Foro de Discusión

Implementación práctica con Python y Jupyter Notebook

Instrucciones:

•Lee y analiza el caso que se presenta.

• Para tu participación en el foro, deberás responder las siguientes preguntas:

• • ¿Qué técnicas de análisis de datos considerarías más adecuadas para este escenario y por qué? 

  • ¿Cómo influye la elección de bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn en la calidad del análisis? 

  • ¿De qué manera la visualización de resultados puede mejorar la toma de decisiones en una empresa de comercio electrónico? 

• Tu respuesta debe ser de al menos 250 palabras y puedes complementar con ejemplos reales o experiencias personales.

• Comenta al menos dos publicaciones de tus compañeros, brindando retroalimentación sobre sus enfoques y aportando ideas adicionales.

• Utiliza un lenguaje claro y respeta las normas de interacción académica.

Este foro busca fomentar el pensamiento crítico y la aplicación de conocimientos en escenarios reales. Esperamos tu participación.

Caso:

Una empresa de comercio electrónico ha experimentado una disminución en la tasa de conversión de ventas y desea implementar técnicas de análisis de datos para optimizar sus estrategias de marketing. El equipo de analítica ha decidido utilizar Python con Jupyter Notebook para examinar patrones de compra, segmentar clientes y crear modelos predictivos que permitan personalizar las recomendaciones de productos.

Para abordar esta situación, el equipo de trabajo deberá:

1. Configurar un entorno de análisis de datos en Jupyter Notebook utilizando bibliotecas como Pandas, NumPy y Scikit-learn.

2. Explorar los datos disponibles, identificando tendencias y posibles factores que influyan en la conversión de ventas.

3. Crear un modelo predictivo básico que ayude a prever qué clientes tienen mayor probabilidad de realizar una compra basada en su historial de navegación y compras anteriores.

4. Visualizar los resultados mediante gráficos interactivos, permitiendo comprender mejor la segmentación de clientes y mejorar las estrategias comerciales. 

Porcentaje de evaluación: 15%