Caso de uso de Big Data en Supermercados

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Questions and Answers

¿Cuál es la primera etapa del ciclo de vida de TDSP?

Entendimiento del negocio (correct)

Validación cruzada

Transformación de datos

Entrenamiento del modelo

¿Cuál es una de las etapas de la metodología TDSP aplicada a la gestión de proyectos?

Desarrollo de software

Implementación de marketing

Análisis de competencia

Comprensión del negocio (correct)

¿Qué tipo de frecuencia se puede considerar en el canal de transmisión de datos?

Frecuencia baja y media

Alta frecuencia y baja frecuencia (correct)

Frecuencia constante

Frecuencia variable

¿Qué aspecto es crucial para la segmentación de clientes según el contenido?

Identificar características y necesidades comunes Signup and view all the answers

En el contexto de big data, ¿qué tipo de data es más utilizado para análisis profundos?

Datos no estructurados Signup and view all the answers

¿Cuál es un reto mencionado que se presenta en la identificación de hallazgos relevantes en los datos?

Proponer una segmentación de consumidores Signup and view all the answers

¿Qué define la selección de características en el ciclo de vida de TDSP?

La identificación de elementos relevantes de los datos Signup and view all the answers

¿Qué es la infraestructura de big data según la propuesta de solución?

La base para analizar y gestionar grandes volúmenes de datos Signup and view all the answers

¿Qué se entiende por 'reentrenamientos' en el proceso de modelado?

Entrenar de nuevo el modelo con datos nuevos Signup and view all the answers

La falta de un proceso de segmentación eficiente puede provocar:

Desperdicio de recursos de marketing Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes opciones es crucial en la evaluación del modelo?

Realizar pruebas A/B Signup and view all the answers

¿Qué representa la 'gestión del modelo' en el contexto del ciclo de vida de TDSP?

El monitoreo y control del modelo en producción Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes acciones se debe tomar para mejorar la fidelización del cliente?

Personalizar ofertas mediante un sistema de recomendaciones Signup and view all the answers

Al hablar de 'fuentes de datos', ¿qué aspecto es menos relevante para el ciclo de vida de TDSP?

Visualización de datos Signup and view all the answers

¿Qué tipo de microservicios se han utilizado en la arquitectura de big data?

Microservicios de AWS Signup and view all the answers

¿Por qué es importante la segmentación de mercado para las empresas?

Facilita la clasificación de los consumidores en grupos Signup and view all the answers

¿Cuál es la primera etapa del proceso TDSP?

Comprensión del negocio Signup and view all the answers

Qué actividad NO forma parte de la fase de captura de datos en el proceso TDSP?

Validación de datos Signup and view all the answers

En qué fase se lleva a cabo la producción de un dataset de alta calidad?

Captura de datos Signup and view all the answers

Qué aspecto se considera en la fase de modelado del proceso TDSP?

Proceso de modelado Signup and view all the answers

Cuál de las siguientes etapas no se menciona en el ciclo de vida del proyecto TDSP?

Limpieza de datos Signup and view all the answers

Qué se busca con la fase de análisis exploratorio de los datos?

Preprocesar los datos Signup and view all the answers

Qué tarea NO se asocia con la fase de comprensión del negocio?

Desarrollar un dataset Signup and view all the answers

Cuál es uno de los objetivos de la fase de despliegue en el proceso TDSP?

Evaluar el rendimiento del modelo Signup and view all the answers

¿Cuál es el objetivo principal de realizar una oferta comercial al cliente segmentado?

Aumentar la tasa de conversión Signup and view all the answers

¿Qué librería de Python se menciona para la construcción del modelo de recomendación?

LightFM Signup and view all the answers

¿Qué se debe hacer primero cuando se entrega un producto de datos al área usuaria?

Entregar lo más pronto posible para obtener retroalimentación Signup and view all the answers

¿Qué deben definir el área usuaria en el proceso de aceptación de modelos?

Qué es importante y qué no lo es Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito de una API en la operacionalización de modelos?

Facilitar la comunicación entre aplicaciones de software Signup and view all the answers

¿Qué constituye un producto mínimo viable en el contexto de la implementación de modelos?

