Este documento presenta dos partes de un proyecto de análisis de datos. La primera parte pide responder preguntas sobre Big Data, datos estructurados vs. no estructurados, y los beneficios y desafíos de usar R para el análisis de datos. La segunda parte instruye al lector a descargar datos históricos de precios de acciones y realizar un análisis exploratorio usando R para identificar oportunidades de inversión.
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1. Parte 1: Teora
Responda cada pregunta en no ms de doscientas cincuenta palabras.
Escriba sus respuestas en un documento de Word o en un bloc de notas, nombre el archivo con
su apellido y envelo.
Qu es Big Data? Por qu es importante? Proporcione ejemplos especficos de cmo se pueden usar
los grandes datos en los negocios.
Diferenciar entre datos estructurados y no estructurados.
Explicar la visualizacin de datos: beneficios y peligros.
Cules son los beneficios de usar R para administrar grandes cantidades de datos para anlisis?
Compare con las hojas de clculo y tambin analice los posibles desafos del uso de R (incluido R-
Studio/otros IDE integrados).
Parte 2: anlisis exploratorio
Ir a finance.yahoo.com?Usar el paquete R-Studio y quantmod - Descargar datos de 3 aos hasta
el 14/03/2018 para citi, mfg, gs, wfc, bpmx
Realizar anlisis exploratorio, completo? Crear grficos
Prepare un marco de datos en R que cubra las siguientes acciones (bsqueda de datos en
finance.yahoo.com):
citi, mfg, gs, wfc, bpmx
Los datos deben contener las siguientes variables para cada una de las acciones anteriores:
smbolo, precio de cierre a partir del 14/03/2018, capitalizacin de mercado, beta, dividendo,
rendimiento, objetivo estimado a 1 ao.
Realice un anlisis exploratorio: qu accin parece interesante y por qu?
Comente/comparta sus propios pensamientos basados en su anlisis: entre 50 y 90 palabras como
mximo.
Dnde pondras tu dinero?