Mapa de delitos por municipio – Investigación Datlas

Ahora que avanzan las campañas escuchamos a algunos candidatos hablar sobre cómo varía la “percepción” de seguridad en su municipio. En ese sentido es de utilidad regresar a investigaciones sobre cómo ha avanzado la inseguridad en distintas regiones del país. Esto para localizar si la percepción que mide el INEGI en una encuesta a la población se relaciona con la realidad de delitos denunciados. En esta columna compartiremos algunas de las prácticas de análisis que podemos llevar a cabo con estos datos.

Si tuviste oportunidad de leer nuestra columna “La inseguridad en México” habrás leído que en el país dos institutos publican datos: SESNSP e INEGI. Pero… recientemente hemos identificado una fuente integradora en GOBMX titulada “datos delictivos” que tipifica distintos tipos de delitos por municipio del 2015 a Marzo el 2021.

¿Qué tipos de delitos se enlistan en estas bases de datos?

¿A qué nivel se segmentan los datos?

A nivel municipal. Podemos navegar por Estado y Municipio. Los registros son denuncias de los delitos antes mencionados con especificaciones de subcategoría como, por ejemplo, robo con violencia o sin violencia.

¿Ejemplos de aplicación?

Podemos hacer contrastes entre municipios . Por ejemplo en el caso de Nuevo León 3 deliticos tipificados como: Abuzo de confianza, abuzo y acoso sexual.

Para CDMX podemos contrastar los delitos catalogados como “Narcomenudeo” para identificar si existe una tendencia entre municipios y en qué meses del año hay que estar más alerta.

Ejemplo usando mapas

En ese sentido normalizar los datos por determinada cantidad de habitantes. Esto quiere decir que un incidente como “Robo” o “Rapto” puede ser más alto en una geografía sobre otra sólo por el simple hecho de que existe más población. En se sentido podemos estimar estos delitos por cada “10,000 habitantes”. Así hacemos más comparables los delitos.

En Nuevo León y CDMX generamos una capa tipo “shapefile” donde integramos a nivel municipio el promedio mensual de los registros agregados de todos los delitos por cada 10,000 habitantes. Podemos identificar los tipos de delitos que podrían interesarle a un área de daño patrimonial de un corporativo. En este caso generamos capas con conteos de: Amenazas, Daño a la propiedad, Narcomenudeo, Rapto, Robo y Secuestro.

Siendo este caso, con este indicador comparable, identificamos en Nuevo León: Vallecillo con 17.18, Dr. González con 14.34, Lampazos con 12.46, General Bravo con 11.5 y Mina con 10.47. Monterrey, en contraste, tendría solo 5.09

Para CDMX cuenta con un excelente mapeo sobre ubicaciones de incidentes. Puedes leer el “mapa del crimen de cdmx” si te interesa conocer más. Por nuestra parte y usando los mismos criterios del mapa de Nuevo León con utilidad para corporativos identificamos lo siguiente CDMX.

Cuauhtémoc con 21.22, Benito Juárez 15.38, Miguel Hidalgo 14.31, Venustiano Carranza 12.11 y Azcapotzalco 11.37

Hasta aquí la columna de hoy ¿Qué otros usos le darías a los datos? ¿Cuál es el mejor método de dimensionamiento de délitos? ¿Están relacionadas las cifras de delitos con la percepción de inseguridad que publica el INEGI?

Coméntanos en redes sociales @DatlasMX . Síguenos en nuestro podcast para aprender más de analítica y transformación digital.

Saludos

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Utilities: abundancia de datos y gran oportunidad para analítica y big data – Investigación DATLAS

Hace alrededor de un mes tuvimos la oportunidad de tener como invitado en nuestro podcast Café de Datos al Global Head of AI & Analytics en Telefónica IoT & Big Data Tech el gran Antonio Pita Lozano con quien estuvimos platicando acerca de la ciencia de datos como una carrera profesional, como ensamblar equipos de ciencia de datos en las organizaciones e incluso nos comentó acerca del Máster en Ciencia de Datos del cual es director en KSchool. En esta columna vamos a tomar una de las aportaciones que más nos sorprendió de la charla con Antonio para profundizar un poco más.

