Exploración de datos

También es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la información habla, nosotros solo somos los intermediarios.

Me siento detective 🕵️‍♂️

NOTAS:
Aquí es donde se pasa la mayor cantidad de tiempo recomendablemente, para generar y/o reformular hipótesis, así como generar conclusiones sobre la información. Buscamos descubrir, preguntar, reformular y analizar. Parte importante de esta etapa es definir el cómo contar una historia, dado que los datos sin historias son sólo números.
Importante tener en cuenta no generar opiniones sesgadas por la opinión personal, no caer en el Cherry picking y utilizar las buenas prácticas aprendidas. Y el comentario de un compañero, que me pareció muy valioso: “También es importante no detenernos al encontrar algo que no nos gusta, recordemos, la información habla, nosotros solo somos los intermediarios.”.

Sinceramente me siento muy cómodo explorando datos sobre películas. Al ser un obsesionado de las estadísticas y películas, busco en todo momento analizar todos los datos que las películas tienen.

Me gusta mucho trabajar con datos financieros como ingresos, gastos, costos, utilidades, márgenes, estimados de ventas, etc.

Dejo mis mini apuntes de la clase por si a alguien les sirven👌

Exploración de Datos

El proceso al cual más tiempo deberíamos dedicar. Implica analizar la información, contratastar con nuestras hipótesis y reformular preguntas a raíz de cada descubrimiento.
El storytelling es un elemento importante de esta etapa por tratarse del método usado para unir los elementos y resultados de nuestro análisis de forma coherente, agregando valor al hacer sencilla su comunicación, procurando siempre evitar las preferencias personales, los sesgos de información o el uso engañoso de gráficos.

Exploracion de los Datos

Proceso en el que pasaremos mayor cantidad de tiempo y donde vamos a encontrar historias para contar, respuestas a preguntas que no teniamos o reformular nuestras hipotesis.

• Descubre, pregunta, reformula y analiza: mantente siempre con la mente abierta hacia nuevas conclusiones en el analisis
• Cuenta historias: presta atencion a los datos y la historia que ellos reflejan. “Los datos sin historias son solo numeros”. Tienes que ser muy objetivo a la hora de contar la historia que los datos te dan.
• Evita errores. Siempre ten en cuenta las buenas practicas.

Explorar cualquier base da datos es posible pero también es verdad que conociendo el contexto tendremos una punto de partida sólido para explorar con mayor fluidez.

Cherry Picking (literalmente ‘recolectar cerezas’: seleccionar lo mejor de algo, o bien seleccionar lo peor de algo, o bien seleccionar algo «a la medida»), es la acción de citar casos individuales o datos que parecen confirmar la verdad de una cierta posición o proposición, a la vez que se ignora una cantidad de evidencias de casos relacionados o información que puede contradecir la proposición.

Debemos adaptarnos a todo tipo de bases de datos y entre mas experiencia tengamos del tema la adaptación va a se mas fácil. En este caso yo diría datos relacionados a la la industria alimenticia de México

Para un proyecto personal estoy empleando datos de Strava ( una app para grabar tus actividades deportivas como bicicleta, natación o atletismo) y los datos que genero con mi balanza electrónica. De esta forma puedo encontrar patrones entre épocas del año, mi peso y mis actividades deportivas.

Amo trabajar con datos ambientales. He trabajado con datos balances hídricos y de carbono, y lo disfruto tanto como aprendo de ello.

Los datos con los que estaría muy familiarizado serían los del lugar donde trabajo. Por ejemplo las ventas por estado, zona, vendedor, clientes atendidos, facturas generadas, etc.

Resumen de la lectura exploracion de daros

1. Entender las variables

• se debe conocer que variables hay para poder entender los datos de forma adecuada, por ejemplo si hay 0 en las series, que columas hay cuantas filas tenemos

1. Limpiar

• Remover la informacion redundante
• Seleccionar variables, por ejemplo, que varibales podrain tener mas del 40% de sus valores en 0 y descartarlas
• Remover outliers: estableer limites y parametros que nos ayuden a identificar y eliminar los outliers
• Remover filas con valores =0

1. Analizar relaciones entre variables
   Es importante tener vizuelizaciones que nos ayuden a comprender de una mejor manera las realaciones que pueden presentar las distintas variables, aqui algunos ejemplo

