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DATOS (Análisis de Datos (Big Data (¿Cómo se vinculan? (Ambas disciplinas…

- - - - Ambas disciplinas comparten la claridad. Debido a que organizan los datos para que queden claros y comprensibles.
      - También tienen como objetivo la toma de decisiones. Debido a que con la información analizada pueden diseñarse estrategias para recorrer.
  - - - Análisis confirmatorio de datos
        
        Donde se prueba si las hipótesis existentes son verdaderas o falsas
      - Análisis exploratorio de datos
        
        Donde se descubren nuevas características de los datos
      - Análisis cuantitativo de datos
        
        Es usado en las ciencias sociales para sacar conclusiones de datos numéricos como palabras, fotografías o vídeos.
- - - - Esto permite a las organizaciones comprender si la organización va por buen camino hacia sus objetivos.
        
        También ayuda a la toma de decisiones basadas en los datos y de igual manera ayudar a mejorar el desempeño laboral
        
        Relación con la película Margin Call y The Big Shot:
        
        La primer película habla de la situación económica de na empresa que empezaron a tener tantas deudas que iba a llegar un punto en el que quebrarían. Entonces en la parte de la escena muestra a Peter, donde le habían dado unos archivos que él termino de resolver. Y le mostró las predicciones de la caída de la empresa.
        
        Análisis: Si no hubiera sido por el análisis de los datos que predijeron las tragedias, no habrían podido detectar lo que estaban haciendo mal. Y esto es lo que a las empresas en general pueden prevenir los desastres.
        
        La otra película esta basada en la Crisis financiera del 2007. En la escena se puede ver que el personaje le llama a su jefe y le informa de plan para evitar caída de la empresa. Y le explica lo que esta pasando con el banco y los compradores. Que empezaron a haber compradores de alto riesgo adquiriendo créditos hipotecarios.
    - - Margen de beneficio neto
      - Ingreso periódico recurrente
      - Flujo de caja operativo
      - Crecimiento de Ventas
      - Valor Planificado
      - Varianza de Horario
    - - Negocios
        
        Mediciones de objetivos a largo plazo
        
        Tasa de crecimiento de ingresos.
        Tasa de abandono.
        Tasa de adquisición.
        Cuota de mercado relativa.
        Rentabilidad sobre recursos propios
      - Financieros
        
        Que tan bien esta generando ingresos y ganancias una empresa
        
        Ingreso periódico recurrente. Margen de beneficio neto.
        Flujo de caja operativo.
        Capital de trabajo.
        Radio actual.
        Variación de presupuesto.
      - Ventas
        
        Supervisar el logro de los objetivos y metas clave de una empresa.
        
        Ventas mensuales.
        Nuevos clientes potenciales.
        Tasa de conversión de cliente potencial a cliente. Costo por adquisición.
        Clientes potenciales de ventas.
        Valor de vida del cliente.
      - Mercadotecnia
        
        Ayuda a controlar el éxito en todos los canales de mercadeo
        
        Tráfico del sitio web por fuente.
        Costo por adquisición.
        Comercialización de leads calificados.
        Puntuación neta de promoción.
        Tasa de conversión.
      - gestión de proyectos
        
        Se utiliza para supervisar el progreso y el logro de los objetivos del proyecto.
        
        Valor planificado. Costo real. Valor ganado. Varianza de costo. Varianza programada
  - - - "Son los que ahora tienen un perfil más claro y se les conoce como un científico de datos. En ellos recae la responsabilidad de entender en su máxima expresión los datos y sus relaciones" - Drucker
      - "Un científico de datos es una persona que es mejor en las estadísticas que cualquier software de ingeniería y es mejor en software de ingeniería que cualquier estadístico"- Josh Wills
    - - Colectar, etiquetar, limpiar y organizar los datos.
      - Construir y modelar los datos
      - Refinar algoritmos
      - Otras actividades
      - Construir y Modelar datos
      - Encontrar patrones y refinar algoritmos
      - Trabajan en datos no estructurados
    - - Minería de datos para analizar e identificar relaciones ocultas, patrones o tendencias.
      - Visualizar los datos para explicar y socializar mejor la información obtenida.
      - Big Data, para procesar datos