estadística

dplyr. Introducción y ejemplos

Ordenar, explorar y transformar los datos es un paso fundamental en la explotación de datos. Des de R, el software libre que tiene como objetivo facilitar el análisis estadístico de datos, existen varias formas de entrar en este terreno. Una de las vías más cómodas es utilizando las funciones implementadas en el paquete dplyr. Artículos

R Projects

En este post os presentaremos una herramienta que ofrece R: Los R Projects. En otras ocasiones hemos comentado que el software libre R es una herramienta de gran utilidad a la hora de explorar y sacar información a los datos, ya sean de Google Analytics o de cualquier otra fuente. Como ejemplo de posts relacionados

Importando datos en Python (III)

En este post abordamos la importación de bases de datos relacionales en Python, dando continuación a los anteriores: lectura de ficheros planos y otras extensiones. Bases de datos relacionales Una base de datos relacional es un conjunto de una o más tablas estructuradas en registros (filas) y campos (columnas), vinculadas entre sí por un campo

Modelos de segmentación de clientes

Os ponemos en situación: “Como empresa dedicada al ecommerce, empiezas a notar un incremento del 10% en el ratio de deserción de tus clientes y no tienes diseñado un buen método de fidelización”. ¡Manos a la obra! Es el momento de diseñar un buen sistema de segmentación de los clientes de tu CRM que te permita

Introducción al Forecasting con R Statistics

Hoy aprenderemos qué es el forecasting y a realizarlos utilizando los paquetes forecast y prophet de R Studio. Todas las personas organizamos nuestra vida de acuerdo a diversas predicciones: el tiempo que tardaré en llegar al trabajo, el dinero que me costará hacer la compra, etc. No siempre acertamos, a veces el metro tarda más

Importando datos en Python (II)

Continuamos con la serie de posts sobre importación de datos en Python. En esta ocasión trataremos otras extensiones, como ficheros pickled, hojas de cálculo, ficheros SAS, Stata, HDF5 y Matlab. Ficheros pickled Son ficheros nativos de Python basados en la serialización, es decir, la conversión de un objeto Python en una cadena de bytes. Tienen

Facebook y R Statistics para el Social Mining

La API de Facebook y cómo hacer con R la extracción y minería de los datos, todo ello atacando directamente a la API. Para lograr lo anterior, la comunidad de programadores de R ha desarrollado un package muy eficiente. ¿Qué es Graph API explorer? Se trata de la aplicación principal que pone Facebook a disposición

Importando datos en Python (I)

Gran parte del potencial de Python reside en su capacidad en las fases previas al análisis de datos, es decir, lectura del raw data y depuración del mismo. En esta serie nos centraremos en la lectura de datos en diversos formatos (ficheros planos, otras extensiones y bases de datos relacionales). En posts anteriores pasamos de

Nueva versión de la API de Google Analytics + R statistics

Versión 4 de la API de Google Analytics Con motivo del lanzamiento de la versión 4 de la API de Google Analytics, mostramos las nuevas funcionalidades que ofrece. Para información sobre migraciones de la API de Google Analytics pincha en el enlace anterior. Nosotros destacamos las siguientes funcionalidades que respectan a la presentación de informes:

Visualización de datos con Python (con matplotlib)

Hoy trataremos la visualización de datos con matplotlib, un paquete que pone a nuestra disposición gran variedad de gráficos. Con pocas líneas de código seremos capaces de generar gráficos de tendencia, barras, dispersión, histogramas… En un post anterior hicimos una introducción a Python, enfocado al análisis de datos. En él instalamos Python, el paquete pip

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