El mundo de los datos: data science y machine learning

1

Aprende ciencia y análisis de datos para optimizar las estrategias de tu negocio

2

Retos para aprender ciencia de datos

3

¿Qué es ciencia de datos y big data? ¿Cómo afectan a mi negocio?

4

¿Qué tipo de información podemos analizar?

5

¿Cómo crear empresas y culturas data-driven?

6

¿Qué es inteligencia artificial y machine learning?

7

¿Qué es deep learning? Análisis de imagen, audio y video

Herramientas y roles de trabajo en ciencia de datos

8

Flujo de trabajo en ciencia de datos: fases, roles y oportunidades laborales

9

Herramientas para cada etapa del análisis de datos

10

¿Qué es y cómo usar una base de datos relacional con SQL?

11

Cómo estructurar queries en SQL

12

Conflictos y retos actuales sobre la ética y tratamiento de datos

Problema de negocio: análisis

13

Aplica técnicas de storytelling para convertir problemas de datos en historias

14

Cómo estructurar un caso de negocio

15

Análisis cuantitativo en un caso de negocio

16

Análisis cualitativo en un caso de negocio

17

Fusión cuanti-cualitativa en un caso de negocio

18

¿Qué es minería de texto? ¿Cómo usarla para obtener información adicional?

19

Variación de comportamientos a partir de la geolocalización

Problema de negocio: implementación

20

Acciones, algoritmos y toma de decisiones según los resultados del análisis

21

Apuntes y cursos para aprender ciencia de datos

22

Continúa aprendiendo ciencia y análisis de datos para ejecutar estrategias efectivas

23

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Fusión cuanti-cualitativa en un caso de negocio

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Resolver de manera conjunta la información cuantitativa y cualitativa para sacar conclusiones.

Una vez que tenemos información sobre cuáles son las razones por las que los clientes nos contactan así como una clasificación de los top offenders vamos a ver por qué se queja cada uno de los tipos de top offenders para encontrar las claves del análisis.

Para este análisis se utiliza una tabla con un mapa de calor para resaltar los porcentajes más elevados y poder concentrar nuestra atención en los problemas mayores más rapidamente.

Estas clases me recuerdan mucho a Freddy Vega cuando afirma: “Lo que no se mide, no existe”.

Ingresar los textos en un sistema de visualización de datos que nos permita crear nubes de palabras y poder identificar las más repetidas, posteriormente clasificar los textos de acuerdo a connotación positiva o negativa.

En general todo este curso es un storytelling audiovisual. Coincido que la parte más sorprendente es cuando relacionas varios tipos de datos y se descubres algo.

Por eso es súper importante poder visualizar la data que procesamos y qué mejor que con una gráfica de calor (heat map) para observar comportamientos como ha mencionado Silvia, esto nos permitirá tomar decisiones de una mejor forma.

Yo cruzaría la información entre las razones más frecuentes del error (cualitativo), con la categoría de clientes según la cantidad de pagos que realizan a la empresa (cuantitativo).

Al final es tratar de darle un sentido conceptual a la cantidad de datos que poseamos. Gran curso!

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio debo identificar:

  • La cantidad de ventas pérdidas presentadas (una venta no efectuada) por categoría de producto y producto en específico.
  • La cantidad de productos en stock por categoría de producto y por producto en específico.
  • La cantidad de productos en la estantería por categoría de producto y producto en específico.
  • Cada cuánto se debe hacer un pedido para evitar las ventas pérdidas por mes (enero, febrero, etc) y día de la semana (lunes, martes, etc).
  • La cantidad de producto a reabastecer por categoría de producto y producto en específico.

En mi ejemplo:
La intersección entre los top clientes por life time value y por tipo de servicio que adquieren, para obtener el insight del mejor servicio por tipo de cliente.

interesante

Encantado con darle “vida” a los números. No solamente tienen un valor si no que, además, nos dan una identidad del conflicto o el camino a tomar.

