El documento habla sobre la ciencia de datos en medios digitales. Explica cómo usar métricas clave de negocio para predecir la demanda y segmentar audiencias mostrando el contenido correcto a las personas adecuadas. También cubre el etiquetado de contenido, análisis de redes sociales, y usar grafos para organizar la información. Finalmente, enfatiza la importancia de contar historias en los datos de una manera empática y honesta.

1. http://sg.com.mx/dataday #datadaymx
Data Science en
Medios Digitales
Liliana Millán Núñez
@silil3
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2. Agenda
• KPIs *Demand* Forecast
• Segmentación de audiencias
• Etiquetador de contenido editorial
• Análisis de redes sociales
• Grafos como estructuras de organización de
información

3. ¿Por qué DS en medios
digitales?
• Huella digital
• ¿Cómo almacenarla?
• ¿Cómo aprovecharla?

4. KPI’s del negocio
• Identificar las métricas más
importantes para los CxO’s
• Crear una cultura de datos
• *Demand* forecast

5. Segmentación de Audiencias
“Mostrar el contenido correcto a la persona correcta
en el momento correcto por el medio correcto”

6. Etiquetador de contenidos
editoriales
• ¿Qué es?
• ¿Por qué es importante?

7. Análisis en redes sociales
• Comunidad de la marca
• Mantener y crecer ‘orgánicamente’ la comunidad
• Longitud de mensajes
• Tipos de post (link, photo, status, video, etc.)
• Lenguaje a ocupar
• Estructura del mensaje
• …

8. Grafos como estructura de
datos
• Ontologías
• Información segmentada por años, tema,
personajes, imágenes, …

9. …lo que yo he aprendido en
el camino
• Empatía
• Expresar el valor de modelo en términos del negocio
• Contar la historia en los datos
• Conclusiones acompañadas de evidencia en los
datos
• Honestidad y ética
• Hacer sinergia

10. ¿Preguntas?

11. http://sg.com.mx/dataday #datadaymx
Gracias !!!
liliana.millan@gmail.com