Índice

Complementos metodológicos

1. Clasificar sus objetivos

Con el fin de organizar su trabajo, el data scientist debe identificar cuidadosamente la naturaleza real de los objetivos que se le asignan.

Para evaluar la naturaleza de cada uno de los objetivos o requisitos, inspírese con una tipología como la que se muestra a continuación, pero transfórmela en función de sus conocimientos y costumbres.

Los siguientes requisitos están más o menos clasificados por nivel de dificultad. En todo caso, no requieren el mismo espectro de técnicas de data sciences:

  • Describir los datos (por ejemplo: 13 % de... son...).

  • Interpretar los datos (por ejemplo: en 2015 los electores de... votaron... porque...).

  • Optimizar el proceso logístico o mecánico.

  • Predecir evoluciones de las tendencias.

  • Dar apoyo a los actores en su toma de decisiones.

  • Identificar comportamientos anómalos (fraudes, ataques...).

  • Identificar el impacto de una evolución potencial de la tendencia sobre otra tendencia.

  • Identificar la estrategia para cambiar las tendencias (es decir, encontrar sucesiones del tipo causa-efecto, por ejemplo para influir sobre los que tienen influencia).

  • Identificar el impacto de un potencial evento sobre actores precisos.

  • Cambiar el comportamiento puntual de los actores (es decir, determinar o reaccionar: por ejemplo, generar un acto de compra directa a través de una petición expresa).

  • Identificar señales débiles de evolución de tendencia (cambios iniciados vs. cambios potenciales). ...