Importantísimo ver el cruce de la información cualitativa y cuantitativa para luego accionar. En la empresa en la que trabajo actualmente tenemos muchos datos, los grafican, pero finalmente no hace nada con eso. Espero contribuir a que deje de ser así

<h3>Mi solución al reto</h3>

Problema: 🧑Algunos clientes no reciben sus entregas y el sistema marca que SÍ se realizaron las entregas.


  • En mi problema puedo relacionar que el sistema le da mayor prioridad de entrega a los clientes más importantes, y esto sería la relación entre sistema-cantidad de compras.
  • También puedo relacionarlo al problema con si contabilizamos todas las compras que hace por día cada usuario, hacen que los repartidores no puedan entregar todo lo que correspondía al día.
  • El último punto también se puede ver afectado por qué tan lejos está el domicilio al que se iba a realizar la entrega, por lo tanto habría que revisar la cantidad de entregas que se realizan por día y el domicilio de estos.
  • Por último, puede existir un bug en el sistema que haga que marque que SÍ se realizaron las entregas o que marque la hora de las entregas fuera del horario laboral, y que esto se haya debido a la enrome cantidad de pedidos.

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Podemos crear una matriz en donde agrupemos los dos tipos de análisis, el cuantitativo y el cualitativo

Seria espectacular si Silvia pudiera agregar dos clase mas en este curso donde pueda hacer un ejercicio en Excel y en SQL, desde la identificacion del problema hasta la definicion de acciones preventivas para ver el detalle de como hace cada paso, ya que los pantallazos solo son las partes mas importantes de cada proceso.

Piensa cómo poner en conjunto la información cuantitativa y cualitativa en tu caso de negocio.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio hare el cruce la categoría de comercios (cualitativo) con la categorización de clientes que no acumularon puntos. (cuantitativo)                                                                                                           Y otro cruce de la categoría de problemas tecnológicos con los clientes que no acumularon puntos.	

PROBLEMA: Algunos cajeros tienen muchos faltantes / sobrantes
Clusterizar causas:

  • Falta de atención
  • Fecha del faltante cerca de final de quincena
  • Equipo en mal estado
  • Cajero no capacitado

Cajeros en entrenamiento (menos de 3 meses)
Cajeros principiantes (3 meses a 1 año)
Cajeros maduros (1 a 3 años)
Cajeros avanzados (más de 3 años)

Lo que se podría encontrar en el análisis cuanti-cualitativo es que los cajeros en entrenamiento tienen mayor número de errores pero sus montos de faltantes son menores. Por otra parte los cajeros avanzados muestran pocos faltantes pero con montos mayores y en fechas cercanas a finales de mes.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio, agruparía la variable cuantitativa (filas) “Cantidad de asistencias mensuales” en Principiante, Intermedio y Avanzad, a partir de ahí obtendría sus valorizaciones de cada variable cuantitativa (columnas) “Calidad de Servicio de entrenadores”, “Calidad de estado del local”, “Uso Plataforma Web”, “Problemas administrativos”.

  • Mi hipótesis: Un mal servicio tecnico digital de la plataforma sumado a,factores externos a la aplicación afectan gravemente el servicio de streaming, provocando inconformidades en los usuarios de la aplicación.
  • Mi estrategia: Identificar si hay, y cuales son los factores externos que se suman a la mala gestión tecnico
    digital de la empresa, para con ello informar al cliente.
  • Mis usuarios: Usuarios que pagan una suscrición mensual al servicio de streaming.
    Siguiendo con mi caso de estudio: en caso de que el usuario no mande una solicitud de atención y arreglo técnico, se realizaría el siguiente procedimiento para identificar y agrupar por zona geográfica:
  • La geolocalización de mis usuarios afecta en…
  1. La calidad de la señal de internet por parte de la empresa proveedora,
  2. La saturación del servicio por la cantidad de gente, así como la lejanía entre ellos (densidad urbana) y con las fuentes de conexión (infraestructura).
  3. Oferta de proveedores de servicios de internet.

En referencia al reto de esta clase y siguiendo con el problema plantado en retos anteriores tenemos.

