10 cápsulas de análisis para el verano [ o después ;) ]

Comparto 10 cápsulas de análisis que pueden ser de tu interés.
 
Indicadores | Segmentación 

Gráficos 

Investigación de Mercados 

Un abrazo y disfruta del verano,

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Y eso de la estadística… ¿¿Te gusta??

No me gusta, me encanta. Porque, como cualquier otra disciplina técnica, me permite combinar la parte racional con la parte emocional de mi cerebro desarrollando proyectos que requieren de:

  • Disciplina. Para extraer, limpiar, transformar, validar y modelizar todo tipo de información
  • Rigor. Para revisar la validez y la representatividad de los resultados obtenidos
  • Persistencia. Para mantener el interés en el desarrollo de la investigación aunque sea necesario repetir los experimentos o re-definir el estudio.
  • Inteligencia práctica. Para obtener el resultado deseado de la forma más eficiente posible
  • Curiosidad. Para investigar nuevas técnicas, herramientas, fuentes de información y/o formas de presentación
  • Flexibilidad. Para adaptar el resultado a las necesidades del cliente (interno ó externo)
  • Transparencia. Para compartir conocimientos con el resto del equipo
  • Comunicación. Para conocer necesidades, buscar recursos y transmitir resultados
  • Imaginación. Para diseñar nuevos procesos ó nuevos formatos de informes
  • Valor. Para salir del marco establecido

… mientras masajeo datos… y les escucho…

Análisis con R. Gráficos con ggplot2

El canal RevoAnalytics ofrece una amplia galería de vídeos relacionados con el uso de R para desarrollar proyectos de análisis.

Comparto dos que me han encantado: La presentación de R como herramienta de Minería de Datos y la masterclass de ggplot2 impartida por su creador, Hadley Wickham.

Introduction to R for Data Mining

A Backstage Tour of ggplot2 with Hadley Wickham

Interpreta hasta 6 variables con Tableau

Todo analista de datos debe elaborar informes de resultados que permitan comprender la situación con el mínimo esfuerzo. Para ello, dispone de un amplio abanico de recursos que debe combinar para contextualizar la información sin sobrecargar excesivamente el documento. Evitando el riesgo de infoxicación y/o parálisis por análisis.

A grandes rasgos, el analista combina:

Indicadores.
– Variables de segmentación (tiempo, productos, regiones,…)
– Elementos de referencia (competencia, cliente, entorno, …)
– Recursos gráficos (formas, colores, …)

Recursos que pueden combinarse de infinitas formas. Por dicho motivo, el analista de datos debe estar cuestionándose constantemente si ya tiene suficiente con las fuentes de información, técnicas y herramientas que conoce ó si existe algún nuevo método que permita comprender mejor la situación y, en consecuencia, afinar en la toma de decisiones.

A modo de ejemplo, comparto una presentación gráfica, hecha con Tableau Public, que permite comparar 3 indicadores respecto a 3 variables de segmentación (volumen de ventas, margen promedio, promedio de incidencias vs región, producto y tiempo).

3 indicadores vs. 3 variables de segmentación con Tableau Public

– Las líneas representan la evolución de ventas semanales a lo largo del tiempo
– La anchura de la línea corresponde al porcentaje medio de margen.
– El color de la línea está relacionado con el porcentaje de incidencias (más rojo cuanto mayor es el número de incidencias).

Y ahora… ¿Cómo podemos seguir?