Obtener insights de los datos

Estudio de caso sobre alfabetización de datos: análisis del trabajo en remoto

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Análisis de clústeres

  • Técnica descriptiva y exploratoria común

  • Objetivo: encontrar grupos naturales en los datos

  • Posibles aplicaciones:

    • Segmentación de clientes
    • Hacer una clasificación
    • Identificar subgrupos

  • Dos pasos clave:

    • Encontrar el número óptimo de grupos
    • Analizar las características de cada grupo

Ejemplo de análisis de clústeres

Estudio de caso sobre alfabetización de datos: análisis del trabajo en remoto

Encontrar el número óptimo de grupos

  • Cálculo de la solución óptima
  • Conocimiento del dominio: expertos/negocio
  • ¡No siempre hay una solución exacta!

2 vs. 3 clústeres

Estudio de caso sobre alfabetización de datos: análisis del trabajo en remoto

Características de los grupos

  • ¿En qué se diferencian?
  • Características comunes entre un subconjunto de grupos
  • Variables de interés

Conteos por clúster para la tasa de satisfacción

Estudio de caso sobre alfabetización de datos: análisis del trabajo en remoto

¡Vamos a practicar!

Estudio de caso sobre alfabetización de datos: análisis del trabajo en remoto

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