Las cuatro preguntas del análisis van en orden y cada una se apoya en la anterior
¿Hasta dónde puede llegar un análisis con estos datos?
1 El problema
Se espera que la analítica no se quede en contar lo que pasó y que diga qué hacer. Las herramientas con IA prometen justo eso: subir el fichero y recibir recomendaciones.
2 Por qué engaña
El error es saltar de la primera pregunta a la última. Del «agosto vende más» se pasa al «hagamos la campaña en agosto» sin haber preguntado por qué vende más ni si lo seguirá haciendo. La recomendación parece sólida, pero no tiene base.
3 El principio
4 La solución
Contestar las cuatro en orden, cada una con su prueba, y dejar escrito en qué peldaño se paró el análisis. Detenerse en el tercero es aceptable si se explica.
5 Qué pasa con estos datos
- 1Descriptiva · ¿Qué pasó?
Se facturaron 48.069.780 € válidos en 19.984 ventas, con un ticket medio de 2.405,41 €.
En esta web: páginas 7 a 10
- 2Diagnóstica · ¿Por qué pasó?
Islas Baleares factura más por venta que Murcia porque vende más Servidor Rack Xeon: el 15,0 % de sus ventas frente al 5,9 %. Producto a producto, las dos quedan muy cerca.
En esta web: la paradoja de Simpson
- 3Predictiva · ¿Qué pasará?
La satisfacción de la próxima venta no se puede anticipar: el mejor modelo saca un R² de prueba de -0,002, lo mismo que predecir la media.
En esta web: página 16
- 4Prescriptiva · ¿Qué hacer?
Revisar las 16 ventas imposibles, validar los datos en la captura y crear un código de cliente. Ninguna de las tres sale de una predicción.
En esta web: página 18
6 Para qué sirve
Para leer cualquier recomendación, propia o de una IA: se pregunta en qué peldaño se apoya cada frase. Una recomendación sin diagnóstico ni predicción debajo es una opinión presentada como informe.
El detalle técnico
Cada peldaño toma
sus cifras de su página: eda.json, inferencia.json (f9_simpson)
y ml.json (prediccion_satisfaccion).