Mi caso propuesto es :
En una empresa de transporte y envíos aéreos, se detectó fraude en la facturación y recaudo de cierto tipo de envíos a todo el país.

El análisis bajo esta metodología es:

Realizando la union de los datos cuantitativos y cualitativos nos dan las siguientes conclusiones:

-Pasajero nacional:
tomas inoperativas = 25%
No hay suficientes puntos de recargar = 35%
No son identificables puntos de recarga = 40%

  • Pasajero internacional
    tomas inoperativas = 35%
    No hay suficientes puntos de recargar = 25%
    No son identificables puntos de recarga = 40%
    -Pasajero Mixto
    tomas inoperativas = 40%
    No hay suficientes puntos de recargar = 30%
    No son identificables puntos de recarga = 20%

De esta forma se identifican las causas potenciales que originan nuestra principal variable de interés. En mi caso de estudio, serían las causas de las fallas por las que una máquina detiene todo el proceso productivo de la planta de tratamiento de aguas.

Matriz cuantitativa cualitativa: Unión de productos que tengo en stock con los productos que me están solicitando los clientes

Problema: No es posible proyectar las ventas por cliente
Para realizar la matriz, pondrías los motivos de incumplimiento del proyectado vs facturación mensual promedio del cliente. Esto nos daría información acerca de cuales clientes o tipo de clientes incumplen sus proyecciones y a partir de allí tomar decisiones y acciones.

Las dos variables utilizadas quejas vrs. tipo de comprador es suficiente para darnos cuenta de la tendencia.

Excelente 👏

usuario nuevo vs sin atencion, resultado no buscado

Increíble explicación

´- Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en Mi caso de negocio…haría una tabla con los datos del análisis cualitativo vs el cuantitativo y estuadiaría cuál tiene más impacto a nivel de estrategia de la empresa

Los usuarios que buscan un rembolso son categorizados como usuarios bronce y también son los usuarios que mayormente tienen consultas, por lo tanto, la empresa debería cuestionarse si debe tener un material introductorio para los clientes nuevos para que puedan entender el producto y tengan menos quejas. También la empresa puede optar por hacer el servicio o el producto mas intuitivo para los usuarios.

PROBLEMA: En el restaurante “El Chef”, las ganancias regulares que se tenían han bajado en comparación a las ganancias obtenidas el mes pasado, ¿a qué se deberá?
'
ANÁLISIS CUANTI-CUALITATIVO:
En las anteriores clases mencione que había diferentes tipos de “Customers” (clientes) y “Workers”(trabajadores de restaurante), por lo que en cada tipo debemos hacer lo siguiente:

a) Dentro de los usuarios “Workers”, debemos identificar sus comportamientos en las siguientes categorías:

  • Demora recurrente en la entrega de productos a delivery (incluyendo un mal servicio al entregar)
  • Tardanza o inasistencia al trabajo (restaurante), presentándose de manera informal.
  • Mala atención de servicio al cliente durante su visita al restaurante (demora con su pedido, falta de respeto y amabilidad frente al cliente, etc.)

b) Dentro de los usuarios “Customers” (clientes), debemos identificar sus comportamientos en las siguientes categorías:

  • Muestran respeto y amabilidad al brindarles nuestros servicios.
  • Piden retornos de dinero.
  • Buscan apoyar a mejorar al restaurante mediante sus preguntas y sugerencias, mediante sus preguntas.
  • Critican al restaurante con regularidad (servicio al cliente, críticas hacia los platos, etc.).
  • Quejas por política de empresa.

Todo empieza a tomar sentido

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio se debe realizar una Matriz donde podamos identificar los problemas y el tipo de topoffenders y donde tiene mayores quejas respecto al servicio que presta nuestro negocio.

Piensa cómo poner en conjunto la información cuantitativa y cualitativa en tu caso de negocio.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… Comparar el porcentaje de personas que menos compran, con cada variable cualitativa teneindo en cuenta el tipo de usuario según sus categorías.

