Ave, Python, los analistas de datos te saludan

Como usuarios de R, alguna vez hemos hecho llamadas a la librería rPython. En anteriores posts se ha hecho una introducción a R y llega el turno de Python, un lenguaje de programación en código abierto que, entre otros, dispone de paquetes específicos para almacenar, manipular y analizar datos. Hoy instalaremos numpy, un paquete que permite el uso de funciones estadísticas y el cálculo matricial. Hay dos maneras de trabajar: De forma interactiva: tecleamos código e inmediatamente vemos los resultados. Para ello usamos el intérprete IPython: https://www.python.org/shell/ Ejecutando scripts: son archivos de texto (.py) con comandos Python línea a línea. Permite realizar cambios y volver a ejecutar. En este caso no se muestran los resultados de forma automática, para ello usamos la función print(). Haremos una demo de instalación en Windows, para otros sistemas operativos encontramos la ayuda en cada uno de los links que se citan a continuación.   1. Instalando Python. Podemos descargar la última versión en el siguiente enlace y ejecutar el .exe. https://www.python.org/downloads/   2. Instalando pip. El paso siguiente es instalar el paquete pip, encargado de la instalación de otros paquetes y el mantenimiento del sistema en Python. Lo podemos descargar en: http://pip.readthedocs.org/en/stable/installing/ 2.1. Abrir […]

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Ave, Python, los analistas de datos te saludan

Basket Market Analysis

Probablemente os habréis preguntado muchas veces qué combinación ganadora de productos genera más ventas en su tienda física o en el catálogo de su tienda online. Esta información puede ser aprovechada para numerosos fines. Entre otros: Cross-selling de productos. Redistribución del catálogo o del escaparate (en caso de tratarse de una tienda física): colocar los artículos que puedan co-ocurrir juntos uno cerca del otro. Campañas de email marketing: ofrecer promociones/descuentos/sugerencias de productos relacionados con el que ya sabemos que han comprado. Pero, ¿y si además pudiéramos conocer la probabilidad de que, habiendo comprado cierto(s) producto(s), el cliente termine comprando otro(s)? Existe una metodología llamada Market Basket Analysis que nos ayudará en la búsqueda de estos insights. Market Basket Analysis En el mundo online acumulamos una enorme base de datos de las transacciones de compra. Cada transacción consiste en una serie de productos que se han comprado de manera conjunta. Pero, ¿qué productos se compran conjuntamente con más frecuencia? Mediante la metodología del Basket Market Analysis podemos responder preguntas tales como: ¿Existen relaciones entre ciertos productos, que al comprarlos influyen significativamente en la compra de otros productos? Esto lo entendemos como reglas de asociación entre productos. Podemos entender estas reglas de asociación como “Si […]

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Basket Market Analysis

Consultas a la API de Google Analytics con fechas actualizadas automáticamente

Al seleccionar las fechas de inicio o fin en nuestras consultas, en el Query Explorer, podemos utilizar today, yesterday o el patrón NdaysAgo además del patrón básico YYYY-MM-DD. Pero, ¿qué pasa si necesitamos datos de las últimas N semanas o los últimos N meses? La cosa se complica y no tenemos muchas mejores opciones que introducir a mano las fechas que necesitamos. Parece una tontería, pero es algo poco práctico cuando queremos usar la misma consulta para distintas fechas, o incluso peor cuando queremos hacerla de forma periódica para hacer informes semanales o mensuales, por ejemplo. Con la conexión entre R y Google Analytics (de la cual hablamos anteriormente aquí) parecería que no tenemos mejor suerte ya que ni siquiera acepta today, yesterday o NdaysAgo, sino que únicamente acepta el patrón YYYY-MM-DD. Pero, en realidad, ‘jugando‘ un poco con las funciones de tiempo de R sí que podemos consultar estas fechas relativas y, de hecho, cualquier otra que nos propongamos. En este post veremos la forma de hacer consultas de algunos de los periodos dinámicos más comunes: los últimos N días, las últimas N semanas (de lunes a domingo) y los últimos N meses. A partir de aquí, se podrían modificar fácilmente para consultar otras fechas relativas que se necesiten en cada caso concreto. Para conseguirlo, lo único que necesitaremos será modificar adecuadamente los parámetros que corresponden a […]

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Consultas a la API de Google Analytics con fechas actualizadas automáticamente

Como empezar a usar R statistics

Muchos ya habréis notado, por anteriores posts, que nosotros estamos acostumbrados a usar R. Pero ello no hace que nos olvidemos de nuestros inicios y de la notable curva de aprendizaje que conlleva empezar a usar R de cero. Pero si os encontráis en vuestros inicios con R no os preocupéis, la comunidad de usuarios/desarrolladores de packages de R ha pensado una buena ayuda para empezar a usar R haciendo más amena la primera toma de contacto con la herramienta, y nosotros estamos aquí para contároslo. La solución que os queremos presentar hoy es el package/tutorial Swirl. Se trata de un package del mismo R que consta de un tutorial interactivo de dicha herramienta. Para acceder al tutorial debemos: Tener R instalado y abrirlo. Instalar y cargar el package “Swilr” usando los siguientes comandos:                       install.packages(“swirl”)                       library(swirl) Llamar la función correspondiente para iniciar el tutorial:                        swirl() Llegados a este punto, ya habremos empezado. A partir de aquí, las diferentes explicaciones y actividades nos irán apareciendo en la consola […]

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