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uss_s7_infografia_R Analytics Playground: Estadística Empresarial Inte

Griky Kontent

Created on March 6, 2026

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Inteligencia de negocios

R Analytics Playground: Estadística Empresarial Interactiva

R es el lenguaje estadístico que permite ir más allá del dashboard y construir modelos con rigor analítico.

Haz clic en los títulos de cada recuadro azul para desplegar más información

Cuando BI tradicional llega a su límite

Por qué esta semana cambia tu nivel analítico

Tres proyectos reales (zona interactiva)

Manipulación y modelado con R

Errores comunes

Impacto en performance y decisión

Checklist profesional

Fuente: canva.com

Cuando la decisión es crítica, la visualización no basta: necesitas estadística.

Referencias

Fuente: storyset.com

Cuando BI tradicional llega a su límite

Excel y Power BI permiten visualizar.R permite:

  • Modelar churn con regresión logística
  • Calcular elasticidad precio-demanda
  • Validar pruebas A/B con significancia estadística
El salto no es visual. Es metodológico.

Fuente: storyset.com

Manipulación y modelado con R

dplyr: Manipulación eficiente de +100.000 registros.Modelos predictivos: Regresión logística y validación cruzada. ggplot2: Visualizaciones publication-ready. Zona interactiva sugerida: modificar variable y observar cambio en predicción.

Fuente: storyset.com

Por qué esta semana cambia tu nivel analítico

  • Pasas de reportar datos a modelar comportamientos.
  • Incorporas validación estadística real.
  • Tomas decisiones con fundamento probabilístico.

Fuente: storyset.com

Checklist de decisión arquitectónica

  • Define hipótesis antes de modelar
  • Limpia y estructura datos correctamente
  • Valida modelos con cross-validation
  • Interpreta métricas con criterio empresarial
  • Comunica resultados con claridad ejecutiva

Fuente: storyset.com

Impacto en performance y decisión

Modelos simples → decisiones intuitivas Modelos validados → decisiones estratégicas La estadística reduce incertidumbre. No la elimina, la cuantifica.

Fuente: storyset.com

Tres proyectos reales (zona interactiva)

Customer churn – Telco

  • Predicción con logistic regression.
  • Validación cruzada y matriz de confusión.
Optimización de precios – E-commerce
  • Análisis de elasticidad.
  • Impacto marginal en ingresos

Pruebas A/B – Fintech

  • Test estadístico con nivel de significancia.
  • Decisión basada en p-value.
Zona interactiva sugerida: selector de proyecto que muestre modelo y resultado.

Referencias

  • Cuesta, A., & Cuenca, J. (2020). Datawarehouse de una base de datos de migración. Revista Killkana Técnica. https://www.researchgate.net/profile/Juan-Cuenca-4/publication/337480867_DATAWAREHOUSE_DE_UNA_BASE_DE_DATOS_DE_MIGRACION_DATAWAREHOUSE_OF_MIGRATION_DATA_BASE.pdf
  • Peña-Lallanilla, R. E., Gómez-Martínez, R., Duque-Aguilar, Y., & Cordero-García, D. (2022). RECOM+: sistema de gestión comercial y de inteligencia de negocios. Ciencias Holguín, 28(3). https://www.redalyc.org/journal/1815/181572159001/181572159001.pdf
  • Silverio Jover, Y., & González Galá, Y. (2017). Mercado de datos para el primer año de la carrera Ingeniería en Ciencias Informáticas (Tesis de licenciatura). Universidad de las Ciencias Informáticas, Facultad 2. https://repositorio.uci.cu/handle/123456789/8110

Errores comunes

  • Confiar en correlaciones sin validación
  • No dividir datos en entrenamiento y prueba
  • Interpretar p-values sin contexto estratégico

Fuente: storyset.com