• matiz de correlacion : muestra correlaciones entre multiples variables
  -diagrama de dispersión : muestra la correlacion y outliers entre dos variables
• histograma: muestra la distribución estadistica de una unica variable
  entre muchas otras

• Cambio climatico
• Alimentacion
• Idiomas
• Economia
• Financieros
• Agrícolas
• Salud

Datos relacionados al estado Población como nivel educativo, salario promedio, media etc… Indice de desigualdad y criminalidad de mi ciudad

Pienso que en esta parte es donde ser curioso juega un papel fundamental

Estaría muy feliz revisando datos de resultados de estrategias aplicadas a proyectos. Comparando los resultados de los KPIs, con los resultados del cumplimiento de los OKRs para identificar si en realidad KPIs positivos en la organización se relacionan con OKRs positivos.

La información que estoy utilizando para la exploración de casos de apendicitis infantiles, son datos no estructurados a traves de artículos (texto).

Trabaje por varios años en una compañía de seguros, en donde realizaba análisis del comportamiento de Quejas y Reclamos. Este análisis nos permitía identificar las áreas que mas presentaba quejas, los procesos afectados, tiempo de definición. Una vez identificados se realizaba los planes de mejora y se volvían a comparar los resultados.

Yo estaría muy familiarizado con datos de ventas, finanzas y contabilidad. Pero representaría un reto para si analizar datos sobre investigaciones cietíficas

Me facilitan munchos los datos a nivel mundial, ingresos por paises, población, me gusta mucho.

Aunque ahora estoy trabajándole mucho al análisis de datos empresarial, estoy en el camino pero ahí temas super interesantes.

Las bases de datos con las que más me siento a gusto trabajando y las puedo analizar con cierta facilidad, son las del sector salud (parte administrativa), dado que trabajé con ellas durante 5 años aproximadamente.

Exploración de datos

Mayor cantidad de tiempo, creación de historias y reformular las teorías, debes seguir analizando. Los datos sin historias son sólo números. Evita el byas

Les recomiendo no dejen de leer en Lecturas recomendadas, el artículo de Terence Shin, es muy buen material. Naveguen a través de los enlaces que hay en el documento hacia su kaggle, blog, etc. Tiene muy buena información, todo muy bien interconectado.

Los datos con los que más estoy familiarizado son con los financieros, como precios, retornos, medidas de localización y/o desempeño, medidas de dispersión o riesgo, medidas de correlación. Y muchos otros indicadores para un análisis corporativo.
Pero actualmente estoy aprendiendo manejar otro tipo de bases de datos para comprender las diferentes medidas de desempeño o relevancia que puedo obtener.

Pienso que pedir la opinión de otra persona puede ayudar, tal ves tu haces un análisis pero algunos datos los deja por fuera porque no sabes interpretarlos, la otra persona si podrá o darte un punto de vista diferente. Dos cabezas piensan mejor que una

Se me ocurrió que puedo estar familiarizado con datasets relacionados a la industria automotriz (específicamente a vehículos como carros, camionetas, etc.), esto debido a mi experiencia en mi último trabajo, una startup que desarrolla sitios web para concesionarios es USA

"Los datos sin una historia de por medio son simplemente números y letras

Yo estoy familiarizado con datos macroeconomicos, culturales, financieros, comerciales y un poco con el procesamiento de textos.

Buen día, para mi es un placer revisar datos de precio y volumen de los mercados financieros (Lo reconozco, soy de los que les gusta mirar gráficos) concretamente del Nasdaq, llevo tres años estudiando su comportamiento y operando su futuro NQ con más o menos eficiencia, aquí estoy para afilar el instrumento) espero poder darle forma a lo aprendido sobre mercado de futuros a traves de las herramientas de visualización de datos y mejorar así mi operativa, Gracias y saludos

Por cuestiones académicas y profesionales me inclinaría por analizar datos demográficos, en particular de mi país, y con distintos cortes históricos, además que se pudieran representar geográficamente.

Reto
No tengo inconveniente de trabajar con todo tipo de datos.

