Complementos metodológicos
1. Clasificar sus objetivos
Para organizar su trabajo, el data scientist debe identificar cuidadosamente la naturaleza real de los objetivos que se le asignan.
Para valorar la naturaleza de cada uno de los objetivos o necesidades, inspírese en una tipología como la que se muestra a continuación, pero transfórmela según sus conocimientos y hábitos.
Las siguientes necesidades están clasificadas, más o menos, por nivel de dificultad. En cualquier caso, no generan mismas técnicas de data sciences:
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Describir los datos (p. ej.: 13 % de... son...).
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Interpretar los datos (p. ej.: en 2015 los votantes de... votan... porque...).
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Optimizar un proceso logístico o mecánico.
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Predecir cambios en las tendencias.
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Apoyar a los actores en su toma de decisiones.
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Predecir comportamientos individuales.
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Identificar comportamientos anormales (fraudes, ataques, etc.).
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Identificar el impacto de una evolución de tendencia potencial sobre otra tendencia.
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Identificar estrategias para cambiar tendencias (es decir, encontrar cadenas de causa y efecto, por ejemplo, para influir en los influencers).
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Identificar el impacto de un evento potencial en actores específicos.
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Cambiar el comportamiento ocasional de los actores (es decir, determinar dónde actuar: por ejemplo, generar un acto de compra directa a través de una solicitud específica).
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Identificar signos débiles de desarrollo de tendencias (cambios iniciados versus potenciales).
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Decidir...
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