefinido, y es fácil de buscar y organizar. Por lo general, se puede encontrar en bases de datos relacionales de Ejemplos nombres, fechas, direcciones, números de tarjetas de crédito, información de stock. Es altamente organizado, fácilmente enterable, almacenable y consultable y campos con bases Está listo para ser manipulado porque es muy, muy estructurado. Entonces hemos golpeado datos. Se trata de datos que no siguen un formato específico ni estructurados. Su análisis requiere técnicas de procesamiento más complejas. Ejemplos de esto, lo vemos todos los días, archivos de texto, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, videos, imágenes y archivos de audio. Comprende la mayoría de los datos que vemos diariamente, requiere herramientas avanzadas para la organización, procesamiento y análisis. También en tendencia en estos días está el big data, lo que se caracteriza por el volumen, variedad y la velocidad, y a menudo requiere herramientas y técnicas de gestión especializadas . Porque es tan amplio, hay tanta información alrededor, necesitamos cierta especialización para poder analizarla. Ejemplos, datos de sensores, archivos de registro, aplicación transaccional, redes sociales, etcétera. Tiene tipos de datos tanto estructurados como no estructurados y requiere tecnologías de big data para su procesamiento y análisis En cuanto a las fuentes de datos, podemos tener datos internos de la compañía, generación de datos generados desde dentro de la organización, podrían ser registros de ventas, datos financieros, datos operativos, bases de datos de clientes, y pueden ser utilizados para análisis de desempeño, planeación estratégica, mejoras operativas y toma de decisiones. Desde las redes sociales, podemos encontrar contenido generado por el usuario disponible a través de plataformas de redes sociales. Esto puede ser tweets, publicaciones de Facebook, perfiles de LinkedIn, videos de YouTube, etcétera, y se puede utilizar para estudios de mercado Las marcas siempre están interesadas en saber qué aspectos de los consumidores valoran más, cuáles de sus competidores utilizan los consumidores para hacer comparaciones sobre los productos o servicios. Podemos usarlo también para análisis de sentimientos, pronóstico de tendencias y para comprender las preferencias de los consumidores También puede tener conjuntos de datos públicos. Se trata de datos disponibles para uso público, normalmente ofrecidos por gobiernos, organizaciones internacionales o instituciones de investigación. Ejemplos, datos censales, indicadores económicos, datos ambientales, estadísticas de salud pública, etcétera Se puede utilizar para la planeación microeconómica, estudios demográficos, formulación de políticas e investigación académica Cada tipo de datos ofrece sus conocimientos y desafíos únicos para el análisis de datos. Los datos de estructura proporcionan un medio de análisis más sencillo, pero tal vez no sea capaz de capturar toda la riqueza y la información que podemos encontrar en los datos estructurados El big data abarcará ambos. Representa la gran cantidad de datos que el negocio y la organización pueden aprovechar, requiriendo, sin embargo, de tecnologías y metodologías analíticas avanzadas Las fuentes de datos varían ampliamente en su accesibilidad, confiabilidad y relevancia. Los datos internos de la compañía ofrecen información directa sobre el desempeño operativo o la interacción con el cliente, pero se limitan a las actividades de la organización. Las redes sociales y los conjuntos de datos públicos extienden el rango de análisis a factores externos, tendencias del mercado y cambios sociales más amplios y proporcionan una visión integral del entorno en el que opera el negocio Es decir, no solo se limita a la compañía comprenda estos tipos y fuentes de datos, que es crucial para desarrollar estrategias efectivas de análisis de datos, que permitan a la organización extraer conocimientos significativos e impulsar decisiones informadas. Ahora hablemos un poco sobre los principios de la minería de datos. La minería de datos implica extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones que puedan informar el proceso de toma de decisiones. Es un paso crítico descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Y a menudo emplean algoritmos sofisticados y métodos estadísticos para explorar grandes cantidades de datos. El proceso de minería de datos suele las