Creo que con el único set de datos con el que me siento cómoda actualmente es con KPIs y marcadores de MKT, he trabajado mucho tiempo con ellos y me siento familiarizada. 😮

Los Datos con los que estoy familiarizados son:

• Datos estructurados: Los datos estructurados son datos que están organizados en un formato específico. Por ejemplo, los datos de una tabla de una base de datos son datos estructurados. Los datos estructurados son fáciles de analizar y manipular con herramientas de análisis de datos.

Datos estructurados:

• Números

• Fechas

• Horas

• Texto

• Código

Por mi parte me siento cómodo con datos de seguimiento de mesas de ayuda

• A partir del 10% de descuento inclusive ya se evidencia la existencia de resultados negativos, aunque estos sean cubiertos por resultados positivos.
• A partir del 30% de descuento inclusive los resultados netos ya son todas pérdidas.

• Economía
• Finanzas

Como comenté anteriormente, las bases de datos de deportes se me haría relativamente fácil explorar, esto debido a que los deportes me apasionan pero sobre todo, lo que mas me llama la atención son los pequeños detalles que hacen que algún deportista o equipo se destaque.

Datos acerca de videojuegos creo que me puede ir bien con esos

Pero si pones una línea de tendencia sí ganas más entre más vendes generalizando todos los artículos, lo malo sería si el profit negativo superara el profit positivo y generaras una tendencia negativa. En este caso, la tienda le da mayores descuentos a los estados donde más hay ventas.

Me he centrado a la parte comercial comportamiento de las ventas, compradores y/o proveedores frecuentres, frecuencia de compra, tiempos de demora en pagos o entrega de mercaderia, facturas generadas, utilidad mes a mes, etc.
tambien analizando kpi de proyectos, ver el desempeño de los colaboradores

Los tipos de datos con los que me siento muy cómodo para trabajar son los datos numéricos y estadísticos

como ingeniero ambiental disfrutaría mucho haciendo el análisis de datos de energía como el uso y las épocas del año en que mas se usa, y si es relacionado con energía solar mucho mejor, como saber en que épocas del año tiene mas utilidad el usos de energías renovables en una localidad o en que momentos es mejor depender de las energías convencionales, seria muy genial

texto y audio son los tipos de datos que no tendría inconveniente en explorar

Me interesa mucho el poder elaborar un proyecto personal con bases de datos en el sector automotriz, no es un ámbito del que sepa mucho, pero sí me interesa lo suficiente como para aprender lo que sea necesario para elaborar el mejor trabajo posible.

Para mi, explorar datos, de una tabla que entienda bien, es muy agradable. Entender de donde vienen los datos, que tipo de datos son los que van en cada columna, las unidades, etc. es fantástico. El tema es lo de menos. El chiste es tener bien estructurada la tabla. Con eso estoy del otro lado. =)

Tengo experiencia en bases de datos del sector automotriz

Si deseas consolidar los conocimiento de esta clase hacerlo con las lecturas recomendadas de la misma, super buena información

Estoy muy familiarizado con los datos relacionados a lo financiero, específicamente en el ámbito corporativo y de controlling, en que se rastrean por medio de centros de costos los movimientos económicos que ha tenido un área, esto sumado a los datos de ventas, dejan insights muy valiosos para cualquier compañía, el problema es cuando las compañías y en espacial las áreas administrativas no se toman el tiempo para hacer el análisis de estos datos y le dan relevancia al reporte únicamente.

Por parte de mi carrera como contador publico, se me facilita la interpretación y accionamiento de datos financieros, costos, ingresos y gastos y lectura de estados financieros

En mi experiencia he trabajo con datos relacionados con la producción, costos y financieros; datos que se generan a diario en la organización y que a menudo es difícil de explicar un comportamiento por tener información basura, considero esto un reto de trabajar en las organizaciones, una buena recolección de datos.

Me gustaria trabajar con bases de datos estadisticass como ser bases de datos Población y vivienda (censos) de uno u otro pais, para compararlos con el de mi pais, encuenstas de saludo y hogares, u bases de datos de comercio exterior.

Considero que los datos que más me llaman la atención son los de mercados, para explicar mejor vivo en Guatemala hasta hace poco se estableció FEL Factura electronica y es de carácter obligatorio, pero esto puede ser de utilidad para comenzar a medir el IPC del país ya que puede darnos datos sutiles o más exactos ya que se contara con una muestra más grande de como se maneja ciertos segmentos de mercado e incluso para medir el PIB.