Para iniciar, como es costumbre con nuestros invitados en el podcast, les pedimos que nos compartan ¿con quién se tomarían un café? si pudieran elegir a cualquier personaje de la historia. En este caso Antonio nos comentó un par de nombres famosos, pero terminó inclinándose por Alan Turing. Para quien no lo conozca Alan Turing fue un matemático nacido en Reino Unido que fue un protagonista del desarrollo del campo de la teoría computacional. Recientemente se hizo más famoso por su función de criptógrafo descifrando mensajes de los “nazis” con la máquina ENIGMA después de la segunda guerra mundial. De hecho en Datlas le hicimos un homenaje a este gran personaje por el Día de Muertos que celebramos en México, puedes ver el altar homenaje aquí.

Después de este pequeño ritual de bienvenida para calentar motores Antonio nos relató un poco de su carrera y desarrollo profesional. Durante este bloque comentamos acerca de la transformación digital que han experimentado, y aprovechado, algunos grandes sectores económicos como lo es la industria financiera. Asimismo le pedimos a Antonio que nos diera su perspectiva alrededor de sectores o industrias que tuvieran grandes cantidades de datos y al mismo tiempo una gran oportunidad de aprovecharlos o explotarlos de una mejor manera. Sorprendentemente para nosotros, Antonio nos hizo notar que uno de los sectores que ha tenido una inmersión importante en temas de analítica de datos, después del sector financiero, ha sido el sector de las Utilities y quisimos profundizar un poco en esta parte.

¿Qué son las Utilities?

Las utilities es la denominación en inglés de aquellas compañías que pertenecen al sector energético y de servicios colectivos que prestan servicios de los cuales no se puede prescindir como por ejemplo: electricidad, gas, agua, residuos, etc.

Se consideran empresas seguras puesto que los ingresos son estables, sin embargo, debido a la gran inversión que requieren, suelen tener grandes cantidades de deuda, provocando una gran sensibilidad ante los cambios en la tasa de interés. Un aumento de la tasa de interés, va acompañado del incremento de la deuda, lo que provoca que el funcionamiento de las Utilities sea mejor cuando las tasas de interés están decayendo o se mantienen bajas.

¿Cómo aprovechan el Big Data y la analítica de datos las Utilities?

Antes que nada hay que entender que estas empresas apalancan otra de las grandes tendencias de la transformación digital que es el Internet de las Cosas (IoT) y los sensores.

Growing Technology Acceptance Boosts Demand for IoT in Utilities

Esta nueva forma de obtener datos les permite generar casos de uso como:

Predicción, detección y prevención de cortes de energía

Un corte de energía puede hacer que todo un país se detenga, como el apagón del noreste de 2013 que afectó a más de 45 millones de personas en los Estados Unidos. Las condiciones climáticas desfavorables son una de las principales causas de tales cortes. Las Utilities están construyendo una infraestructura y sensores más inteligentes para mejorar la previsibilidad y prevenir estos escenarios de interrupciones.

Los sistemas modernos de cortes de energía emplean soluciones en tiempo real que operan en base a datos en vivo y algoritmos inteligentes para predecir y prevenir cualquier situación posible.

Estos sistemas son capaces de predecir el impacto de cualquier eventualidad cercana a la red, posibles cortes causados ​​debido a eventos de medidores inteligentes, cortes específicos de la región y más.

Gestión de carga inteligente

Para gestionar de forma eficiente la carga de energía, las Utilities necesitan equilibrar de forma estratégica e inteligente la demanda de energía con un suministro de energía óptimo en un período de tiempo determinado. Tener un sistema de gestión de carga inteligente les permite cubrir los requisitos de gestión de red de extremo a extremo, incluidas la demanda y las fuentes de energía con la ayuda de fuentes de energía distribuidas, sistemas de control avanzados y dispositivos de uso final.

