El documento analiza la información de una librería para mejorar sus indicadores de desempeño mediante ciencia de datos. Propone tres indicadores clave: las recomendaciones de libros por cliente, los libros menos leídos y los precios de los libros más vendidos. Recomienda análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo de los datos para categorizar clientes, predecir preferencias y planificar estrategias. Algunas decisiones posibles son incorporar libros recomendados o de autores similares, ofrecer descuentos en libros poco leídos,

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Utilizando la Ciencia de
Datos en una
organización
Autor: Sergio Ramos

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Índice
Objetivo …………………………………………………………………………………………………………………………… 3
Introducción al problema…………………………………………………………………………………………………. 3
Indicadores de gestión …………………………………………………………………………………………………….. 5
Justificación de los indicadores de gestión ………………………………………………………………………. 5
Conclusiones ……………………………………………………………………………………………………………………. 5

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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.
Introducción al problema
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.
En la carpeta denominada “datasets_books” se encuentran los siguientes archivos: books;
top_books; raitings; to_read.
El archivo “books” contiene los siguientes datos:
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.
El archivo “top_books” contiene los siguientes datos:
Position - Posición del libro en la clasificación del libro
ISBN - Clave estándar extendida internacional del libro
Title - Título del libro

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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
El archivo “ratings” contiene los siguientes datos:
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 los siguientes datos:
User Id - Identificador del cliente/usuario que clasifico un libro
Book Id - Identificador del libro
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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Desarrollo del análisis:
Una vez analizada la información de la carpeta “datasets_books” se presentan los siguientes
resultados:
Consideraciones
El archivo “top_books” no tiene el campo Book Id por lo que se utilizará el campo ISBN
Indicadores
¿Qué indicadores serían los más importantes a determinar de acuerdo a la información
presentada? Se requieren al menos 3 indicadores de desempeño (kpi's)
a) Indicador de recomendaciones obtenidas desde to_read.Book_Id con respecto al total de
libros de la librería, vendidos o en stock.
b) Indicador de los libros menos leídos obtenidos directamente desde books. Average_Rating
c) Indicador de precios desde top_books.ASP con respecto al total de ventas de la librería
Justificaciones
¿Qué tipo de análisis sería el más adecuado y por qué? Justificar el tipo de análisis para esta
información
Se utilizará analítica descriptiva para categorizar clientes/libros según sus preferencias, en
tiempo actual o pasado.
Se utilizará la analítica predictiva para analizar las recomendaciones en línea de los clientes de
diferentes fuentes, para determinar acciones o conductas en sus hábitos de compra.
Se utilizará la analítica prescriptiva para planificar estrategias de ventas, con los datos de
ventas al combinarlos con datos de factores externos, como tendencias de lectura de la
población, así como comprender las ventajas y desventajas de incorporar otros
autores/editoriales.
Conclusiones
¿Qué decisiones se podrían tomar basadas en los descubrimientos o inferencias de la
información analizada? Para cada indicador de desempeño determinar al menos una decisión
que debería tomar la librería.
a) Incorporar otros libros del mismo autor cuyo libro fue recomendado, buscar publicaciones
similares de otros autores e incorporarlos a la venta en la librería.

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b) Ofertar los libros menos leídos con un descuento sustancial y paralelamente reducir el
stock de ese tipo de literatura en la librería. También puede obsequiarse un libro menos
leído a quien acumule cierta cantidad de compras de libros “top 20” de los libros más
vendidos.
c) Aumentar levemente el precio de los libros más vendidos, cuando ese precio sea menor al
precio promedio de venta de libros en la librería.