Scan y segmentación de redes con Iván Guerrero - Data&Beers

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El jueves 10 de marzo se celebró nuestro habitual Data&Beers, que contó con la presencia de Iván Guerrero Meléndez, Senior Data Analyst en Experian y profesor del módulo Data Discovery en DataHack, que nos ofreció una interesante ponencia sobre los usos del Big Data aplicado al scan y segmentación de redes sociales en general y Twitter en particular.

Trató sobre el Big Data orientado a Marketing para mejorar las campañas publicitarias, utilizando machine learning, interfaces de las redes sociales y análisis del sentimiento para crear marketing inteligente, aprovechando los 17 terabytes que Facebook y Twitter producen diariamente.

Aprendimos que el Big Data se levanta sobre tres grandes pilares: la descripción, la predicción y la prescripción. Es decir, el conocimiento de nuestros productos, servicios, clientes, etc.; la capacidad de conocer cuáles van a ser las necesidades o demandas de nuestro público y la toma de decisiones y consejos para que nos adelantemos a dichas demandas y obtengamos en consecuencia mayores beneficios.

Segmentación de redes

Scan y segmentación de redes con Big Data - Iván Guerrero - DataAndBeers

Twitter te permite realizarle preguntas en tiempo real a través de su herramienta Twitter Developers, que son respondidas con todos los tuits cuyo contenido se relacione con la pregunta realizada. Obviamente, esta pregunta no se realiza en un sistema lingüístico humano, sino con un lenguaje formal de programación, en este caso, Python. Podemos preguntar desde cuántos comentarios positivos y negativos hay sobre nuestro producto hasta qué hashtags están más relacionados con nosotros. Esto es muy útil si, por ejemplo, somos una empresa de aviones y descubrimos que estamos muy relacionados con #impuntuales, pues nos permite contrarrestar la crisis de reputación que dichos hashtags pudieran provocar.

Mediante el análisis del sentimiento, podemos programar una especie de biblioteca dentro de Twitter para que la red social pueda identificar semánticamente si un tuit dice algo positivo o negativo, mediante la adición de una mezcla entre fórmulas matemáticas y programación Python.

También hubo espacio para las anécdotas, como las correlaciones de datos encontrados a través del Big Data, que sin tener ninguna explicación, unen datos de manera directa e inversamente proporcional constantes en el tiempo. Así tenemos que el número de mascotas en Estados Unidos está relacionado con el número de abogados en California; cuantas más mascotas, más abogados. O que el número de muertos por balconing aumenta cuando se estrena una película protagonizada por Nicholas Cage.

El Data&Beers de segmentación de redes se cerró con un resumen del contenido y la charla entre asistentes, equipo de Datahack y ponente, acompañado de cervezas y patatas.

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