  • Entender todo. Encontrar las claves del análisis.
  • Mapa de calor. Categoría de usuarios contra causas de la hipótesis de problema. Los valores de la tabla son el porcentaje correspondiente de la categoría de usuario.
  • Caso Platzi
    • Mapa de calor en el eje x las causas de la hipótesis de problema (Madures, No conocen la Plataforma, No hay el curso que necesita, No les alcanza) en el eje y la categoría de usuario.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos haría una matriz para visibilizar y contabilizar las quejas, clientes, motivo de la queja, atención al cliente, se relacionaría cliente con el inconveniente que presenta.

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… debería unir en un cuadro el tipo de cliente con las cuatro preguntas definidas. Si es necesario otro en el cual se determina el rango de edad de cliente, ya que no todos los adultos mayores tienen conocimientos sobre tecnología.

Interesante relación.
La matriz Cuantitativa y Cualitativa es una gran herramienta.!
Nos proporciona una visión mas clara del problema, permitiéndonos encontrar una solución mas efectiva.

reto:

variables:
items que mas suelen faltar
items que mas suelen sobrar
items que suelen variar mucho
los que son afectados por la temporada
y por las ofertas

Es fascinante lo que podemos hacer con los datos, a veces no visualizamos el poder de estos y dejamos pasar oportunidades tremendas de mejora.

Fusión cuanti-cualitativas: El trabajo conjunto proporciona conclusiones

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio…tendria que cruzar la información de los clientes (en su diferentes clasificación) VS las variables categoricas como el Reembolso del dienro, tiempos de entrega, % De descarte y Politicas de Empresa.

Fusión cuanti-cualitativa.

Lo que yo haría seria comparar la cantidad de grupos de usuarios que tenemos en la empresa con el porcentaje de usuarios que recurren a las quejas o preguntas, para establecer

Un gran ejemploi de un mapa de calor es la diana de los dados, dónde más puntos haya, más rojo se torna el color y viceversa.

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio, puedo cruzar la información del porcentaje de tiempo consumido por los tipos de certificadores, contra las diferentes actividades que existen al ejecutar un caso de prueba

Gracias

Matriz cuantitativa y cualitativa

El mapa de calor de mis variables
(Los datos son inventados jeje)

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio tendría que poner la información que obtuve sobre los alumnos que no son de bajos recursos y aun así son aquellos a los que se les otorga más este tipo de beca (datos cuantitativos) y las categorías de aquellos datos que más falsifican (datos cualitativos)

Les dejo un mensaje que a mi me ha aclarado mucho a la hora de aplicar analisis de hipotesis:
“Lo que no se puede medir, no se puede mejorar”… y nosotros buscamos mejorar cada aspecto que este a nuestro alcance.
Saludos desde Argentina!

La fusión cuanti-cualitativa es una forma de asociar las variables categóricas con las variables segmentadas provenientes del análisis cuantitativo.

Explico:

  1. El tipo de cliente se define en el análisis cuantitativo y es definido en función de las compras realizadas en el mes.
  2. Las variables categóricas se definen en el análisis cualitativo y es una forma de categorizar o diferencias los contactos de los clientes al área de soporte.

Ahora nace la pregunta ¿Qué tan útil es esta fusión?

Bueno, a mi parecer tiene la capacidad de evidenciar gráficamente el comportamiento de cada segmento definido en el análisis cuantitativo para cada una de las variables categóricas. Esto nos puede ayudar a crear un plan de acción para mejorar como empresa.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio usó una matriz para hallar la relación entre las variables cuantitativas y cualitativas, con ello hallaremos en que sector más estan robando y cuales son las razones que posibilitan para que esto ocurra.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio seria adecuado el desarrollar una matriz con las razones de contacto y su porcentaje para conocer mejor la principal razon de contactarnos y poder tomar las decisiones adecuadas a futuro.