siguientes etapas, la recolección de datos, donde sí recopilamos datos relevantes de diversas fuentes, la preparación de datos, donde limpiamos y transformamos los datos en un formato adecuado para su análisis, algo con lo que podemos trabajar básicamente. Contamos con exploración de datos, analizando los datos para encontrar patrones y relaciones. Contamos con construcción de modelos, aplicando algoritmos a los datos para desarrollar modelos predictivos o descriptivos. En términos de evaluación, accederemos a los modelos para mayor precisión y efectividad, y luego tendremos los despliegues. Esto significa implementar el modelo decisiones para su posterior análisis. Existen dos enfoques primarios en la minería de datos, aprendizaje supervisado y el supervisado, cada uno con diferentes propósitos. Cuando hablamos de aprendizaje supervisado, implica entrenar un modelo en un conjunto de datos de etiquetas donde se conoce la variable de resultado. El modelo aprende comparando su salida con el resultado real para encontrar errores y ajustar en consecuencia. Se puede utilizar para tareas de predicción como regresiones y clasificación Los ejemplos podrían ser la predicción del cliente mostrado, la calificación crediticia y la detección de spam. ¿Por qué es importante esto? Porque permite el desarrollo de modelos predictivos basados en datos pasados, permitiendo a las empresas pronosticar eventos o comportamientos futuros. Entonces tenemos aprendizaje no supervisado, funciona con datos sin etiquetar, que significa que no se conoce la variable de resultado El objetivo es explorar los datos y encontrar alguna estructura dentro. Se puede utilizar para agrupamiento, reducción dimensional y aprendizaje de reglas de asociación Los ejemplos pueden incluir la segmentación de clientes, descubrimiento de la asociación entre productos y la detección de anomalías. ¿Por qué es importante esto? Porque ayuda a identificar patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos, útil segmentar los mercados de ph, identificar las preferencias de los clientes o detectar valores atípicos Para que la minería de datos sea significativa, tenemos que entender cuál es el problema que tenemos al final. decir, ¿qué es lo que estamos tratando de resolver o de encontrar una solución? Elegir las fuentes de datos y variables adecuadas es muy importante. Todo lo que elegimos debe ser relevante para el problema. Entonces debemos decidir sobre la técnica de minería de datos más adecuada, ya sea predictiva o descriptiva. En cuanto a los modelos, debemos desarrollar modelos que no solo sean válidos para la estadística sino que proporcionen insights accionables Queremos poder resolver un problema la mayor parte del tiempo, así que no estamos buscando desarrollar nuevas teorías. Reconocer el contexto empresarial asegura que los esfuerzos en la minería de datos estén alineados con objetivos estratégicos, lo que lleva a soluciones prácticas que pueden implementarse de manera efectiva para tener impacto en el mundo real. Por ejemplo, en la predicción de shan de clientes, comprender el programa de negocios implica conocer cuáles son los factores que contribuyen a girar y cómo se pueden diseñar las intervecciones basadas en insights predictivos Por lo tanto, envolver los principios de la minería de datos abarca comprender el proceso integral desde la recopilación de datos hasta la implementación del modelo, diferenciar entre los enfoques de aprendizaje supervisado y supervisado, y enfatizando la importancia de alinearse con el programa de negocios dominio de estos principios permitirá a las empresas aprovechar minería de datos como una poderosa herramienta para la generación de conocimientos, planificación estratégica y el logro de una ventaja competitiva 4. IDA03: Mira, en este video, vamos a cubrir el análisis exploratorio de datos Es un paso muy importante en el proceso de análisis de datos, y su objetivo es comprender las principales características de un conjunto de datos a través de métodos visuales y cuantitativos. Esto es crucial para detectar patrones, para identificar anomalías y probar hipótesis, proporcionando una base para el posterior análisis y modelado Entonces, ¿cuáles son los objetivos? Queremos entender la estructura de datos, así tener una idea bastante clara de la estructura básica del conjunto de datos, incluyendo la distribución de las variables clave y su relación. Entonces queremos