Todos los componentes del sistema de gestión generan datos. Al aplicar análisis de Big Data, las empresas pueden tomar decisiones con precisión con respecto a la planificación y generación de energía, la carga de energía y la estimación del rendimiento.

▷ Mantenimiento Predictivo - Digitalización y optimización de las fábricas

Gestión preventiva de activos

Dado que es una industria intensiva en activos y depende en gran medida del rendimiento óptimo de sus equipos e infraestructura de red. La falla de estos activos puede causar serios problemas de distribución de energía y, en consecuencia, mermar la confianza del consumidor. Por lo tanto, prevenir este tipo de incidentes es una de las principales prioridades de la industria.

Para el mantenimiento preventivo de equipos, el Big Data y la analítica viene al rescate. Los activos están integrados con sensores inteligentes, rastreadores y soluciones de datos que transmiten información en tiempo real al centro. Los datos recopilados se pueden procesar y analizar para identificar posibles problemas con el mantenimiento del equipo, lo que permite un manejo proactivo de la situación.

Mayor eficiencia operativa

Aprovechar los datos en tiempo real de los activos relacionados con la tasa de actividad, el estado de las operaciones, el tiempo, el análisis de la oferta y la demanda, y más, ayudan a las empresas de Utilities a optimizar la eficiencia energética y el rendimiento de los activos. Las aplicaciones de Big Data y analítica les permiten mejorar la confiabilidad, la capacidad y la disponibilidad de sus activos de red mediante el monitoreo continuo del costo y el rendimiento.

Y… ¿de que tamaño es el mercado?

Finalmente, Antonio nos hizo reflexionar acerca de las aplicaciones de Big Data, analítica de datos, Internet de las Cosas y sensores que tiene este sector. Hemos visto ejemplos claros y aplicaciones con casos de negocios sustentados, pero como emprendedores, como proveedores de soluciones de analítica, la última disyuntiva que pudiéramos tener es ¿de qué tamaño es el pastel? y justo nos dimos cuenta que la inversión en analítica por parte de las Utilities ha venido creciendo desde el 2012 y el año pasado logró posicionarse en $3.8 billones de dólares, de los cuales Latinoamérica participa con alrededor de $0.5 billones de dólares.

Así que, al igual que nosotros esperamos que hayas aprendido como nosotros un poco más alrededor de una industria que a pesar de ser longeva tiene una gran oportunidad y ya esta adoptando nuevas tecnologías.

Si eres emprendedor, profesionista o simplemente te interesa adentrarte al mundo de la ciencia de datos te recomendamos escuchar el Episodio #44 de nuestro podcast Café de Datos con Antonio Pita y conocer más acerca del Máster en Ciencia de Datos de KSchool del cual Antonio es el director y tiene un modelo muy interesante de aprendizaje basado no solo en la teoría sino también en la práctica.

Hasta aquí la columna de hoy, no olvides compartirla con tus colegas y seguirnos en nuestras redes sociales como @DatlasMX

Bibliografía:

BigDataissuesandopportunitiesforelectricutilities.pdf

The role of big data analytics in Energy & Utilities (cigniti.com)

Utility | WikiFinanzas – Finanzas para Mortales (wiki-finanzas.com)

El futuro de la seguridad PARA SMART CITIES (FT. ANALITICA DE DATOS) ¿problemas de privacidad? –

Recientemente podrás haber leído nuestra columna de “CODED BIAS” , el documental de Netflix donde se hace referencia a la inteligencia artificial como potencial causante de un futuro donde las decisiones tomadas por máquinas llevan una carga de sesgo humano. Esta carga es la que genera categorizaciones equivocadas cómo no identificar a personas de razas no blancas, detener personas en la calle por malas interpretaciones, entre otras.