Reto:
Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio relaciono las causas de las quejas (lentitud, sobrecalentamiento, suciedad y alto consumo de la batería del dispositivo) con los diferentes puestos de los trabajadores agrarios (obreros de campo, obreros de servicios, obreros de labores) para ver el impacto de esta matriz cruzada.

al integrar el analicis cauntitativo y cualitativo debemos descargar nuestros datos de cada cliente y su historial de compras, quejas y reclmos para saber que tanto compra cada cliente, cuanto se queja y que tan satisfecho esta con el producto, para asi darnos una idea de cual es el cliente que mas nos combiene y cual no nos combiene mucho

En detalle vimos de forma separada como realizar un análisis cuantitativo y cualitativo de un caso de negocio. Ahora, llega el momento de generar un informe donde se expresen los datos de ambos resultados.

En esta matriz, se colocan en conjunto los datos numéricos y las categorías de forma cruzada y es quizá, el momento más importante del estudio. Pues es donde se entiende todo, donde se llegan a las conclusiones más profundas del análisis.
Ejemplo: las personas solicitan el servicio de soporte en exceso

Como se puede observar. En la tabla de ejemplo se aprecian en las columnas las categorías generales de los motivos principales por las cuales las personas se contactan con soporte y en las filas la clasificación del tipo de usuario establecido previamente.

También, se puede complementar el estudio agregando un mapa de calor en las cifras, donde el color rojo es un indicador que significa que el número de quejas es más negativo, el color amarillo indica un valor término medio y el azul indica una calificación término bajo. La convención de los colores puede ser al gusto de quién desarrolla el informe, sin embargo, deberá explicar su significado.

Por ejemplo. En la tabla se puede interpretar que las personas clasificadas en regular y bronce, son las que más se contactan con soporte con la intención de obtener una retribución económica. Por otro lado, las personas clasificadas en plata y oro, al parecer no están muy conformes con las políticas de la empresa.

Para mi ejemplo retail cruzaría la clasificación de quejas con los clientes por estrellas (1 al 5). Téngase en cuenta que los clientes por estrellas son los que más veces compras y más gastan - se mide ticket promedio y frecuencia de compra.

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio buscaría determinar el porcentaje de carrito abandonado separando por mis clientes logeados y los que no, de este modo determinaría cuánta gente está inflando mi abandono de carrito por el simple hecho de dejar pública la parte de checkout.


Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio, sería correlacionar tickets recibidos y tiempo de respuesta con cantidad de personal y manejo de la información.

En el ejemplo de de las transacciones de Binance , podemos realizar el mismo tipo de cuadro para comparar las problemas de los clientes por diferentes porcentajes entre las variables cualitativas y cuantitativa.

Hipótesis: hay un tipo de gran retroceso en el precio de BTC determinado por los días que ha estado en ascenso

Para unir la parte cuantitativa y cualitativa sería buscar si los usuarios que siguieron con el flujo, de esos cuales se nota que no leyeron las instrucciones

Muy buena explicacion.

Pues en el ejemplo que he venido presentando durante las clases tendría que hacer algo similar a lo que hizo la maestra. En mi caso las categorías pueden ser desde los jugadores más apasionados a mi juego hasta la gente que no le interesa. Mi idea sería hacerlo de 0-50, 51-100, 100-200 y 200+ horas en el juego. Para las razones debería usar lo que presente en mi análisis cualitativo.

Para poner ambos tipos de variables en caso de estudio que es el uso de VPN por parte de colaboradores puedo definir por ejemplo:
1.Los docentes son los que mas acceden a la VPN de sus propios equipos y la información que mas usan es documentos específicos que solo se tiene acceso desde la universidad
2. Los colaboradores administrativos son los que pasan mas tiempo conectados a la VPN y aunque muchos tienen acceso al servidor principal o a ciertas carpetas de la unidad, solo acceden a sus equipos y a la informacion presente en estos

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… Uso los datos de los planes de Netflix, los diferencio por los premium los que paguen más y por los que paguen menos, por medio de esto, divididos, uso las clasificaciones, que serian en este caso las categorías de contenido, verifico quienes sean los que vean el contenido dicho, es diferente la audiencia de cada categoría de shows, para ver quien es el verdadero espectador de los programas de presente o renueve, con esto en mente, tengo en cuento las opiniones de los que sean los verdaderos espectadores y no llevarme por la mayoritaria.

