Análisis y modelado en Ciencia de Datos: de la exploración al insight accionable

Del análisis descriptivo al modelado: elegir el enfoque según la pregunta

Una vez que los datos están comprendidos y listos para analizar, el siguiente paso es convertirlos en insights accionables. La clave para un principiante es aprender a elegir el método correcto según: (1) la pregunta, (2) el tipo de variable objetivo (si existe) y (3) la estructura de los datos (tiempo, usuarios, transacciones, etc.).

Una guía rápida para decidir:

• ¿Qué está pasando? → análisis descriptivo (agregaciones, distribuciones, cohortes, segmentación).
• ¿Por qué podría estar pasando? → hipótesis, comparación de grupos, análisis de confusores, cuidado con causalidad.
• ¿Qué pasará o qué debería pasar? → enfoques predictivos básicos (regresión/clasificación a nivel conceptual) y evaluación.
• ¿Qué palancas importan más? → importancia de variables (con interpretación cuidadosa).

Variables: tipos y rol en el análisis

En un análisis típico encontrarás:

• Variable objetivo (target): lo que quieres explicar o predecir (p. ej., churn, ventas, tiempo_de_entrega).
• Variables explicativas (features): factores potencialmente relacionados con el target (p. ej., precio, antigüedad, canal).
• Variables de segmentación: para comparar subgrupos (p. ej., país, plan, cohorte).

Tipos comunes de variables (y por qué importan):

• Numéricas (continuas o discretas): permiten promedios, percentiles, regresión.
• Categóricas (nominales/ordinales): permiten tasas por grupo, tablas de contingencia, clasificación.
• Temporales: habilitan tendencias, estacionalidad, cohortes y análisis “antes/después”.

Análisis descriptivo: convertir datos en señales

Agregaciones que responden preguntas reales

Las agregaciones son el “lenguaje” del análisis descriptivo: resumir para entender patrones. Un error común es agregar sin un propósito; en cambio, define primero el corte: ¿por usuario, por día, por pedido, por sesión?

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Ejemplos de preguntas y agregaciones:

• Retención: % de usuarios activos por semana desde su alta.
• Conversión: tasa de compra por canal y dispositivo.
• Operaciones: tiempo medio de entrega por ciudad y franja horaria.

# Pseudocódigo conceptual (no dependiente de librerías específicas) 1) Definir unidad de análisis (p. ej., usuario-semana) 2) Calcular métricas (p. ej., activo=1 si tuvo evento) 3) Agregar por segmento (p. ej., plan, país) 4) Comparar y priorizar diferencias relevantes

Segmentación: encontrar grupos con comportamientos distintos

Segmentar es dividir la población en grupos para observar diferencias útiles. Para principiantes, una segmentación práctica suele ser:

• Por negocio: plan, canal, región, categoría de producto.
• Por comportamiento: frecuencia de compra, recencia, gasto (ideas tipo RFM).
• Por etapa: nuevos vs. recurrentes, onboarding completo vs. incompleto.

Regla práctica: una segmentación es útil si (1) los grupos son interpretables, (2) accionables (puedes hacer algo distinto para cada grupo) y (3) estables (no cambian por ruido).

Análisis de cohortes: entender evolución en el tiempo

Una cohorte agrupa entidades por un evento inicial (p. ej., semana de registro o primera compra) y observa su comportamiento a través del tiempo. Es especialmente útil para separar crecimiento por adquisición vs. cambios reales en retención/uso.

Pasos típicos:

• Definir evento de inicio: fecha_registro o primera_compra.
• Definir ventana temporal: semanas o meses desde el inicio.
• Definir métrica: retención, compras por usuario, ingresos acumulados.
• Construir tabla cohorte (filas=cohortes, columnas=edad de cohorte).

Interpretación práctica: si las cohortes recientes retienen peor en Mes 1, puede indicar cambios en adquisición, producto o soporte. Antes de concluir, revisa confusores (ver sección de causalidad).

Correlación vs. causalidad: cómo no engañarte con los datos

Correlación: relación observada, no necesariamente causa

Dos variables pueden moverse juntas sin que una cause la otra. Ejemplo: usuarios que reciben más emails pueden comprar más, pero quizá es porque ya eran más activos y por eso entraron en un segmento de marketing.

Usos válidos de correlación:

• Descubrir señales para priorizar investigación.
• Seleccionar variables candidatas para un modelo predictivo.
• Detectar redundancia entre variables (multicolinealidad conceptual).

Confusores: el “tercer factor” que distorsiona

Un confusor es una variable que afecta tanto a la supuesta causa como al efecto, creando una relación engañosa. Ejemplo:

• Observas que “usar la función X” se asocia a menor churn.
• Confusor posible: “usuarios avanzados” usan más la función X y también churnean menos.

Cómo actuar como principiante:

• Listar 3–5 confusores plausibles (antigüedad, plan, país, canal, tamaño de cuenta).
• Comparar dentro de segmentos (p. ej., solo usuarios nuevos, o solo plan Pro).
• Usar controles simples: comparar grupos con características similares.

