Este trabajo fue realizado para completar los requisitos del Curso de Introducción a la Ciencia de Datos y el Big Data de la Universidad de Monterrey

1. Modelo basado en ciencias de datos
aplicado en una organización
Librería Iztaccihuatl
Yanett Rubilar Jamen
21/11/2022
Este trabajo es realizado para completar los requisitos del Curso de Introducción a la Ciencia
de Datos y el Big Data de la Universidad de Monterrey

2. Contenido
Introducción.................................................................................................................................. 3
Archivos fuentes............................................................................................................................ 4
Definición de Indicadores (KPI’s)................................................................................................... 6
Definición del tipo de Análisis....................................................................................................... 6
Análisis Descriptivo ............................................................................................................... 6
Análisis Predictivo, ................................................................................................................ 6
Decisiones a tomar........................................................................................................................ 6
Estrategia de implementación ...................................................................................................... 7
Conclusiones ................................................................................................................................. 8

3. Introducción
La Librería Iztaccihuatl ubicada en la ciudad de Monterrey, Nuevo León, México ha
decidido desarrollar un proyecto basada en ciencia de datos para mejorar sus
indicadores de desempeño (KPI’s) y a la vez desarrollar una mejor estrategia en la
toma de decisiones.
Para ello se analizan las fuentes de información externas e internas de la organización
a través de herramientas computacionales para generar un modelo basado en Ciencia
de Datos como apoyo a la toma de decisiones.

4. Archivos fuentes
En la carpeta denominada “datasets_books” se encuentran los siguientes archivos de la
organización a analizar.
books;
top_books;
raitings;
to_read.
El archivo “books” contiene los siguientes datos:
Id - Identificador del registro
Book Id - Identificador del libro
Number Editions - Número de ediciones
ISBN - Clave estándar internacional del libro
ISBN13 - Clave estándar extendida internacional del libro
Authors - Autor del libro
Original Publication - Fecha de publicación
Original Title - Título original del libro
Title - Título del libro
Language Code - Clave de idioma del libro
Average Rating - Promedio de la clasificación del libro
Image - Enlace a la imagen de la portada del libro
Small Image - Enlace a la imagen en versión optimizada de la portada del libro.
El archivo “top_books” contiene los siguientes datos:
Position - Posición del libro en la clasificación del libro
ISBN - Clave estándar extendida internacional del libro
Title - Título del libro
Author - Autor del libro
Imprint - Editorial
Publisher Group - Grupo Editorial

5. Volume - Volumen de ventas hasta el 2010
Value - Ventas determinadas por el volumen
RRP - Precio recomendado para minoristas
ASP - Precio promedio para venta
Binding - Tipo de encuadernación
Publ Date - Fecha de publicación
Product Class - Clasificación del libro
Classification - Clasificación General del libro
El archivo “ratings” contiene los siguientes datos:
Book Id - Identificador del libro
User Id - Identificador del cliente/usuario que clasifico un libro
Rating - Nivel de clasificación del libro.
El archivo “to_read” contiene los siguientes datos:
User Id - Identificador del cliente/usuario que clasifico un libro
Book Id - Identificador del libro
El archivo “books” contiene los datos generales de cada libro existente en la librería y además
menciona el promedio de clasificación de cada libro de acuerdo a las votaciones y compras del
cliente.
El archivo “top_books” contiene el top 20 de los libros más vendidos de acuerdo a una
clasificación general.
El archivo “ratings” contiene los datos de los libros más votados por los clientes dentro del sitio
web de la librería.
El archivo “to_read” contiene las recomendaciones que cada cliente o usuario realiza en el
sitio web sobre libros para leer.

6. Definición de Indicadores (KPI’s)
 Los KPI a implementar para mejorar la estrategia de ventas de la librería son los
siguientes:
o ¿Cuáles son los Libros más vendidos?
o ¿Cuáles son los Libros más recomendados?
o ¿Cuáles son los Libros menos vendidos?
o ¿Cuáles son los Libros menos recomendados?
o Monto de Ventas por libro.
o Precio promedio de venta de los libros más vendidos
o Precio recomendado para minoristas de los libros más vendidos
o Clasificación de los libros más vendidos
o Clasificación de los libros más recomendados
Definición del tipo de Análisis
Se utilizarán los siguientes tipos de Análisis:
Análisis Descriptivo, el cual me permite analizar la historia de las ventas que ha tenido
en el tiempo la librería.
Análisis Predictivo, el cual me permite, analizar el futuro de las ventas en base a algunas
decisiones en base de los resultados obtenidos.
Decisiones a tomar
 Dado que el Análisis Descriptivo, nos permite analizar lo ocurrido en el pasado,
podemos revisar los indicadores acerca de los libros que han tenido mayor número de
ventas, categorizar los libros más vendidos, los más recomendados, los que generaron
más ganancias, las categorías más solicitadas, los libros que fueron menos
recomendadas y los libros que generaron menos utilidades.
 Utilizando el Análisis Predictivo, podremos tomar algunas decisiones acerca del
stock actual de libros y así determinar cómo se afectarán las ventas en el futuro y por
lo tanto, en este caso el objetivo principal es obtener mejores ganancias. Para ello las
acciones a realizar serán elevar los precios de las categorías más recomendadas,
aumentar el stock de la clasificación de los libros más vendidos y generar ofertas sobre
los libros menos recomendados a fin de reducir el stock y recuperar ingresos.

7. Estrategia de implementación
La estrategia será incrementar las ventas, analizando los KPI’s de acuerdo a lo
siguiente:
o KPI: ¿Cuáles son los Libros más vendidos?
 Aumentar el stock
o KPI:¿Cuáles son los Libros más recomendados?
 Aumentar el stock y aumentar el precio
o KPI:¿Cuáles son los Libros menos vendidos?
 Crear promociones de ventas (descuentos especiales, por ejemplo: por
compras de 1 libro recomendado lléveselo por un 50% o llévelo gratis
si compra 2 libros recomendados)
o KPI:¿Cuáles son los Libros menos recomendados?
 No realizar pedidos de estos libros, tratar de reducir el stock a la
mayor brevedad posible
o KPI:Monto de Ventas por libro
 Tratar incrementar el stock de los top 10 libros que generaron mayor
volumen de ventas
o KPI:Precio promedio de venta de los libros más vendidos
 Elevar el precio promedio de los libros mas vendidos a fin de mejorar
el margen
o KPI:Precio recomendado para minoristas de los libros más vendidos
 Crear promociones descuentos por volumen a minoristas para bajar el
precio unitario
o KPI:Clasificación de los libros más vendidos
 Incorporar mayor cantidad de libros al stock actual de este tipo de
clasificación de los libros más vendidos.
o KPI:Clasificación de los libros más recomendados
 Incorporar mayor cantidad de libros al stock actual de este tipo de
clasificación de los libros más recomendados.

8. El proceso de evaluación considerará un control periódico mensual a fin de analizar los
KPI’s definidos y validar su comportamiento, en base a las ventas obtenidas, libros
recomendados y clasificación de libros.
Conclusiones
Las buenas prácticas, en forma permanente, hará una evaluación de la correlación de
las variables definidas (KPI’s) y se realizarán los ajustes necesarios para la toma de
decisiones.
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