Trabajo inteligencia de negocios 1 PDF

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© Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)1Inteligencia de Negocio Aplicada a la EmpresaApellidos: Nombre:Actividad: Visualizando los resultados delmodelado de datosObjetivosCon esta actividad vas a conseguir aprender a visualizar resultados, así como a elegir cuál es la representación adecuada ...

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

Datos del alumno Apellidos:

Fecha

Nombre:

Actividad: Visualizando los resultados del modelado de datos Objetivos

Con esta actividad vas a conseguir aprender a visualizar resultados, así como a elegir cuál es la representación adecuada dependiendo de la conclusión que quiera obtenerse.

Descripción de la actividad y pautas de elaboración

Usando una fuente de datos aportada por el profesor, se pretende que el estudiante muestre su destreza para visualizar resultados obtenidos tras el proceso de modelado de datos.

Free Burn S.A. es una empresa dedicada a la fabricación de productos derivados de la planta del tabaco. Dentro de sus líneas de negocio destaca la fabricación de tabaco de calentar, más saludable que los cigarrillos tradicionales con combustión.

Gina Heets, CEO de la organización, está pensando en implementar una campaña de promoción de la categoría tabaco de calentar, dentro del marco normativo actual. Para ello, como aún la © Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

categoría de tabaco de calentar es muy novedosa y no existen

datos al respecto, va a analizar el comportamiento del mercado de cigarrillos. Ella está convencida de que hay zonas en las que las ventas de cigarrillos observadas no se corresponden con el consumo normal atendiendo a su población adulta y renta. Para ello, usando datos de 48 provincias en el período 2002-2016 publicados por el Instituto Nacional de Estadística y el Comisionado para el Mercado de Tabacos, y con

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

Datos del alumno Apellidos:

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Nombre:

la ayuda de Matlab, un software con gran capacidad de computación, plantea 720 modelos de regresión (uno por cada provincia y año):

+¿ ¿ cigarrillos =β 0 +β 1 PIB + β 2 POB 18

Gina tiene un Excel con los resultados, pero la realidad es que no puede obtener ninguna conclusión porque se encuentra con multitud de datos que es incapaz de resumir. Concretamente, cuenta con una tabla cuyas columnas representan:

Estimación

Límite

Límite

puntual (1) inferior (2) superior (3)

Venta

Tasa de ventas

R2 del

rara (4)

raras (5)

modelo (6)

(1)Es la estimación puntual que hace el modelo sobre las ventas que deberían haberse observado en base al PIB y a la población mayor de edad con la que cuenta cada provincia en cada año. (2)Es el límite inferior del intervalo de predicción que hace el modelo sobre las ventas que deberían haberse observado en base al PIB y a la población mayor de edad con la que cuenta cada provincia en cada año. (3)Es el límite superior del intervalo de predicción que hace el modelo sobre las ventas que deberían haberse observado en base al PIB y a la población mayor de edad con la que cuenta cada provincia en cada año. (4)Es una variable que puede tomar tres valores: a. 0 en caso de que la venta observada esté incluida en el intervalo de predicción estimado. Es decir, en caso de que las ventas de la provincia sean razonables © Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) atendiendo a su

PIB y población adulta.

b. 1 en caso de que la venta observada esté por encima del límite superior del intervalo de predicción estimado. Es decir, en caso de que las ventas de la provincia sean superiores a lo que marca su PIB y población adulta.

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

Datos del alumno Apellidos:

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Nombre:

c. -1 en caso de que la venta observada esté por debajo del límite inferior del intervalo de predicción estimado. Es decir, en caso de que las ventas de la provincia sean inferiores a lo que marca su PIB y población adulta. (5)Es la tasa de desviación, en porcentaje, de las ventas observadas en caso de que hayan sido superiores o inferiores a lo razonable (lo que marca la columna 4). Es decir, si la tasa es del 30 % y en la columna 4 la provincia está marcada con -1, eso supone que en esa provincia y año se venden un 30 % menos de cigarrillos de lo razonable. (6)Mide la bondad del ajuste realizado, cuanto más cercano al 100 %, más fiable es el modelo planteado.

Haciendo uso de la hoja resultados_ventas_raras.xls (estará disponible a través del aula virtual), Gina le pide que le resuma la información mediante el uso de técnicas de visualización:



Represente un gráfico que permita analizar la evolución temporal del R2 de los modelos planteados. ¿Son fiables las conclusiones de los primeros años estudiados?