En este episodio daremos un paso adelante y profundizaremos en cómo tecnologías y analítica de datos se combinan para dar pasos avanzados en el tema de seguridad. También reflexionaremos sobre si esto generaría problemas para la privacidad de las personas.

Para entrar motivados a esta columna comenzaremos dando una idea de qué tipo de tecnologías ensamblan a una de las cadenas más famosas de comida rápida.

¿Qué lograron? Apps para pedir bajo demanda, segmentación de visitantes, escaneo de placas, recomendaciones sugeridas, personalización de órdenes en pantallas, auto-servicio para dudas y comentarios y sobre todo hiper-personalización.

Si ellos lo lograron para vender más hamburguesas… ¿Una ciudad lo podrá hacer para cuidar a sus personas?

¿Qué aplicaciones de analítica de datos son usadas al día de hoy para seguridad de la ciudadanía?

1) Identificación de personas por cámaras de seguridad

Las cámaras de CCTV son implementaciones cada ves más frecuentes por delegaciones y municipalidades para monitorear la seguridad en la ciudad. De hecho, puedes ver nuestro blog de “Análisis de cámaras CCTV en el mundo”. donde ciudades como Monterrey acumularon 4.18 cámaras por kilómetro cuadrado (4,000 cámaras) para el 2020. Pero por otro lado, ciudades como Londres tienen 67.5 CCTVs por km2 o Taiuyan China 120 cámaras por km2.

2) Detección de personas contrastando inventarios de imágenes

Además de que las cámaras detecten personas, las CCTVs de más alta definición tienen potencial de hasta 50x de zoom óptico, además de otro tanto digital. Con esto se pueden obtener resoluciones completas de personas. Si estas imágenes se contrastan contra bases de datos de imágenes ciudadanos, por ejemplo en México, de las credenciales de elector para votar o licencias de conducir, es posible deducir quién es la persona que se mueve en la ciudad y dónde gracias a la ubicación de las cámaras.

3) Identificación de autos mediante placas

Una de las más sofisticadas es la detección de placas de autos. Se instalan estos detectores en entradas, accesos, casetas y también en las vías más importantes de la ciudad para detectar las rutas que toman autos.

Imagínense en una persecución, sería sencillo identificar un auto si tenemos sus placas considerando que en una base de datos sabemos donde y en qué momento se han estado movilizando autos con esas placas.

Si quisieras entender cómo funcionan estos algoritmos de clasificación te recomiendo revisar este blog de supervisados vs no supervisados.

4) Etiqueteo de objetos en toma para generar filtros

Hay “ejércitos” de personas y compañías que hoy día se dedican a etiquetar objetos en vídeos y fotografías para poder entrenar filtros en CCTV. De manera en que si quiero detectar autos blancos en el video puedan ser eliminados todos los autos que no sean de ese color. Así como las motocicletas y facilitar las persecuciones de los oficiales.

5) El principio de una ciudad inteligente: Centros de monitoreo

C4 Municipal, C5 Estatales y mecanismos de monitoreo en las ciudades. El principio de ciudades inteligentes es capacitar equipos que puedan monitorear y convertir todos estos datos en protocolos de seguridad. Así como de prevención.

También te puede interesar nuestro podcast donde hablamos de cómo analizar datos para proteger tu negocio.

6) Análisis de reportes vía redes sociales y reportes de ciudadanía

En Monterrey, Nuevo León, México plataformas ciudadanas como CIC han dado de alta la plataforma de CIVIX – Análisis (Liga: https://analisis.civix.mx/ ) en dónde se pueden visualizar y dar seguimiento a denuncias ciudadanas.

¿Y hay preocupaciones por la privacidad ?

La conversación, desde el documental de social dilemma, ha sido más democratizada. Somos más conscientes de que los datos asociados a personas y las problemática de la privacidad de los datos. Antes teníamos que llenar formularios de datos para que se escribieran en una base de datos, ahora con nuestro rostro hay mucha información que pueden saber de nosotros.

