LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS COMO VENTAJA COMPETITIVA

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GUIA 1.

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y FUNDAMENTOS DE LOS DATOS

GRUPO 4

LUIS SEBASTIAN CANTILLO ZAMBRANO

LUISA FERNANDA GARCIA MURIEL

KEVIN RINCON SUAREZ

ETELBERTO CEPEDA FERNANDEZ

JULIAN BUITRAGO

TUTOR

RUBEN DARIO ACOSTA VELASQUEZ

UNIVERSIDAD EAN

FACULTAD DE INGENERIA

MAESTRIA EN GERENCIA DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN Y PROYECTOS

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ANALÍTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES EMPRESARIALES

AGOSTO 14 DE 2022

TABLA DE CONTENIDO

1.        Actividad 1. Casos de estudio: Ventas del supermercado, Ventas de juegos, Precios del aguacate.        5

1.1. Caso de estudio: Ventas del supermercado        5

1.2. Caso de estudio: Venta de video juegos y comentarios de los críticos        5

1.3.   Caso “Precios del aguacate”        15

2.        Actividad 2. Trabajo individual        25

Realizar un ensayo crítico sobre “La Inteligencia de negocios como base para la ventaja competitiva de las organizaciones”        25

3.        Actividad 3. Trabajo grupal de aplicación en una empresa del sector real.        25

CONCLUSIONES        30

REFERENCIAS        30

ANEXOS        31

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Critic score vs Ventas NA        8

Tabla 2. Ventas EU vs Criticas        9

Tabla 3. Ventas JP vs Criticas        9

Tabla 4. Otras ventas vs Criticas        10

Tabla 5. Ventas globales vs Criticas        10

Tabla 6. Ventas NA vs Criticas de usuario        11

Tabla 7. Ventas EU vs Criticas de usuario        12

Tabla 8. Ventas JP vs Criticas de usuario        12

Tabla 9. Otras ventas vs Criticas de usuario        13

Tabla 10. Ventas globales vs Criticas de usuario        13

Tabla 11. Precio promedio por año.        21

Tabla 12.Venta total de aguacates por año.        22

Tabla 13.Cantidad y tipo de aguacate consumido en USA.        24

TABLA DE FIGURAS

Figura 1. Ventas NA vs Criticas        8

Figura 2. Ventas EU vs Criticas        9

Figura 3. Ventas JP vs Criticas        10

Figura 4. Otras ventas vs Criticas        10

Figura 5. Ventas globales vs Criticas        10

Figura 6.Ventas NA  vs Criticas de usuario        11

Figura 7. Ventas EU vs Criticas de usuario        12

Figura 8. Ventas JP vs Criticas de usuario        12

Figura 9. Otras ventas vs Criticas de usuario        13

Figura 10. Ventas globales vs Criticas de usuario        13

Figura 11. Ventas de plataformas de videojuegos        14

Figura 12. Cantidad de títulos por genero        15

Figura 13. Genero vs Ventas globales        15

Figura 14.Total datos registrados        17

Figura 15. Cantidad de datos registrados por años        18

Figura 16.Precio promedio por ciudad.        19

Figura 17. Años vs Suma Bolsas vendidas en Houston        20

Figura 18. Promedio de unidades vendidas al día por referencia en Houston.        20

Figura 19.Precio promedio por año.        21

Figura 20.Venta total de aguacates por año.        23

Figura 21. Cantidad y tipo de aguacate consumido en USA.        24

Figura 22.Venta total de aguacates por ciudad.        25

1. Actividad 1. Casos de estudio: Ventas del supermercado, Ventas de juegos, Precios del aguacate.

• Caso “Ventas del supermercado”.
• Caso “Ventas de juegos”.
• Caso “Precios del aguacate”.

1.1. Caso de estudio: Ventas del supermercado

1.2. Caso de estudio: Venta de video juegos y comentarios de los críticos

Este conjunto de datos contiene una lista de videojuegos con ventas superiores a 100,000 copias junto con críticas y valoraciones de usuarios. Es una recolección web combinado de VGChartz y Metacritic, junto con valores de año de lanzamiento ingresados manualmente para la mayoría de los juegos con un año de lanzamiento faltante.

No todos los videojuegos enumerados tienen información sobre Metacritic, por lo que el conjunto de datos tiene valores faltantes.

La información contenida por columnas es:

• Name: Nombre de los juegos
• Platform: Plataforma del juego de lanzamiento.
• Year_of_Release: Año de lanzamiento del juego.
• Genre: Genero del juego.
• Publisher: Editor o casa editora del juego.
• NA_Sales: Ventas en Norteamérica (en millones).
• EU_Sales: Ventas en Europa (en millones).
• JP_Sales: Ventas en Japón (en millones).
• Other _Sales: Ventas en el resto del mundo (en millones).
• Global_Sales: Ventas globales (en millones).
• Critic_score: Compilado de críticas y calificación dada por el personal de Metacritic.
• Critic_count: Numero de críticas usadas, seguidas al puntaje de críticas.
• User_score: Calificacion dada por usuarios de Metacritic.
• User_count: Número de usuarios que brindaron esas críticas.

Rating: La clasificación ESRB.

Con base en la información contenida, las personas de mercadeo desean establecer información que les ayude a observar comportamientos que sirvan para tomar decisiones.

Se trata de evaluar el nivel de ventas acorde a las evaluaciones, así como las ventas por compañías, ventas por zona y demás análisis que se consideren pertinentes.

Carga y transformación de datos:

Una vez analizado el enunciado y la problemática planteada, se nos brinda un archivo. CSV, el cual en primera instancia es transformado y cargado a un archivo Excel (Filas y columnas), en la opción Datos> Obtener Datos> De un archivo > De CSV y se ajusta un delimitador el cual se encuentre cada columna separada por (,). Por último, se procede a la carga de datos.

Una vez realizados dichos ajustes en la configuración del documento, se identifican los conjuntos de datos en las columnas de la siguiente manera:

• Name: Nombre de los juegos
• Platform: Plataforma del juego de lanzamiento.
• Year_of_Release: Año de lanzamiento del juego.
• Genre: Genero del juego.
• Publisher: Editor o casa editora del juego.
• NA_Sales: Ventas en Norteamérica (en millones).
• EU_Sales: Ventas en Europa (en millones).
• JP_Sales: Ventas en Japón (en millones).
• Other _Sales: Ventas en el resto del mundo (en millones).
• Global_Sales: Ventas globales (en millones).
• Critic_score: Compilado de críticas y calificación dada por el personal de Metacritic.
• Critic_count: Numero de críticas usadas, seguidas al puntaje de críticas.
• User_score: Calificación dada por usuarios de Metacritic.
• User_count: Número de usuarios que brindaron esas críticas.
• Rating: La clasificación ESRB.

Caracterización general de los datos.

Para dar respuesta a ^[1]las inquietudes planteadas al inicio y descritas en el caso de estudio, se encuentra que la cantidad contenida en el archivo son 16720 registros los cuales contienen lista de títulos, así como su respectiva información de venta.

Sin embargo, se encuentra que, en muchas de las columnas, cuentan con campos vacíos, los cuales puede que se descarten para el posterior análisis de resultados. Así mismo, muchos de los datos al ser creados bajo un valor por (.), estos son reemplazados por (,) con el fin de establecer uniformidad y dar sentido al análisis de datos.

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