Un producto con las funcionalidades requeridas por el área usuaria Signup and view all the answers

En el flujo de interacción, ¿quién toma la decisión final sobre la aceptación de los modelos?

El área usuaria Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes opciones NO es una forma de presentar el producto mínimo viable?

Aplicaciones de juegos Signup and view all the answers

¿Cuál es la principal ventaja de realizar análisis descriptivos de datos antes de la segmentación?

Facilita entender las características de los datos tanto estadísticamente como desde un enfoque empresarial. Signup and view all the answers

¿Por qué es importante la integridad de las bases de datos en el análisis exploratorio?

Contribuye significativamente al análisis exploratorio y al modelado. Signup and view all the answers

¿Qué metodología se sugiere utilizar para incrementar la flexibilidad en un entorno de incertidumbre?

Metodología basada en la agilidad. Signup and view all the answers

¿Cuál es uno de los desafíos al utilizar fuentes externas de datos?

Pueden no ser de utilidad y es necesario explorar fuentes alternativas. Signup and view all the answers

¿Cuál es un aspecto fundamental en proyectos de big data para alcanzar resultados efectivos?

El trabajo en equipo es esencial. Signup and view all the answers

¿Para qué se utilizan los sistemas de recomendación en el consumo masivo?

Como una estrategia comercial poderosa y diversa. Signup and view all the answers

¿Qué impacto tiene la infraestructura adecuada en el análisis de big data?

Mejora los tiempos de respuesta en análisis y construcción de modelos. Signup and view all the answers

¿Qué se debe hacer cuando las bases de datos tienen una estructura que dificulta la relación entre datos?

Buscar nuevas fuentes de datos y analizar su relevancia. Signup and view all the answers

Study Notes

Caso de uso de Big Data: Supermercado

Se busca identificar hallazgos relevantes en datos para proponer acciones comerciales.
Identificar los intereses del consumidor.
Crear un sistema de recomendación que permita personalizar ofertas para incrementar la facturación y fidelizar clientes
Los retos planteados por este problema son: entender al consumidor, proponer una segmentación de consumidores, crear una infraestructura de big data y proponer un sistema de recomendaciones.

Segmentación de Clientes

La segmentación de clientes consiste en clasificar a los consumidores en diferentes grupos según ciertas características o necesidades comunes.
La segmentación es importante para que las empresas puedan crear segmentos rentables y reaccionar con ventajas competitivas al segmento seleccionado.

Metodología TDSP

La metodología TDSP comprende un ciclo de vida de un proyecto.
Las etapas del ciclo de vida del proyecto son:
- Comprensión del negocio
- Captura de datos
- Modelado
- Aceptación y puesta en producción

Modelado de Datos

La ingeniería de funciones consiste en el proceso de selección de características, transformación, agrupamiento temporal, texto, imagen y algoritmos.
Para el desarrollo del modelo de recomendación se utiliza la librería LightFM de Python.

Puesta en Producción

El área usuaria decide qué es importante y qué no lo es para el proyecto.
El modelo se opera a través de una interfaz API.
Un producto mínimo viable puede darse a través de aplicaciones web, tableros de control o aplicaciones corporativas.

Puntos Clave de la Investigación

Los análisis descriptivos de datos son vitales para entender las características de los datos.
La integridad de las bases de datos es de gran importancia para el análisis exploratorio de los datos.
El uso de metodologías ágiles aporta flexibilidad y productividad en entornos de incertidumbre y requisitos cambiantes.
El trabajo en equipo en los proyectos de Big Data es fundamental para alcanzar resultados.
La infraestructura adecuada permite tiempos de respuesta ideales para la exploración, construcción y análisis de modelos estadísticos.
Las fuentes externas no siempre son útiles, se deben explorar fuentes alternativas de valor para mejorar el modelado.
Los sistemas de recomendación son relevantes en el mundo del consumo masivo.

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Description

Este cuestionario explora cómo el Big Data puede transformar la industria del supermercado. Se analizarán hallazgos relevantes en la identificación de intereses del consumidor, la segmentación de clientes y el desarrollo de sistemas de recomendación. Además, se abordarán los desafíos y metodologías necesarias para implementar estas estrategias.