En el futuro habrá más conversaciones de ética. Lo importante es saber que estamos en ese punto en el tiempo en el que debemos de identificar que es lo que está pasando y/o está a punto de suceder en muchas ciudades del mundo. Por ejemplo, en México se ha avanzo en una legislación para generar un padrón de números telefónicos e información personal. Puedes ver esta nota de Forbes con todos los detalles. Pero los datos que solicitarán son:

Los datos que tendrían que dar los usuarios mexicanos son:

  • El número telefónico.
  • Fecha y hora de la activación de la linea telefónica móvil adquirida en la tarjeta SIM.
  • Identificador único de la tarjeta SIM.
  • Fecha y hora de activación de la línea telefónica.
  • Nombre completo, domicilio, nacionalidad y datos biométricos, como su huella digital del usuario.
  • Número de identificación oficial con fotografía del titular de la línea.
  • Esquema de contratación de la línea telefónica móvil.

¿Qué riesgos? Bueno un mal uso por parte de las autoridades, mal aprovechamiento de información, vulnerabilidades en información si algún hackear llega a identificarlos, entre otros

También te puede interesar “Fragilidad en sistemas IOT y de seguridad”. Fuente: https://www.elfinanciero.com.mx/tech/sin-protocolo-de-seguridad-empleados-de-verkada-tenian-amplio-acceso-a-camaras-de-clientes-privados/

Hasta aquí la columna de hoy. Hay que continuar manteniendo una postura de ciudadanos digitales y comenzar a preocuparnos por los derechos del mundo del internet y las privacidad de los datos.

– Equipo Datlas –

Keep it weird

UNA REFLEXIÓN BALANCEADA DEL DOCUMENTAL DE NETFLIX: CODED BIAS ¿ INTELIGENCIA ARTIFICIAL RACISTA? – COLUMNA DE OPINION DATLAS

Desde el equipo de Datlas y los autores de las columnas de este blog nos encanta la generación de contenido y difusión sobre temas de analítica, inteligencia artificial y transformación digital. Hemos hecho columnas de documentales como el dilema de las redes sociales: “3 REFLEXIONES SOBRE “SOCIAL DILEMMA” y publicado opiniones sobre nada es privado: “3 reflexiones de Great Hack”. En esta ocasión hablaremos del documental recientemente lanzado llamado “CODED BIAS” que hace referencia a situaciones donde la inteligencia artificial ha mostrado ser racista.

***SPOILER ALERT*** : Si aún no has visto el documental, tal vez quieras detenerte un poco y regresar a esta lectura para no arruinarte o sesgar tus pensamientos.

Los antecedentes ¿De qué trata?

Un estudiante del MIT identifica un problema evidente en la tecnología de la detección facial. Este desarrollo, desde su nacimiento y entrenamiento (Te recomendamos leer “Algoritmos supervisados y no supervisados” para mejorar tu comprensión de este tema), no está preparado para ser usado con la misma eficiencia por personas de color. Este es el preámbulo de toda una controversia de poderes y autocrítica a los desarrollos de inteligencia artificial de la actualidad y la problemática de la toma de decisiones habilitadas por computadora con modelos de “cajas negras” (Esto quiere decir, en pocas palabras, que son modelos donde no podemos identificar con claridad el efecto de cada variable tomada en el resultado o la justificación exacta de un resultado matemático. Solamente un % de ajuste que nos hace sentir matemáticamente certeros de que es el mejor modelo).

¿En cuál problema se centra el documental?

En un problema social. La temática de racismo y discriminación no es nueva en el contexto de la inteligencia artificial. Muchas de las empresas e investigadores que son pioneros en generar sistemas de identificación utilizan condiciones de “entrenamiento de sistemas” con un sesgo demográfico y socioeconómico.

