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Flussdiagramm

Ohne Titel

Yami Herrera Englisch

Inhalt des Flussdiagramms

  1. Relación entre las Claves para Innovar y las Etapas de un Proyecto de Ciencia de Datos

  2. CONCLUSIÓN GENERAL

  3. 3.Generar ideas nuevas a partir de patrones ocultos

  4. 5. Implementar cambios y sostener la innovación

  5. 4. Diseñar soluciones con una metodología clara

  6. 1. Observación del entorno y formulación del problema

  7. 2. Centrarse en el cliente y recolectar datos útiles

  8. Para innovar y usar ciencia de datos con sentido, primero hay que comprender el contexto competitivo

  9. Cambios del consumidor

  10. Tendencias

  11. Tecnologías

  12. Competidores

  13. Esta visión permite formular preguntas

  14. ¿Por qué bajaron las ventas?

  15. ¿Qué influye en el abandono de clientes?

  16. ¿Qué productos prefieren los jóvenes?

  17. Clave de innovación

  18. Ejemplo

  19. Etapa de datos

  20. Entiende lo que pasa en tu mercado

  21. Plantear una pregunta interesante

  22. Netflix analiza tendencias de consumo globales para decidir qué series producir.

  23. como:

  24. como:

  25. tambien:

  26. sirve para

  27. sirve para:

  28. Adaptar la empresa al cliente significa conocerlo profundamente. Esto se logra reuniendo datos de distintas fuentes:

  29. Clave de innovación

  30. Ejemplo

  31. como:

  32. Internas

  33. Externas

  34. Etapa de datos

  35. Redes sociales, clima, ubicación, economía local.

  36. Ventas, historial de compras, atención al cliente.

  37. Adapta el negocio a tu cliente

  38. Obtener los datos

  39. Amazon recolecta datos de navegación y compras para personalizar ofertas a cada usuario.

  40. ejemplos:

  41. ejemplos:

  42. tambien:

  43. Explorar los datos permite descubrir patrones que inspiran soluciones creativas:

  44. ¿Qué combinaciones de productos se venden más?

  45. ¿Qué cliente compra según la hora del día?

  46. ¿Qué tipo de promociones funcionan mejor?

  47. preguntas:

  48. Clave de innovación

  49. Ejemplo

  50. Etapa de datos

  51. Starbucks detectó que sus ventas aumentaban en días lluviosos y ajustó sus promociones.

  52. Explorar los datos

  53. Incorpora nuevas ideas a tus productos

  54. tambien:

  55. Tanto la innovación como la ciencia de datos necesitan estructura y planificación. Esta etapa usa modelos predictivos (como regresión o machine learning) para:

  56. Anticipar el comportamiento del cliente.

  57. Predecir la rotación de personal.

  58. Optimizar inventarios.

  59. Ejemplo

  60. Clave de innovación

  61. Etapa de datos

  62. Trabaja por proyectos

  63. Modelar los datos

  64. Una aerolínea usa modelos para predecir cancelaciones de vuelos y reducir pérdidas.

  65. Modelar los datos

  66. tambien:

  67. como:

  68. No basta con tener datos o ideas. Es clave comunicar los hallazgos, tomar decisiones y fomentar una cultura de innovación continua:

  69. Dashboards, informes visuales.

  70. Planes de mejora continua.

  71. Reuniones de estrategia.

  72. como:

  73. Clave de innovación

  74. Ejemplo

  75. Etapa de datos

  76. Google usa reportes visuales para decidir el desarrollo de nuevos productos.

  77. Comunicar y visualizar resultados

  78. Impulsa el cambio en tu empresa

  79. Las claves para innovar aportan la visión estratégica de lo que una empresa debe hacer para ser competitiva.

  80. Las etapas del proyecto de ciencia de datos aportan el método estructurado para ejecutar esa visión con herramientas tecnológicas y análisis.

  81. Juntas, permiten que las empresas transformen datos en decisiones inteligentes, e impulsen un cambio real que se sostiene en el tiempo.

  82. tambien:

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Flussdiagramm am Ohne Titel, erstellt von Yami Herrera am 03/07/2025.
Erstellt von
Yami Herrera
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