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Mostrando las entradas con la etiqueta minería de datos

📊 ¿Qué selecciones fueron eficientes y también protagonistas de los mejores partidos defensivos?

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📊 ¿Qué selecciones fueron eficientes y también protagonistas de los mejores partidos defensivos? Después de analizar distintas visualizaciones del FIFA World Cup 2026 Dataset , quise responder una pregunta diferente: ¿Las selecciones más eficientes también jugaron algunos de los mejores partidos defensivos del Mundial? Para responderla, comparé dos análisis independientes: ⚽ El ranking de las selecciones con mayor eficiencia ofensiva (conversión de tiros a gol). 🛡️ El ranking de los partidos con mejor rendimiento defensivo, calculado a partir de recuperaciones, intercepciones, atajadas y goles recibidos. Al cruzar ambas visualizaciones comenzaron a aparecer patrones muy interesantes que no eran evidentes al observar cada gráfica por separado. ⚽ Top 15 Most Efficient National Teams 🛡️ Best Defensive Matches – FIFA World Cup 2026 🔍 Selecciones que destacan en ambos análisis Después de comparar ambos rankings, encontramos que algunas selecciones no solo ...

Análisis de redes sociales con minería de datos: ¿Quién usa qué plataforma?

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Análisis Demográfico de las Redes Sociales: Un Enfoque desde la Ciencia de Datos En la era digital, las redes sociales se han convertido en una fuente masiva de datos útiles para entender comportamientos humanos, segmentar audiencias y tomar decisiones estratégicas. Desde la perspectiva de la minería de datos y la ciencia de datos (data science), analizar los patrones demográficos de plataformas como Facebook, Instagram o TikTok ofrece un terreno fértil para extraer conocimiento. ¿Quién usa qué red social? Los datos más recientes sobre la distribución por género en redes sociales revelan patrones interesantes: Facebook : Con más de 3 mil millones de usuarios activos mensuales, es la red social más usada del mundo. Tiene una distribución bastante equilibrada: aproximadamente 51% mujeres y 49% hombres. Pinterest : Predominantemente femenina, con alrededor del 76% de sus usuarios identificados como mujeres. Reddit : Mayoritariamente masculina, con 63.6% hombres y 35.1% mujeres...

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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