100% 95%

96%

96%

97%

98%

99%

100% 100% 100%

92% 92%

90%

88% 84% 80%

© Universidad Int 76% 72%

70%

71%

72%

73%

68% 64% 60% 60% 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

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Teniendo en cuenta que entre más cercano este al 100% este tendrá más fiabilidad, entonces podemos concluir que la fiabilidad de los primero años (2002-2006) es muy baja, a comparación del año 2007 en adelante.



Represente un gráfico que permita analizar la relación entre la estimación puntual y el R2. ¿Existe algún patrón de comportamiento destacable? 100% 95% 90%

R2

85% 80% 75% 70% 65% 60% 500

600

700

800

900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900

ESTIMACION PUNTUAL

si, lo podemos ver en el año 2006 al 2007, notando que aumento la fiabilidad de un 73% a 90% y esta aumenta cada vez acercándose al 100% de fiabilidad al momento de vender el producto, teniendo en cuenta que cada año la estimación puntual aumenta 100 unidades.



Gina piensa que en las tasas de ventas raras de los años 2014, 2015 y 2016 hay demasiados puntos raros u outliers que distorsionan las conclusiones. Ayúdese

© Universidad Internacional de La Rioja (UNIR) de una representación

gráfica y aporte conclusiones acerca de los puntos raros

observados.

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

Datos del alumno Apellidos:

Fecha

Nombre:

Chart Title

0.07 

0.07

0.07

0.08

0.08

0.08

0.08

0.08

0.09

0.09

0.09

A simple vista, Gina piensa que Girona es la que más peso tiene en el mercado de cigarrillos, es decir la mayor en tamaño relativo. Utilice las estimaciones puntuales de 2016 y represente un gráfico que permita comprobar si se cumple lo que plantea Gina.

17.20% 31.85% 12.74%

38.22%

© Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

Según las estimaciones puntuales nos damos cuenta que en el mercado de cigarrilo la que tiene mayor tamaño relativo es Manizales con un 38% en el año 2016, mientras que Girona tiene un 32%.

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa 

Datos del alumno Apellidos:

Fecha

Nombre:

Gina piensa que las tasas de ventas raras que se muestran en la columna (5) son un gran indicador para detectar tendencias en las provincias. Por ello, le pide que realice un gráfico de barras con las tasas de ventas raras del año 2016, representando en rojas las barras cuyas ventas sean menores a lo estimado y en verde aquellas barras en las que ocurra lo contrario. No represente en el gráfico las provincias en las que las ventas son razonables, es decir, cuya columna (4) toma valor 0. Discuta los resultados obtenidos.

90%

30%

Girona

7% Manizalez

8% Armenia

Ibagué

Según esta grafica la provincia donde más hay tendencia es en Manizales ya que nos muestra que en el años 2016 la venta fue superior en un 7% a las ventas razonables, a lo contrario con Girona, armenia e Ibagué donde hubo un 30%,90% y 8% de ventas menor a la venta razonable.

Rúbrica

© Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

Visualizando los resultados del modelado de datos Criterio 1

Descripción Sabe detectar que el gráfico de línea es el más adecuado para analizar la evolución temporal (o aporta otra

Puntuación máxima (puntos)

Peso %

2

20 %

Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa Tema 3. Actividades

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Asignatura Inteligencia de Negocio Aplicada a la Empresa

Criterio 2

Criterio 3

Criterio 4

Criterio 5

Datos del alumno Apellidos:

Fecha

Nombre:

solución que sea razonable). Responde a la pregunta de forma concreta Sabe detectar que el gráfico de dispersión es el más adecuado para analizar relaciones (o aporta otra solución que sea razonable). Responde a la pregunta de forma concreta Sabe detectar que el gráfico de caja es el más adecuado para detectar outliers (o aporta otra solución que sea razonable). Aporta conclusiones concretas Sabe detectar que el gráfico circular es el más adecuado para tamaños relativos (o aporta otra solución que sea razonable). Responde a la pregunta de forma concreta Representa el gráfico de forma clara y discute los resultados con argumentos claros

2

20 %

2

20 %

2

20 %

2

20 %

10

100 %

© Universidad Internacional de La Rioja (UNIR)

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