Creo que siempre me resultó cómodo o facil trabajar con datos financieros.

27. Exploración de datos

• Descubre, pregunta, reformula, analiza
• Cuenta historias: los datos sin historias son solo números.
• Evita errores.
• Hacer preguntas de negocio.

Me sentiría muy cómodo analizando datos sobre marketing.

yo soy fisico, y creo que lo mas excitante de trabajar con datos es conseguir patrones de comportamiento que muestran resultados como este !

que muestra como disminuyo el numero de donantes con respecto al tiempo.

Soy contador público y aunque mi trabajo no requiere mucho análisis de información, poco a poco me ha ido interesando, pues me gusta y además es mejor pagado. Por este motivo los datos con los que siento cómodo son con el flujo de efectivo, como gastos y ventas.

Los tipos de datos, con los que familiarizo, son los que tengan que ver con ventas nacionales, puesto que se me hace mas fácil tener mas control con este tipo de datos.

me siento comodo explorando datos futbolisticos

Los datos con los que mas me siento familiarizado son aquellos de procesos productivos de manufactura, evalauar el rendimiento de los equipos de trabajo, la calidad de los productos por mes y de los procesos entre otros.

En mi experiencia profesional como Ingeniero civil dedicado al control de calidad, mucho de mi trabajo consistía en analizar datos de ensayos que se hacían a los materiales y los elementos construidos, y así sacar hipótesis sobre las causas de las inconformidades. Trabajé tanto con eso que ya se me sentía demasiado cómodo analizando dichos datos.

Durante un tiempo trabajé en una tienda de venta de materiales de construcción. En este lugar nació sin yo saberlo, mi aficion por los datos. Realizabba análisis en excel de las ventas vs las metas, por lineas de productos, vendedores, clientes, etc.
Me gusta mucho analizar datos de este tipo de tientas de retail o venta al publico por que se genera una gran cantidad de información.

seamos detectives y no cocineros

Me gusta trabajar con datos relacionados a la gestión de inventarios: agotados, excesos, rotación, cobertura, entre otros.

Me parece que echaron a Sean Miller jajaja

Siendo my ultima experiencia laboral dentro de un centro de monitoreo, creo que la informacion valiosa que se podria explorar es los otivos de bajas de los usuarios.

Yo no tendría problemas analizando datos relacionados con el fútbol o los videojuegos.

Tengo cierta inclinacion por los datos financieros (costos, gastos, ventas, utilidades, perdidas, etc) pero tambien los datos psicologicos, estadisticas y presupuestos

Me encuentro muy comodo con datos de peliculas, series, ciudades, paises y globales. Esto porque me gusta mucho la investigacion y descubrir el por que de las cosas o fenomenos de nuestro mundo, tambien uno de mis hobbies son el cine y las series por esto trato de convinar lo que me gusta con el analisis de datos.

Con datos que estoy muy familiarizado para trabajar son las Kcal kilocalorias, que estan en todos los alimentos/bebidas. Seria facil para mi trabajar con ellas y con otros factores como la altura, edad y factor de actividad. Para saber a partir del tipo de alimentacion que tiene si habria tendencia a ganar o perder peso en el tiempo.

Tengo experiencia trabajando con bases de datos de producción en el sector petrolero, con el objetivo de llevar seguimiento y desarrollar indicadores.

Me encanta analizar datos sobre el futbol, desde rendimientos de un equipo, de un jugador, de una liga hasta de un DT, me sentiría muy cómodo analizando estos datos

Creo que conozco bastante sobre datos telemetricos: Temperatura, humedad, ph, nivel de co2, etc.

Trabajando en el área contable me gusta analizar datos de ingresos, gastos y costos. Me parece interesante pero puede ser algo intrincado.

los datos de mi empresa… llevo 11 años en ella… Dios permita que mii esfuerzo de fruto…

Yo me siento cómoda explorando datos de ventas, actualmente he empezado a trabajar datos de cobertura de producto e inventario, estoy aprendiendo conceptos e indicadores nuevos.

