Analytics and data science
Hoy en día, casi todos los trabajadores del conocimiento tienen que ser consumidores habituales de análisis de datos. Cuatro conceptos de análisis de datos que cada el gerente debe entender que incluye 1.) experimentos controlados aleatorios; 2.) Pruebas A/B; 3.) análisis de regresión; y 4.) significación estadística. Esta lista
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Una investigación de una nueva encuesta sobre liderazgo mundial muestra que, de media, los líderes de recursos humanos están muy por detrás de otros profesionales en cuanto a su capacidad para operar en un entorno altamente digital y utilizar los datos para guiar las decisiones empresariales. Las empresas pueden empezar
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¿Cómo puede una organización saber si realmente deja que los datos informen su toma de decisiones o si se limita a utilizar análisis superficiales para justificar las decisiones retroactivamente? Tradicionalmente, las organizaciones utilizaban el análisis de datos como una herramienta de retrospección, para responder a preguntas como: «¿Esta campaña de
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Los conceptos relacionados con los datos que las personas no técnicas deben entender se dividen en cinco grupos: (i) generación, recopilación y almacenamiento de datos, (ii) qué aspecto tienen los científicos y analistas de datos, (iii) la intuición estadística y los errores estadísticos más comunes, (iv) la creación de modelos,
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El cuadro de mando integral se popularizó inicialmente a principios de la década de 1990 como una forma de que las empresas analizaran diferentes aspectos del negocio, desde la satisfacción de los clientes hasta el bienestar financiero y los resultados operativos, todo ello en una simple lectura. Pero el principal
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Así es como la mayoría de las empresas deciden qué proyectos de datos llevar a cabo: la gerencia identifica un conjunto de proyectos que le gustaría que se construyeran y crea el omnipresente diagrama de dispersión de priorización. Un eje representa el valor de un proyecto determinado para la empresa
Analytics and data science
Los líderes actuales recurren cada vez más a los macrodatos y a la analítica avanzada con la esperanza de resolver sus problemas más apremiantes, ya se trate de una disminución del número de clientes habituales, un cambio en los patrones de consumo o un intento de llegar a nuevos mercados.
Analytics and data science
Se necesita mucho para tener éxito con los datos. Para muchas organizaciones, el progreso es increíblemente lento. Y aunque los datos se incluyen en más procesos, rara vez aparecen en el balance y en el estado de resultados. Para que los esfuerzos de datos tengan éxito, una empresa debe realizar
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Apple anunció recientemente una nueva función para el Apple Watch: la última versión tendrá una aplicación de ECG que podrá medir el ritmo cardíaco y notificar a los pacientes sobre patrones anormales y potencialmente dañinos. Sin embargo, a los médicos les preocupa que la aplicación no se haya probado rigurosamente
Analytics and data science
Con la gran demanda actual de científicos de datos y los altos salarios que reciben, a menudo no es práctico que las empresas los mantengan en plantilla. En cambio, muchas organizaciones se esfuerzan por mejorar las habilidades analíticas de su personal actual, incluida la analítica predictiva. Sin embargo, las organizaciones
Analytics and data science
El año pasado sirvió de llamada de atención para muchos usuarios de Facebook. Entre el escándalo de Cambridge Analytica, el testimonio de Mark Zuckerberg ante el Congreso y la llegada del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de Europa, tenemos una nueva visión de lo que Facebook sabe de
Analytics and data science
¿Qué hacen los científicos de datos? Según entrevistas con más de 30 científicos de datos, la ciencia de datos tiene que ver con la infraestructura, las pruebas, el uso del aprendizaje automático para la toma de decisiones y los productos de datos. La ciencia de datos se utiliza en numerosos
