La librería Iztaccihuatl en Monterrey, México desea mejorar sus KPI y estrategia de toma de decisiones mediante el uso de ciencia de datos. Analizarán datos internos y externos para generar un modelo predictivo. Examinarán los archivos de libros más vendidos y mejor valorados para predecir las preferencias de los clientes y adelantarse a sus necesidades.

1. Introducción a la CIencia de
Datos y el Big Data
16 de abril de 2021
Utilizando la Ciencia de Datos en una
organización
texto

2. 1. Introducción
El objetivo de esta presentación consiste en analizar fuentes de información
externas e internas de una organización a través de herramientas
computacionales para generar un modelo basado en Ciencia de Datos como
apoyo a la toma de decisiones.
2. Datos de identificación de la empresa
La Librería Iztaccihuatl, en la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México ha
decidido desarrollar un proyecto basada en ciencia de datos para mejorar
sus indicadores de desempeño (KPI’s) y a la vez desarrollar una mejor
estrategia en la toma de decisiones. Esta sucursal específicamente del
centro, fue la primera en haberse creado y ofrece también un catalogo vasto
así como una amable atención por parte de sus empleados.
Esta librería se encuentra en José María Morelos, 437, Centro, Monterrey,
N.L., Monterrey y zona Metro, 64000.
Teléfono de contacto: 8183438030
Sitio web: https://www.edimsa.com.mx/
Los servicios que ofrece son de compras, acepta tarjeta de crédito/débito,
aficiones, hobbies y mascotas, librerías, etc.
3. Estrategia de implementación
Tras observas los archivos de datos proporcionados por la Librería
Iztaccihuatl, lo primero que tenemos que hacer es analizarlos y hacer el
proceso de limpiar, para filtrar aquellos datos que nos resulten importantes
para nuestro análisis.
La estrategia que realiza esta empresa consiste en proporcionar un catálogo,
que sería el archivo “books” para que los clientes puedan ver los libros que
ofrece esta librería. Además, en este archivo se muestran unas valoraciones
de anteriores clientes para guiar un poco a los nuevos clientes a la hora de
elegir qué libro elegir.

3. Después de esto, lo que hacemos es analizar qué libros fueron los más
vendidos (para esto disponemos del archivo “top_nooks”), y así poder
conocer mejor los gustos de nuestros clientes y saber qué tipo de producto
atrae a un mayor número de clientes.
Además, tenemos a nuestra disposición el archivo “ratings”, que nos
presenta los libros más votados por nuestros clientes a través de internet,
que permite a la empresa qué productos debe encargar, qué tipo de libros se
están leyendo para poder profundizar más en esos temas que gusta a los
clientes, así como predecir qué es lo que van a querer los clientes
próximamente.
Por último, tenemos el archivo “to_read” que nos permite leer las
recomendaciones que hace cada cliente sobre libros para leer.
Con todo esto, tanto la empresa como los clientes pueden saber cuáles son
los contenidos que más se están leyendo y viendo. Para los clientes, sirve de
guía para saber qué libro puede ser interesante, mientras que a la empresa le
proporciona un método para conocer lo que quieren sus clientes y hacer un
análisis prodictivo para adelantarse a los acontecimientos, y poder ofrecerles
a los clientes lo que quieren, y no quedarse atrasada, sino que la empresa
está modernizándose en cada momento.
4. Preguntas
4.1 ¿Qué indicadores serían los más importantes a determinar
de acuerdo a la información presentada?
Lo más importante que podemos extraer de estos archivos son los 20 libros
más vendidos y los más votados por los clientes ya que, como dije antes,
permite predecir qué querrán los clientes en el futuro y poder adelantarse
para que, cuando el cliente vaya a comprarlo, que el producto ya esté en la
librería o encargado. Por otra parte, los dos otros archivos no me parece que
tengan información tan relevante ya que, a pesar de que los clientes deben
conocer el catálogo, pueden obtener esa información yendo a la librería o a
través de un conocido, pero para la empresa ese documento proporciona
muy poca cosa, relacionado con los otros dos. El documento “to_read” sirve

4. para conocer los gustos y valoraciones de cada cliente pero para la empresa,
no es tan indispensable.
4.2 ¿Qué tipo de análisis sería el más adecuado y por qué?
Con todos los datos de los que disponemos, en mi opinión, el mejor análisis
sería el predictivo, ya que, una vez que tenemos estos datos, podemos
intentar predecir qué productos van a ser los más vendidos y los más
solicitados por los clientes. Si hacemos un análisis predictivo podemos
anteponernos a lo que, seguramente, vaya a pasar.
4.3 ¿Qué decisiones se podrían tomar basadas en los
descubrimientos o inferencias de la información analizada?
Comprar un determinado libro y dejar de comprar otros que ya no se estén
leyendo o ya no interese tanto a los clientes. Tomar medidas más modernas,
como, por ejemplo, dejar a los clientes que lean un resumen de cada capítulo
en la propia librería a través de plataformas tecnológicas, etc.