Yo estoy mas familiarizado con la rama estudiantil, base de datos de estudiantes, clases, inscripciones y muchas cosas mas, otra cosa tambien seria sobre transporte, sea lo que sea en vehiculos me interesa, si no lo se, lo aprendere

Estoy profundamente interesado en explorar bases de datos sobre injusticia social, ya que los datos brindan una ventana a las experiencias y desafíos que enfrentan las comunidades marginadas. Es a través de estos que podemos comprender mejor las causas fundamentales de la injusticia social, rastrear el progreso hacia la igualdad e informar los esfuerzos de promoción y políticas destinados a crear un mundo más justo y equitativo.

Con los datos que me siento mas comodo trabajando, son con los datos de usos, de alli se puede generar mucha información

Los datos con los cuales estoy mas familiarizado y sobre los cuales me siento mas cómodo formulando hipótesis son aquellos que tienen que ver con transacciones de compra y venta en los mercados financieros. Explorar los resultados que surgen a partir de la aplicación de las estrategias es muy entretenido. Lo desgastante aquí es la recopilación de datos, pues en muchísimos casos debes realizar los testeos de las estrategias de forma manual sobre los históricos de los gráficos y esto toma tiempo a menos de que tengas habilidades de programación, sin embargo ultimo ya hace parte de un proceso distinto.

trabajar con datos georeferenciados, ventas,

Los datos que me gustaria explorar son datos numericos relacionados con informacion financiera y personal de los cliente, como ingresos, edad, etc, aunque tambien hay datos no cuantitativos de mucha importancia, como la localizacion geografica.

Me gusta analizar datos sobre nuevas tecnologías, su impacto en las diferentes áreas productivas y educativas.

Datos sociales

Yo me siento muy cómoda explorando datos financieros y de marketing, datos en los que siento que la predicción de datos pueden ser muy acertadas, pero ambos tienen el riesgo de irse por otro camino totalmente diferente al planeado si no se hace un correcto seguimiento ni se crea una buena estrategia que apoye los objetivos del análisis de esos datos.

Puede que con todos los temas sea así, sin embargo es muy atractivo para mi explorar con estos dos tipos de temas.

Finanzas y Marketing.

Me gusta analizar losd datos de empresas referente a periocidad de compra de insumos,cumplimiento de procveedores proveedores, devoluciones, actualizaciones de los presupuestos, la información sobre horas extras, las expectativas de consumo y muchos otros datos más.

Me siento muy comodo trabajando con datos financieros, ventas, ingresos, costos y tambien con datos productivos del sector del agro. Rendimiento, superficie, producción, etc.

Nota:
¿Por qué explorar datos?

Por que con el se: Descubre, pregunta, reformula, analiza.
Evita hablar de tus opiniones, habla con los datos.
Cuenta historias.
Evita errores.

Los datos a los que podría enocntrar varias preguntas son los referidos a la agricultura, uso de tecnologías en la agricultura, aplicaciones de TI en la agricultura.

Datos deportivos, tanto colectivos como individuales

Ahorita mismo por mi trabajo, me encuentro muy cómodo explorando datos de exportaciones, solo que ya me dan los datos mas organizados.

En mi caso yo tengo mucha experiencia analizando datos referentes a compra de espacios publicitarios en medios digitales, clics, impresiones, ctr, etc

En mi caso información de ventas, operaciones y logística, inventarios

En mi caso, me siento cómodo con las información comercial y de operaciones, quizás por eso quisiera profundiza cada vez más.

Me siento muy cómodo explorando datos financieros de compañías que cotizan en bolsa y el comportamiento del precio en su historia. me gusta realizar un análisis financiero, estadístico y técnico para después predecir el precio en el futuro.

Creo que podría manejar con facilidad datos de procesos de manufactura, algo que ya he realizado en mi trabajo como ingeniero químico. He podido analizar gracias a Power BI, datos del proceso de producción de detergentes en polvo, variables como temperatura, flujo de slurry, flujo de polvo base, flujo de gas natural, presión de vacío y más variables que se manejan en el secado por aspersión (Spray Drying).

A mi me fascina el mundo financiero,me encanta analizar la liquidez, ROI y diferentes indicadores de una empresa para verificar si es apta para invertir o no.

Datos sobre el medio ambiente, o sobre temas sociales sin duda.

Probablemente se me facilitaría utilizar datos estructurados, que están en formatos de tablas o datasets. Sin embargo, me gustaría retarme mucho más por ejemplo con datos de texto o video sería super.