Asistimos a Vertical Big Data Days 2: Brand Analysis in social network

Las redes sociales proporcionan una ingente cantidad de datos, pero la mayoría sin etiquetar. El Deep Learning nos ayuda a explorarlos para obtener insights sobre nuestra marca. Introducción. La semana pasada tuvimos la oportunidad de asistir a Vertical Big Data Days 2: Brand Analysis in social network, un evento promovido por mVentures en el que

5 nociones básicas y fundamentales en redes sociales

Desde Metriplica hemos preparado a lo largo de este tiempo contenido enfocado a redes sociales para aproximaros a sus métricas y funcionamiento, intentando abarcar tanto aspectos genéricos como más específicos para aportar nociones básicas. Queremos recopilar en este artículo los 5 post que han visto la luz en Doctor Metrics que consideramos más relevantes. Un

Validación de Apps con Android Studio

Además de Charles Proxy, para validar hits cifrados de aplicaciones Android, podemos utilizar Android Studio. En los dispositivos Android versión>=7.0, es posible que Charles Proxy no funcione (a partir de esta versión se debe introducir en el manifiesto del tag de la aplicación un fichero llamado network_security_config, sin este fichero no se pueden ver los hits).

Datos no balanceados. Sobremuestreo, submuestreo y ponderación

Una situación común al enfrentarnos al desarrollo de modelos, ya sean predictivos o de aprendizaje automático, es encontrarnos con datos no balanceados (la probabilidad de ocurrencia de un suceso es muy baja). Introducción. En estos casos, un modelo estimado sobre la base de datos completa tiene menos oportunidad de reconocer diferencias que sobre una base

Datos privados y públicos en redes sociales

Todas las redes sociales ofrecen similitudes al tiempo que tienen sus propias particularidades. Ponen a disposición de los usuarios métricas que podríamos definir como universales y extrapolables, como es el caso de un “Me gusta”, pero también las hay singulares (“Abrir el detalle” de Twitter, por ejemplo). Y aquí el matiz importante que impulsa este

Limitaciones de la información demográfica y de intereses en Google Analytics

Desde su puesta en marcha, la información demográfica y de intereses en Google Analytics despierta interés por el valor agregado que proporciona para el análisis de comportamiento de los usuarios, así como cierto nivel de misterio acerca de su origen y aplicación real. Quienes han profundizado en los respectivos reportes, habrán notado que la información