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NO TE PUEDES IMAGINAR LO QUE PUEDES HACER CON UN .CSV
Alex Rabasa, Profesor Informática UMH
• ¿Por qué Big Data… aquí?• Un proceso Big Data sobre el papel
• Un proceso Big Data “de verdad” (demo)• Sacándole partido a los datos e-commerce
ÍNDICE DE CONTENIDOS:
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
EL EXCESO DE INFORMACIÓN DIFICULTA LA TOMA DE DECISIONES
SI CADA ENTRADA AL PORTAL GENERA UN REGISTRO (LINEA) CON INFO DE SOLO 25 VARIABLES (FECHA, HORA, IP, VISITA Prod1, COMPRA Prod1… IMPORTE TOTAL)
Y SI SE PRODUCE 1 ENTRADA CADA 5 MINUTOS…
EN UNA HORA TENEMOS UNA TABLA DE 25 x 12 VALORESEN UN DIA TENEMOS UNA TABLA DE 25 x 288 VALORESEN UN MES TENEMOS UNA TABLA DE 25 x 8.928 VALORESEN UN AÑO TENEMOS UNA TABLA DE 25 x 107.316 VALORES
EN PROBLEMAS BIG, TéCNICAS BIG
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
¿Por qué Big Data… aquí?
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
Un proceso Big Data sobre el papel
RECOPILAR
ALMACENAR
ANALIZAR(DATA MINING)
INTEGRAR
REPRESENTAR
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
Un proceso Big Data “de verdad” (demo)
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
Un proceso Big Data “de verdad” (demo)
KODOS Lab
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer un .csv"
Sacándole partido a los datos e-commerce
Sistemas de Regresión: Predicción de volumen de ventas de ciertos artículos
Análisis de Series Temporales:Anticipación a rotura de stock
Reglas de Asociación: Patrones frecuentes entre los compradores (y no-compradores)
Reglas de Clasificación: Pronóstico de devoluciones de productos
Clustering: Segmentación de clientes según su tiempo de navegación y gasto
"No te puedes imaginar lo que puedes hacer con un .csv"