Formulación de hipótesis: del hallazgo a una prueba razonable

Una hipótesis útil conecta una acción con un resultado medible y define el mecanismo esperado. Estructura recomendada:

• Hipótesis: “Si hacemos A, entonces B cambiará en dirección D, porque M”.
• Métrica principal: qué medirás (p. ej., conversión, retención).
• Segmento: para quién aplica (p. ej., nuevos usuarios).
• Ventana temporal: cuándo esperas ver el efecto.

Ejemplo:

• “Si reducimos el tiempo de entrega en la ciudad Z, entonces la recompra a 30 días aumentará, porque mejora la satisfacción post-compra.”

Enfoques predictivos básicos (conceptual): regresión y clasificación

El modelado predictivo busca estimar un resultado a partir de variables. No es “magia”: es una forma sistemática de aprender patrones de datos históricos para generalizar a casos nuevos.

¿Regresión o clasificación?

• Regresión: el target es numérico (p. ej., ingresos esperados, tiempo de entrega). Salida: un número.
• Clasificación: el target es una clase/categoría (p. ej., churn sí/no, fraude sí/no). Salida: clase o probabilidad.

Regla práctica: si tu decisión depende de un umbral (“si probabilidad > 0.7, intervenir”), estás en un caso típico de clasificación probabilística.

Guía paso a paso: pipeline predictivo mínimo (sin entrar en código específico)

1. Definir el target con precisión: por ejemplo, churn_30d = 1 si el usuario no tuvo actividad en 30 días posteriores a una fecha de referencia.
2. Elegir la unidad de predicción: usuario, pedido, cuenta, sesión. Esto define cómo agregas features.
3. Construir features “disponibles en el momento”: evita usar información futura (fuga de datos). Ejemplo: para predecir churn a partir del día 0, no uses eventos del día 10.
4. Separar entrenamiento y evaluación: idealmente respetando el tiempo (entrenar con meses anteriores, evaluar con meses posteriores) si hay dinámica temporal.
5. Entrenar un modelo base: empieza simple (p. ej., regresión lineal/logística a nivel conceptual) para tener referencia.
6. Evaluar con métricas alineadas al objetivo: clasificación (precisión/recall, AUC, matriz de confusión), regresión (MAE/RMSE). Elige según el costo de errores.
7. Revisar errores y sesgos: ¿en qué segmentos falla más? ¿hay drift temporal?
8. Traducir a acción: definir umbrales, capacidad operativa y experimento/seguimiento.

Ejemplo conceptual (clasificación de churn):

• Target: churn en 30 días.
• Features: recencia, frecuencia, tickets de soporte, uso de funciones clave, plan.
• Acción: ofrecer onboarding adicional a usuarios con probabilidad alta, priorizando segmentos donde la intervención es viable.

Importancia de variables: útil, pero con cuidado interpretativo

La importancia de variables intenta responder: “¿qué variables contribuyen más a la predicción del modelo?”. Es valiosa para:

• Priorizar palancas potenciales (qué investigar o intervenir).
• Simplificar modelos (quitar variables poco informativas).
• Detectar proxies (variables que representan otra cosa).

Precauciones clave:

• No es causalidad: que una variable sea importante no significa que cambiarla cause el resultado.
• Puede reflejar sesgos del proceso: por ejemplo, “número de contactos con soporte” puede ser importante porque el soporte se activa cuando ya hay problemas.
• Importancia depende del conjunto de variables: si dos variables son similares, el modelo puede repartir o concentrar importancia arbitrariamente.

Buenas prácticas para principiantes:

• Combinar importancia con análisis descriptivo (tasas por cuantiles/segmentos) para validar coherencia.
• Revisar confusores y variables “post-tratamiento” (que ocurren después del fenómeno).
• Documentar interpretaciones como hipótesis, no como verdades.

Estructura recomendada de notebook o reporte analítico

Una estructura clara hace que tu trabajo sea reproducible y fácil de revisar. Puedes usar este esqueleto tanto en un notebook como en un documento.

1) Objetivo

• Pregunta principal (una frase).
• Decisión que habilitará (qué se hará distinto con el insight).
• Métrica(s) de interés y segmento.

2) Datos

• Tablas/fuentes usadas y periodo.
• Unidad de análisis (usuario, pedido, etc.).
• Definiciones operativas (cómo se calcula churn, conversión, etc.).

3) Metodología

• Análisis descriptivo: agregaciones, segmentación, cohortes.
• Hipótesis evaluadas y controles/segmentos usados para confusores.
• Si hay modelo: definición de target, features, partición train/test, métricas.

4) Hallazgos

• 3–5 hallazgos numerados, cada uno con evidencia (tabla/gráfico) y magnitud.
• Qué segmentos destacan y por cuánto.
• Si hay modelo: desempeño y principales variables (con advertencias interpretativas).

5) Limitaciones

• Posibles confusores no observados.
• Calidad o cobertura de datos que afecte resultados.
• Generalización: ¿aplica a todos los países/canales/periodos?

6) Siguientes pasos

• Acciones recomendadas (operativas o de producto) y cómo medir impacto.
• Experimentos o validaciones adicionales (p. ej., prueba controlada, análisis por subgrupos).
• Mejoras de datos/features (qué capturar o instrumentar).