Soluciones Innovadoras desde las Matemáticas: Big data & branding

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Presentación de la ponencia Big Data & Branding: Un Caso Práctico Aplicado al Turismo, en el paraninfo de la Universidad del País Vasco/ Euskal Herriko Unibertsitatea.

Dados e análise

Big data & Branding: Un caso
práctico aplicado al turismo
Álvaro Fierro
alvaro.fierro@urbegi.com
Bilbao: 29/04/2014

Sumario
1. Datos estructurados Vs Datos desestructurados.
El turismo como la gran fuente de información
desestructurada
2. Modelizar los hábitos humanos a través de la
web para la toma de decisiones. Caso práctico: Islas
Baleares
3. El big data aplicado a las ciencias sociales

Datos estructurados
• Eurostat
• Banco Mundial
• Banco de España
• OCDE
• Instituto Nacional de Estadística
• Eustat
• Udalmap
• etc.

Datos semi estructurados y
desestructurados
• XML
• HTML
• Audio
• Vídeo
• Fotografías
• Correo electrónico
• SMS
• Artículos
• Whatsapp
• etc.

Big Data
• El 80% de los datos que se generan en el
mundo están desestructurados.
• Los datos desestructurados crecen 15 veces
más rápido que los estructurados

Ej. práctico: Baleares
*Objetivo: Paliar la desestacionalidad

Insights
δj= efecto multiplicador de las palabras clave sobre todas
las marcas durante todos los años/ meses/ días
-efecto global de la palabra clave sobre las búsquedas
-efecto global de cada submarca
-efecto global de cada periodo temporal
-efecto global de cada buscador
Conjunto de incrementos que se producen en la web a
consecuencia de las interacciones de los usuarios

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1. Big data & Branding: Un caso práctico aplicado al turismo Álvaro Fierro alvaro.fierro@urbegi.com Bilbao: 29/04/2014

2. Sumario 1. Datos estructurados Vs Datos desestructurados. El turismo como la gran fuente de información desestructurada 2. Modelizar los hábitos humanos a través de la web para la toma de decisiones. Caso práctico: Islas Baleares 3. El big data aplicado a las ciencias sociales

3. Datos estructurados • Eurostat • Banco Mundial • Banco de España • OCDE • Instituto Nacional de Estadística • Eustat • Udalmap • etc.

4. Datos semi estructurados y desestructurados • XML • HTML • Audio • Vídeo • Fotografías • Correo electrónico • SMS • Artículos • Whatsapp • etc.

5. Big Data • El 80% de los datos que se generan en el mundo están desestructurados. • Los datos desestructurados crecen 15 veces más rápido que los estructurados

6. Ej. práctico: Baleares *Objetivo: Paliar la desestacionalidad

8. Insights δj= efecto multiplicador de las palabras clave sobre todas las marcas durante todos los años/ meses/ días -efecto global de la palabra clave sobre las búsquedas -efecto global de cada submarca -efecto global de cada periodo temporal -efecto global de cada buscador Conjunto de incrementos que se producen en la web a consecuencia de las interacciones de los usuarios

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