detectar anomalías o valores atípicos. Entonces los puntos de datos se desvían significativamente del resto de la distribución de datos, lo que podría indicar muchas cosas como errores de entrada de datos, eventos inusuales u otros fenómenos En tercer lugar, queremos identificar tendencias y patrones, reconociendo patrones subyacentes o tendencias en los datos como el efecto Cisional o, correlaciones entre los datos, y también tenemos generación de hipótesis Queremos formular hipótesis sobre los datos basados en patrones observados, los cuales pueden ser probados con métodos estadísticos. En cuanto a las técnicas que se pueden utilizar, contamos con estadísticas descriptivas, también conocidas como estadísticas resumidas. Esto incluye la media, la mediana, el modo, la desviación estándar, solo por mencionar algunos, para tener una idea de la tendencia central y variabilidad de los datos. Entonces tenemos visualización de datos y hay muchas cosas que podemos usar para explorar visualmente los datos. Tenemos histogramas, tenemos diagramas de caja, dispersión, gráficos de barras, gráficos circulares y I Maps Si no estás familiarizado con estos términos con una búsqueda rápida en Google, puedes ver ejemplos de este tipo de técnicas de visualización. ¿Cuál es la importancia de la visualización? Ofrece una manera intuitiva ver y comprender tendencias, capas calientes y patrones en los datos y los modos visuales complementan las técnicas estadísticas al proporcionar una visión analítica de los datos Proporciona otra media de análisis, otra media de identificación de patrones. Y puede conducir puede llevar a una comprensión desagradable. Las imágenes suelen ser una buena manera resumir la información de manera más efectiva que las tablas de números y también facilita la identificación de algunas tendencias y relaciones Las representaciones visuales también anulan y facilitan la comunicación En ocasiones las personas a las que vamos a presentar nuestros informes son actores no técnicos, esto puede ayudar en el proceso de toma de decisiones. También puede ayudar a orientar los esfuerzos analíticos, por lo que puede garantizar que los esfuerzos se centren en áreas de los datos que proporcionarán los conocimientos más valiosos. ¿Cuáles son las mejores prácticas? Deberíamos comenzar con visualizaciones simples, comenzar con gráficas básicas para entender la estructura de datos, luego pasar a la visualización compleja Debe ser un proceso iterativo donde los hallazgos iniciales puedan conducir a una exploración más detallada Debemos llevar un registro de las percepciones, anomalías y preguntas que surjan durante el proceso, orientando para un mayor análisis e investigación Porque nunca sabemos cuándo vamos a encontrar una sorpresa, siempre es bueno llevar un diario de nuestros hallazgos, de nuestras decisiones porque tal vez tengamos que volver y refinar lo que vamos a hacer hasta ahora. Entonces, en un análisis natural, exploratorio de datos es una parte importante de la ciencia de datos Proceso, sienta las bases para un análisis y modelado más en profundidad Mediante la combinación de estadísticas descriptivas y visualización de datos, permitirá a los analistas obtener una comprensión integral del conjunto de datos, guiando la toma de decisiones y los esfuerzos analíticos. Ahora cubriremos el modelado predictivo. Es una técnica estadística utilizada para pronosticar resultados a partir de datos históricos. Es muy importante en el análisis de datos y las ciencias de datos porque permitirá a la organización tomar decisiones informadas al predecir tendencias, comportamientos y eventos futuros Este proceso implica el uso algoritmos y métodos estadísticos para analizar datos actuales e históricos para hacer predicciones sobre eventos futuros o desconocidos. Para desarrollar un modelo predictivo de este tipo, debemos seguir varios pasos. Primero, para definir objetivo, debemos especificar claramente el problema o comportamiento que pretendemos predecir. Entonces tenemos la recolección de datos. Deberíamos recopilar datos tóricos relevantes para el problema y prepararemos los datos Esto incluirá limpiar los datos para manejar los valores faltantes, eliminar valores atípicos o seleccionar características Entonces elegiremos un modelo. Debemos seleccionar la técnica de modelado adecuada en función de la naturaleza de los datos y la tarea de predicción. Los modelos comunes