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🏎️ GP de Austria 2026: ¿Quién ganó, quién remontó y quién abandonó?

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Gran Premio de Austria 2026: análisis de posiciones, remontadas y abandonos con Python El Gran Premio de Austria 2026 nos dejó una carrera con cambios importantes de posiciones, remontadas y cuatro abandonos. En este análisis utilizamos Python y datos obtenidos mediante una API de Fórmula 1 para estudiar qué pilotos ganaron posiciones, quién perdió más lugares desde la largada y qué pilotos no pudieron completar la carrera. Este análisis forma parte de nuestra serie de Sport Analytics de Fórmula 1 , donde utilizamos datos para descubrir historias interesantes dentro de las carreras. 📡 Fuente de datos: API de Fórmula 1 Para obtener los datos utilizamos la API de Fórmula 1 disponible a través de RapidAPI . La API utilizada fue: api-formula-1.p.rapidapi.com Primero consultamos las carreras de la temporada 2026 mediante el endpoint: /races?season=2026 A partir de esta consulta identificamos el Gran Premio de Austria 2026 . El identificador de la carrera f...

Minería de datos ejemplo de Spotify

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En estos días pasados he visto publicaciones de los artistas mostrando cuantas canciones, cuantas horas, cuantos usuarios y en cuantos países los han escuchado, yo creo que ustedes también han visto imágenes como esta: Cuando yo las veo que detrás hay un equipo de Tecnologías de la Información y Mercadotecnia que están haciendo Minería de datos que es el tema del post de hoy.  La minería de datos es el nombre que se le da al proceso de: Definir que datos se quieren conocer y almacenar  Consolidar información en una base de datos Después generar los querys o consultas para extraer la información  Presentar información en un reporte o template para toma de decisiones o estrategias de negocio  Sigamos con el ejemplo de Spotify, ellos tienen los datos de sus usuarios como son:correo, edad, género, país, nuestras listas de  reproducción Pensemos en una base de datos y les dejo que me imagino yo en un diagra...

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