En mi caso de negocio la fusión de variables cuantitativas y cualitativas está enfocada en determinar cuales son las áreas que presentan inconvenientes con la información, en comparación con la cantidad de reportes relacionados con el mismo tema

Hacer esta fusión es la mejor parte del análisis de datos, siempre es complicado llegar a la causa raíz de los problemas ya que existen demasiados factores e intereses. Tambien otro factor que debemos tomar en cuenta es la veracidad de los datos, entre mayor precision, mejores resultados. Si metemos basura al proceso, vamos a obtener basura.

Para unir los datos del análisis cuantitativo y cualitativo en mi negocio usaría:

  • ratio de entrega
  • tiempo de demora de los productos
  • estado del producto

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio voy hacer una matrix cuantitativa y cualitativa con las variables cuantitativas y con las variables categoricas

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio definire el porcentaje de cada variable categorica de acuerdo al tipo de reporte realizado por el conductor y así de este modo definiré para que tipo de reporte se suele hacer más spam, para que tipo de reporte hay menor entiendimiento para las diferentes solicitudes, que tipo de reporte busca más una respuesta favorable con respecto a un ajuste o reembolso por un viaje y para que tipo de solicitud se suele retrasar más una respuesta que solucione el requerimiento.

Fusion Cuantitativa-Cualitativa

  • Implica fusionar los datos obtenidos de maner que nos permita comprender fácilmente las relaciones entre datos y sea fácil corroborar la hipótesis anteriormente planteada

1.- Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio haría una matriz que permita visibilizar las quejas, compras(cliente regular, bronce, plata y oro) y el motivo de la queja (causas económicas, preguntas, problemas técnicos, políticas de la empresa) y con ello podré analizar la relaciona entre el tipo de cliente y el tipo de inconveniente que posee

Reto:

Problema: Largas filas en una sucursal bancaria.
Hipótesis: Los cajeros toman mucho tiempo atendiendo a los clientes.

Esta sería mi fusión cuanti-cualitativa:

P.D: este sería el resultado de mis análisis anteriores. Espero que esté bien. Cualquier aporte es bienvenido! 😃

Voy a cruzar el ranking de clientes (clasificación interna que tenemos de A a N) con su motivo de pérdida, va a funcionar muy similar al ejemplo de esta clase, de esta manera vemos por qué motivo perdemos los clientes más fuertes y los que nos compran esporádicamente.
Me pareció interesante también cruzarlo en un mapa de calor o hacer un gráfico de rectángulos por cada ranking.

Analisis de los resultados

Los usuarios que más piden retornos de dinero son los Regulares y los que menos piden retornos de dinero son los oro, de la misma manera nos podemos dar cuenta que los clientes oro son los que más preguntan acerca de las políticas de la empresa, es decir están más informados acerca de la empresa y los que menos hacen estas preguntas son los regulares que casi no están informados de la empresa

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… Idioma de los de los usuarios que menos nos visitan es aleman y el idioma de los que más nos visitan es español, los temas de interes de los que menos nos visitan es actualidad y de los que más nos visitan es ciencia y tecnología, 3 la composicion sintactica de los articulos de los usuarios que menos nos visitan son cortos y facil de entender mientras que los los articulos que más nos visitan son con informes científicos y referencias de grandes ponentes

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio debe hacer una relación entre el número de pedidos devueltos, no entregados, contra las razones por las cuales llaman los clientes y la información no se completó adecuadamente.

También podríamos hacer una matriz con los nuevos clientes/usuarios y veteranos, reemplazando en lugar de (regular, bronce, plata, oro).

Caso programa Rhinoceros (top freetrailers)
Uniría en una tabla los usuarios ya establecidos ( estudiantes, escuelas, empresas, externos) y en porcentajes las razones cualitativas de cada uno por las que no renovarán su licencia del programa (Motivos económicos, Problemas con el programa, Usuarios no satisfechos).
Todo esto ayudándome de un mapa de calor.