pueden incluir regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios o redes neuronales. Entonces entrenaremos al modelo. Utilizaremos datos históricos para entrenar el modelo. Esto implicará dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba donde se usa el conjunto de datos de entrenamiento para ajustarse al modelo y el conjunto de pruebas se usa para evaluar su desempeño. Después tenemos la evaluación del modelo. Evaluaré el rendimiento del modelo usando métricas apropiadas como precisión, precisión, recuerdo o área bajo la curva de la roca para clasificar problemas como la predicción de esquilado Después tenemos la afinación del modelo, ajustaremos los parámetros del modelo para mejorar el rendimiento. Esto implica el uso de técnicas como la validación cruzada para asegurar que el modelo se generalice bien a síndico Entonces tenemos el despliegue. Una vez que el modelo está optimizado y evaluado, se puede implementar en un entorno del mundo real para hacer predicciones sobre nuevos datos. Entonces un ejemplo, consideremos un ejemplo simplificado de construir un modelo predictivo para la rotación de clientes El objetivo es predecir qué clientes probablemente van a batir en el próximo mes Recopilación de datos, recopilamos los datos sobre la demografía de los clientes, edad, género, etcétera, detalles de la cuenta, patrones de uso e historial breve Luego limpiaremos los datos, manejaremos los valores de datos faltantes y crearemos variables ficticias para características categóricas como el tipo de plan Escogeremos un modelo. En este caso, podemos usar regresión logística, que es una opción común para resultados binarios como churn, sí o no Entrenaremos el modelo, dividiendo los datos en los conjuntos de entrenamiento, 70% y set de prueba 30% y usaremos el entrenamiento para encajar el modelo. Después procederemos a la evaluación del modelo. Evaluaremos la precisión del modelo y se ven en el conjunto de pruebas para medir su capacidad de distinguir entre los churners y los no churners Después ajustaremos los parámetros del modelo o probaremos diferentes modelos para mejorar el rendimiento, y procederemos con el despliegue. Implementaremos el modelo para puntuar a los clientes actuales en función la probabilidad de usar puntajes para apuntar a clientes de alto riesgo con estrategia de retención. En pocas palabras, el modelado predictivo proporcionará una poderosa herramienta para comprender y pronosticar el comportamiento de los clientes Permitirá a la organización tomar medidas proactivas para capacitar a clientes valiosos A través de un proceso sistemático de preparación de datos, selección de modelos, capacitación y evaluación, las empresas pueden aprovechar el análisis predictivo para reducir el gráfico y mejorar la satisfacción del cliente. 5. IDA04: Este video, vamos a ejemplificar cómo podemos aplicar análisis de datos en el negocio y lo haremos analizando un estudio de caso Vamos a ver el caso de modelado predictivo objetivo. Entonces Target Corporation, que es un minorista líder en Estados Unidos, buscó sus estrategias de marketing prediciendo los comportamientos de los clientes Su objetivo era identificar a los clientes en las primeras etapas del embarazo en función de sus ediciones de compras, permitiendo a Target enviar ofertas y cupones relevantes, asegurando así la lealtad del cliente durante un evento crucial de la vida Qué hicieron con respecto a la recolección de datos. Recopilaron datos sobre los hábitos de picar, incluido el historial de compras productos específicos que se sabe que están correlacionados con el embarazo, como lociones establecidas, suplementos de datos y ciertos tipos Luego, mediante el análisis predictivo, analizan los datos recopilados para puntuar a los clientes sobre su probabilidad de estar embarazadas. El modelo considera el tipo de productos comprados, las frecuencias de compra y el cambio en los comportamientos de corte Target probablemente utilizó una variedad de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes. Estos modelos identificarían patrones y correlaciones entre ciertas compras y la probabilidad de que una cliente esté embarazada Este análisis les ayuda a segmentar a los clientes en grupos en función de las etapas predictivas de su embarazo. Esta segmentación permitió realizar esfuerzos de marcado más focalizados y oportunos En cuanto a la implementación y resultado de todo esto, target