Este documento presenta un análisis de datos realizado para la Librería Iztaccihuatli con el objetivo de mejorar sus indicadores de desempeño y apoyar la toma de decisiones. Se analizan cuatro archivos de datos que contienen información sobre libros, ventas, calificaciones y recomendaciones. Con base en esto, se proponen cuatro indicadores clave de desempeño y se sugieren posibles decisiones relacionadas a categorías, autores y libros populares.

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JULIO DE 2021
Introducción a la Ciencia de Datos y el Big Data
Proyecto individual evaluado por pares
Creado por: Diego Patricio Farfán Panamá
Cuenca - Ecuador
Utilizando la Ciencia de
Datos en una organización
LIBRERÍA
IZTACCIHUATL
DF

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Introducción
La Librería Iztaccihuatl ubicada 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.
Objetivo: 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.
Para este análisis se cuenta con la siguiente información:
• El archivo “books” contiene los datos generales de cada libro existente en la librería
y además menciona el promedio de clasificación de cada libro de acuerdo a las
votaciones y compras del cliente.
• El archivo “top_books” contiene el top 20 de los libros más vendidos de acuerdo
a una clasificación general.
• El archivo “ratings” contiene los datos de los libros más votados por los clientes
dentro del sitio web de la librería.
• El archivo “to_read” contiene las recomendaciones que cada cliente o usuario
realiza en el sitio web sobre libros para leer.

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Identificación de indicadores
Como primer paso analizaremos la estructura y contenido de los archivos mencionados en el apartado
anterior.
Books: contiene los datos generales de cada libro existente en la librería y además menciona el
promedio de clasificación de cada libro de acuerdo a las votaciones y compras del cliente. Marcamos
con negrita los campos que creemos más representativos en un primer análisis
• Id - Identificador del registro
• Book Id - Identificador del libro
• Number Editions - Número de ediciones
• ISBN - Clave estándar internacional del libro
• ISBN13 - Clave estándar extendida internacional del libro
• Authors - Autor del libro
• Original Publication - Fecha de publicación
• Original Title - Título original del libro
• Title - Título del libro
• Language Code - Clave de idioma del libro
• Average Rating - Promedio de la clasificación del libro
• Image - Enlace a la imagen de la portada del libro
• Small Image - Enlace a la imagen en versión optimizada de la portada del libro.
Vista previa de los datos que contiene el archivo books.csv

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top_books: contiene el top 20 de los libros más vendidos de acuerdo a una clasificación general.
Marcamos con negrita los campos que creemos más representativos en un primer análisis
• Position - Posición del libro en la clasificación del libro
• ISBN - Clave estándar extendida internacional del libro
• Title - Título del libro
• Author - Autor del libro
• Imprint - Editorial
• Publisher Group - Grupo Editorial
• Volume - Volumen de ventas hasta el 2010
• Value - Ventas determinadas por el volumen
• RRP - Precio recomendado para minoristas
• ASP - Precio promedio para venta
• Binding - Tipo de encuadernación
• Publ Date - Fecha de publicación
• Product Class - Clasificación del libro
• Classification - Clasificación General del libro
Vista previa de los datos que contiene el archivo top_books.csv

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El archivo “ratings” contiene los datos de los libros más votados por los clientes dentro del sitio web
de la librería. Marcamos con negrita los campos que creemos más representativos en un primer
análisis
Book Id - Identificador del libro
User Id - Identificador del cliente/usuario que clasifico un libro
Rating - Nivel de clasificación del libro.
El archivo “to_read” contiene las recomendaciones que cada cliente o usuario realiza en el sitio web
sobre libros para leer. Marcamos con negrita los campos que creemos más representativos en un
primer análisis.
User Id - Identificador del cliente/usuario que clasifico un libro
Book Id - Identificador del libro

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Indicadores de desempeño – KPI’s
Luego de analizar la información que disponemos en los archivos presentados, se han
definido los siguientes indicadores de desempeño que servirán a los administradores de
la librería para la toma de decisiones.
• Categorías de libros más requeridas.
• Autores mejor calificados.
• Libros mejor calificados.
• Libros que representan mayor utilidad.
Tipo de análisis y justificación
¿Qué tipo de análisis sería el más adecuado y por qué?
Los datos que disponemos de la Librería son de carácter histórico sobre los libros
más vendidos y mejor calificados por los clientes. Datos que nos darán una visión
general de la situación actual del negocio. Por lo tanto, se trata de un Análisis
Descriptivo: con el análisis de los indicadores se podrá revisar cómo se ha desenvuelto
la librería en el pasado.
Con un examen más estricto, se puede hablar también de un Análisis Predictivo,
pues con las calificaciones de los libros, se pueden predecir con que libros, categorías o
autores tendremos mejores resultados.
Propuesta de decisiones
¿Qué decisiones se podrían tomar basadas en los descubrimientos o inferencias
de la información analizada?
Analizaremos las decisiones a tomar en base a los 4 KPI propuestos.
1. Categorías de libros más requeridas por los lectores: tomando en cuenta la
tabla books y top_books, se pueden clasificar cuales son las categorías de los
libros más vendidos.

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2. Autores mejor calificados: así mismo, se puede hacer la comparación del
top_book y los autores respectivos. Puede indicarnos que autores generan
obras con más aceptación y disponer en la biblioteca más de sus libros.
3. Libros mejor calificados, al tener un indicador como este, permite a la
administración de la biblioteca disponer del stock adecuado de estos libros, así
como impulsar campañas de marketing orientadas a aumentar las ventas.
4. Libros que representan mayor utilidad. Relacionado al anterior pero
específicamente sobre valor monetario.
Conclusiones
Este es un ejemplo simple, pero a la vez muy didáctico acerca de la información
que se puede obtener al analizar los datos históricos de una empresa, así sean pocos
datos.
Del registro minuto a minuto de las transacciones de una empresa o negocio, se
saca información valiosísima. La recomendación, a pesar de que la empresa sea
pequeña, es necesario registrar y acumular toda la información que podamos. Si no lo
estamos haciendo aún, es hora de empezar.