Curiosamente, cada vez se incrementan el numero de usuarios que realizan “compras” para a los dias, devolverlas y pedir reembolso de el dinero por ellas. Es por ello indispensable utilizar el analizis de los datos para poder entender el porque dichos clientes realizan estas acciones, minimizando asi las causas u origenes que los lleva a pedir reembolsos!.

Excelente!

Sobre carga laboral:

Análisis cualitativo

Cuáles áreas reciben las quejas, cuál es el problema, dificultad del problema.

Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio debo hallar la tendencia de los almacenes ineficientes, es decir, analizar qué porcentaje de qué productos llega con retraso, para hallar si se trata de una falta de stock en un producto concreto o es un problema más generalizado (saturación del almacén, mala organización…)

Tengo que realizar una matriz que conforme los siguientes datos:
tipo de modem entregado al cliente
estado del modem entregado
precio del mismo
costo del servicio
tiempo de respuesta del servicio técnico
con esta matiz realizada podre ver ampliamente los motivos de mis TO

Es necesario tener un panorama un poco más amplio, pero es una gran oportunidad que los de oro estén descontentos con las políticas de la empresa, eso nos permite mejorar internamente y solucionar esos problemas más rápido. 😄

Siguiendo mi ejemplo de los accidente en motocicleta en la cdmx tendríamos que para el reto.

Reto: Piensa cómo poner en conjunto la información cuantitativa y cualitativa en tu caso de negocio

Podría juntar el número de accidentes con la alcaldía en la que ocurrió el accidente para ver cual entidad es la más siniestrada

Así como dijo un compañero, utilizaría en este caso R, para realizar primero un grafico de word cloud, posteriormente, en base a los resultados, colocaría las palabras más repetidas (luego de una depuración de texto) en una tabla para mejor apreciación

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… realizaría una matriz que me permita analizar la cantidad de servicios, proyectos y pedidos por clientes, categorizándolos por sus números de compras

Me parece que en mi caso la mejor opción sería combinar las categorías de Project Manager (junior, novato, senior, expert) con los indices de finalización de proyectos, el tiempo que toma concluir estos, el grado de motivación de los demás miembros de cada proyecto.

excelente

Como un aficionado a los documentales como Cosmos, encuentro estas clases fascinantes y un paso más cerca a entender mejor cómo funcionan las cosas a nuestro alrededor.

Caso ocultar los tweets que se consideran ofensivos en twitter con una advertencia si la persona quiere leerlos

Para unir los datos cualitativos y cuantitativos seria

  • unir la cantidad de palabras ofensivas por tweet por usuario
  • unir la cantidad de tweets ofensivos que solo fueron respuesta a otro tweet ofensivo
  • unir los tweets ofensivos que son de cuentas que se han logrado identificar que son bots no son usuarios humanos
  • unir las personas que hacen tweets ofensivos constantemente y que tantos tweets hacen de este tipo en comparacion con otros usuarios.

se puede colocar la clasificación de clientes(del análisis cuantitativo) y las categorías (del análisis cualitativo) luego se identifica los porcentajes con la clasterizacion y para una mejor visualización utilizamos mapa de calor, de acuerdo a la clase.

Para mi caso de negocio uní los los datos cuantitativos (clasificación de paros) con los datos cualitativos (departamentos responsables) para generar una matriz de calor y así determinar su comportamiento

  • Para unir los datos cuantitativos y cualitativos en mi caso de negocio… Buscaría ver que relación hay de consumo de chocolates por genero (que gustos tiene), la relación de consumo de chocolate con su estilo de vida (cliente) y que tipos de chocolates consumen habitualmente esta relacionado con el precio.

Caso de empresa de empresa que ofrece sus servicios a través de campañas de mail marketing:

  • Identificar las razones por las cuales un posible cliente rechaza el servicio y cuantificarla porcentualmente para tomar nuevas decisiones: % motivos económicos (muy caro), % impedimento tecnológico, % no se ajusta a las necesidades del usuario.