utilizó los insights del modelo predictivo para enviar marcas personalizadas y policías a clientes identificados como embarazadas embarazadas. Había preocupaciones de privacidad. Obviamente, esta iniciativa desató discusiones sobre privacidad y ética y marcado, destacando la delgada línea entre el marcado personalizado y la invasión de la privacidad Target tuvo que navegar estas preocupaciones con cuidado, asegurando que no alienaran a los clientes Lecciones que podemos sacar de esto. Esto apunta al uso del modelado predictivo muestra el poder de la ciencia de datos en la elaboración de estrategias de marketing personalizadas de Aly También hay consideraciones éticas sobre la importancia de mantener la privacidad del cliente y el uso de los datos y también, al aplicar análisis predictivos, podemos ver con este ejemplo cómo las empresas pueden obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores al anticipar las necesidades y comportamientos del cliente y conducir a esfuerzos de marketing más efectivos y eficientes Entonces, concluir el enfoque de Target para el modelado predictivo ejemplifica el potencial transformador ciencias de datos en Al aprovechar los análisis, las empresas pueden descubrir conocimientos profundos sobre el comportamiento del cliente, lo que les permite anticiparse a las necesidades y adaptar los esfuerzos de marketing Sin embargo, este gran poder viene con la responsabilidad de usar los datos manera ética y respetar la privacidad del consumidor La ética es muy importante, particularmente cuando se relaciona con proyectos de ciencia de datos. Los proyectos que involucran modelado predictivo y marketing personalizado plantean muchas consideraciones éticas. En este caso, este caso que acabamos de ver sobre los objetivos, es un buen ejemplo que ilustra las complejidades rodean la privacidad y el uso de datos En cuanto a las preocupaciones de privacidad, tenemos intrusividad. El modelo objetivo fue capaz de inferir información muy sensible si las personas estaban embarazadas o no Esto plantea preocupaciones sobre la intrusividad de la aplicación de ciencia de datos donde las personas pueden sentir que su privacidad está invadida sin su preocupación explícita Entonces tenemos consentimiento y transparencia. Una cuestión ética clave es si los clientes son conscientes o no y si dan su consentimiento o no, el alcance de la recopilación y análisis de datos. La transparencia sobre la política de uso de datos y el propósito detrás de la recopilación de datos es crucial para la ciencia ética de datos. En cuanto al uso de datos, tenemos el propósito de la recolección de datos. Esto significa que la intención detrás de la recolección y análisis de datos debe estar claramente definida y justificada éticamente Tenemos minimización y retención de datos, práctica ética de datos implica recopilar solo los datos necesarios que se necesitan para fines específicos para minimizar los riesgos potenciales de privacidad En cuanto a los marcos y lineamientos éticos, debemos desarrollar pautas éticas. Las empresas que emplean la ciencia de datos estropean sus propios marcos para que la ciencia de datos asegure todos los aspectos éticos. Entonces tenemos el cumplimiento regulatorio. Las empresas deben estar en el lado seguro, eso debe cumplir con cosas como la regulación general de protección de datos en Europa que enfatiza los derechos individuales sobre sus datos personales. Entonces tenemos que equilibrar la innovación con la ética. Está relacionado con la participación de las partes interesadas. Involucrarse con partes interesadas que incluyen clientes, eticistas, expertos legales puede ayudar a comprender las implicaciones éticas de la ciencia de datos, y tenemos que considerar la ética como una ventaja competitiva Las prácticas de ciencia de datos éticamente responsables pueden servir como una ventaja competitiva ya que generan confianza entre los clientes y la comunidad Por lo que esta discusión en torno al modelado predictivo de objetivos modelado predictivo subraya la importancia de las consideraciones éticas A medida que las empresas confían cada vez más en el análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas, deben navegar por esta delgada línea entre aprovechar los datos para obtener información comercial y respetar privacidad de los datos y deben desarrollar marcos éticos que garanticen la transparencia y el cumplimiento normativo