1 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Las bases de datos ocupan un lugar determinante en cualquier área. No sólo para las personas involucradas en el área de Informática. Por este motivo, en las empresas se ha consolidado la figura del “analista de mercados”. Profesional experto en obtención, tratamiento y explotación de bases de datos. Un analista de mercados debe seguir una metodología de trabajo.

2 ¿QUÉ ES UN ANALISTA DE MERCADOS? Un analista de mercados es un profesional que identifica oportunidades de negocio. Departamentos de la empresa como Análisis de Inversiones, Control de Gestión, Auditoría, Investigación de Mercados, Análisis de la Demanda, Planificación. Puede trabajar en empresas consultoras que realizan trabajos de encargo. Un buen analista de mercados es una persona proactiva, responsable, metodológica y organizada, con capacidad de aprendizaje y análisis y toma de decisiones. TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA

3 Funciones habituales : · Análisis de competidores actuales y potenciales. · Estudio y valoración de otros sectores. · Seguimiento y análisis de las tendencias de los mercados y negocios. · Análisis de las inversiones y desinversiones de las áreas de negocio · Detección de oportunidades de crecimiento. · Colaboración en la realización de análisis financieros y de valoración de la empresa. · Apoyo a las distintas direcciones generales. ¿QUÉ ES UN ANALISTA DE MERCADOS?

4 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA CRISP-DM es una metodología de desarrollo de sistemas de explotación de información. Los datos deben ser extraídos, depurados y preparados para su uso e interpretación. Este método se divide en 6 fases: conocimiento del negocio, conocimiento de los datos, preparación de los datos, modelización, evaluación y desarrollo. 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING)

5 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING)

6 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Comprendiendo el negocio · Comprender desde una perspectiva de negocio. · Equilibrar objetivos y restricciones. · Investigar detalladamente todos los recursos y restricciones. · Listar los recursos disponibles para el proyecto. · Utilizar una terminología adecuada (“Aumentar la venta por Internet a clientes existentes” frente a “Predecir cuántos productos de perfumería comprará un cliente, considerando sus compras durante los tres años pasados, información demográfica relevante y el precio de los artículos”). 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.1

7 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Comprensión de datos · Obtener los datos. · Elaboración de un informe sobre las bases de datos utilizadas. · Evaluación de la calidad de los datos originales. · Analizar los problemas de calidad en los datos. · Analizar las propiedades de las variables más importantes. · Incluir tablas y gráficos que describan las características o puntos de interés. 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.2

8 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Preparación de los datos · Corrección de errores en las variables. · Describir las acciones realizadas en la depuración de datos. · Decidir los datos que van a ser finalmente utilizados en el análisis. · Ordenar la muestra de datos utilizando un campo indexado. 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.3

9 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Preparación de los datos · Base de datos espaciales: el campo índice sería el código provincial, municipal o de comunidad autónoma. Si se trata de una base de datos de empresas: campo numérico. · Algunas variables deben ser previamente transformadas. · Realización de tareas de combinación de tablas 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.3

10 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Modelización · Registro de técnicas de modelización estadístico-econométrica. · Decidir las técnicas apropiadas. · Conocimiento profundo de cada técnica de modelización. · Tener en cuenta las restricciones no sólo técnicas, sino políticas o legales. · Definición de un procedimiento para probar la calidad y validez de los resultados. · Aplicar varios modelos posibles a un mismo conjunto de datos. 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.4

11 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA Evaluación · Evaluar el grado en que el modelo encuentra los objetivos de negocio. ·El informe final de resultados debe obedecer a : RESULTADOS = MODELOS + CONCLUSIONES · De qué modo el Proyecto ha sido capaz de responder a los objetivos propuestos. · Llevar a cabo una revisión del proceso anterior. 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) 1.5

12 TEMA 1: NECESIDAD DE LA INFORMACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES EN LA EMPRESA 1. METODOLOGÍA CRISP-DM (CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING) Desarrollo · Estrategia para el desarrollo de los resultados en el negocio. · Supervisión y mantenimiento de la estrategia de desarrollo. · Informe definitivo : 1. Resultados más importantes. 2. Presentación de técnicas y modelos. 3. Estrategia para el desarrollo de los objetivos. 4. Anexo metodológico. 1.6