Ir al contenido principal

SegmentaNet y R

En breve será presentado SegmentaNet, el nuevo proyecto en el que ando metido en los últimos seis meses. Un proyecto que con el respaldo y la aportación de todos los miembros del equipo de TESI a los que agradezco su apoyo. A Vicent Rosell y a Elsa Sebastià por su aportación día a día escribiendo código; al resto de programadores de TESI, Carles Climent, Carlos Anduj, Vicent Baixauli, Amalia Curiel, Eduardo Moreno, Enric Sanchis y también a Raúl Piera, reciente incorporación al equipo de soporte: sin que asumiérais una gran parte de nuestro trabajo, esto no hubiera sido posible. Del mismo modo, gracias a Josep, Raquel, Ángel y Yolanda por liberarnos de mucha carga de trabajo y de contactos con usuarios de nuestro software.

Acabados los agradecimientos, debo decir que SegmentaNet,será una plataforma de reporting para usuarios con necesidades de análisis de datos básico (descriptivos, tablas, gráficos) y de presentación de resultados, organizados en dashboards o con acceso individual.

Pero fundamentalmente, y es por lo que escribo este post en mi blog, quiero hablaros de la integración que hemos habilitado en SegmentaNet,con el software R. Además de las grandes prestaciones que pueda ofrecer SegmentaNet,de forma básica, se ofrece la posibilidad de poder editar y ejecutar scripts de R en los planes más altos y sólo ejecutarlos en los planes inferiores.

R se está convirtiendo en la herramienta de referencia alternativa a SPSS  en el análisis de datos y ahora junto con SegmentaNet, también en el reporting. En las próximas semanas iré posteando experiencias y casos de uso que estamos planteando para que veas que R es también para ti. Sí, hay que escribir las instrucciones de ejecución, pero es lo que nos va a permitir ser muy flexibles y adaptarnos a las necesidades que tiene cada cliente final, que todos hemos "sufrido en nuestras carnes".

Por ahora, os recomiendo dos paquetes de R que me han impresionado: expss y highcharter. Ambos paquetes me han ayudado a poder atender las necesidades que en la fase de desarrollo hemos ido acometiendo. No se usan de forma directa en SegmentaNet,, pero sí los podemos usar en nuestros scripts. Te recomiendo visites los sitios "comerciales" de ambos paquetes para que veas con tus ojos lo que se puede hacer, sobre todo HighCharts (utilizado por SegmentaNet), y la documentación de Joshua Kunst, desarrollador de highcharter.

Entradas populares de este blog

Barbwin2R, o como pasar datos de BarbWin a R

Son muchas las veces que ya me han preguntado por cómo manipular los datos (transformaciones, cálculos, reediciones, etc) para luego llevarlos a R. Está claro que desde EXCEL o CSV (texto), es directo, y también con SPSS, siendo este último el preferido, pues conserva las etquetas de variable y de los valores.
Dado que mi conocimiento sobre R, aunque mayor día a día, está a años luz de lo que podría considerarse un óptimo para trabajar única y exclusivamente con R, sigo utilizando mi BarbWin de siempre, aunque cada vez más haya procesos que hago con R. Para mí ha sido un descubrimiento esta aplicación, y no dejo de hablar de sus bondades y su potencial de integración con otras herramientas de análisis y publicación a todos los que me quieran escuchar y sean habituales del análisis de datos. Está claro que con otros usuarios, es mejor ni mentar R y sus infinitas bondades.
Así que la pregunta que plantea esta entrada tiene una respuesta que sembrará más confusión: SPSS.
Así es, guardan…

Errores y encuestas

Errores y encuestas son dos términos que viajan conjuntamente en el mundo de la investigación de mercados. El error es inherente al ejercicio de la encuesta. No hay encuestas sin errores. Aquí os dejo dos gráficos que utilizo en mis sesiones de investigación que muestran las diferentes fuentes de error que pueden existir en una encuesta. Por un lado, el reconocimiento de  lo que viene a ser llamado el error total, que agrupa aquellos errores que pueden ser atribuibles al muestreo, y aquellos que no provienen del hecho de trabajar con muestras. Este grupo, es la fuente de error que debemos tratar de minimizar.



El segundo gráfico, muestra las diferentes formas en las que el error de respuesta y otros, se puede materializar. Y es evidente que todos ellos son trabajables y mejorables en elementos que forman parte del plan de investigación:

Planteamiento de la investigación
Diseño de la investigación
Formación del entrevistador
Formulación de las preguntas: enunciado, tipo de respuesta solicita…