Al no haber la diversidad suficiente en un equipo de desarrollo de algoritmos las predicciones de, por ejemplo, una cámara de seguridad que alerta cuando una persona “parece terrorista en una aeropuerto” , pueden estar vinculadas a una carga cultural y/o sistemática incorrecta.

Ejemplo citado en la película de cómo la policía local de una región del Reino Unido que utilizan cámaras y algoritmos de “profiling” para detener y entrevistar ciudadanos que, a criterio de su sistema, parecen sospechosos han fallado el 91% de las veces

¿Cuál es el problema de continuar con aplicaciones de inteligencia artificial como “facial recognition” o la “identificación facial” sin reconocer y cuidar los sesgos inherentes?

Si el futuro del mundo está alrededor de la inteligencia artificial (IA) y esta es un reflejo de la sociedad entonces tendremos sistemas sesgados.

Ejemplo de asertividad para identificar personas considerando distintas tecnologías: Azure, IBM y FACE (Empresa China)

Esta es una conversación que no es nueva. Constantemente se hacen estas “auditorias” a empresas de tecnología. Bastantes líderes den el sector tecnológico han empoderado un mensaje claro de que no debemos de dejar que la IA gobierne las decisiones humanas sin entender verdaderamente cómo funciona

Recordemos el caso de Steve Wozniak, uno de los fundadores de Apple, que tan pronto la empresa de tecnología lanzó su tarjeta de crédito obtuvo un crédito 10 veces del tamaño del de su esposa. Siendo que comparten cuentas bancarias, antecedentes crediticios y propiedades.

“La aparición estelar: Cathy O’neil”

En el documental “Coded Bias” hay un personaje que hace su aparición y honra decirlo. A opinión personal, el documental debió tratarse de ella. Nos referimos a Cathy Oneal, la autora de “Weapon of Math Destruction”

Cathy es una especialista en el tema de algoritmos, matemática de formación y con mucha experiencia en el diagnóstico de modelos de inteligencia artificial. Comenzó su carrera en la academia y después paso al mundo financiero donde algunas “formas” y consecuencia sde todos los modelos que se trabajaban le empezaron a “sonar raro”

Ha identificado y denunciado algoritmos que han tenido interpretaciones incorrectas en sectores bancarios hasta el mismo sistema legal norte-americano.

Aunque su intervención en la película es pequeña, si has leído alguno de sus libros podrás entender el valor que le aporta al movimiento impulsado por la película.

La reflexión final (opinión del autor de la columna, no a nombre de Datlas)

Mientras por un lado resulta “taquillero” hablar negativamente de la inteligencia artificial, sus impactos en el mundo y los problemas sociales que esta podría causar es justo decir que la conversación debe continuarse ampliando. Muy probablemente veamos nuevas series y documentales hablando del tema.

La temática de este documental no es nueva. Sin embargo había espacios para ser más técnicos y revisar los impactos de un mal uso de la IA en la sociedad. En ese sentido, en el casting debió de haber tenido más protagonismo una especialista en la materia como Cathy Oneil, con espacio para poder aprender mucho más de ella.

Por otro lado, si bien la IA ha generado potenciales problemas también hay muchos escenarios de impacto positivo. Un buen uso de IA y desarrollos con conciencia social auditados por un consejo especializado para reducir sesgos en los modelos pudiera dar brillantes resultados. Creo que esa parte de la historia faltó contarse en este documental que termina siendo algo dramático.

Documentales como estos tienen la oportunidad de hacer resonar propuestas de intervención escalables y transparentes para resolver las problemáticas que presentan. Faltó profundizar en más propuestas en este documental. Sin embargo podemos alegar que la directora Shalini Kantayya nos dejó esa tarea. Ahora tocará a la sociedad investigar más recursos para poder cuestionarnos la aplicación del IA.

Y ¿Cuáles son tus opiniones? Compártenos en @DatlasMX qué fue lo que te gustó y no te gustó del documental ¿Cuál fue tu mayor aprendizaje?

– Equipo Datlas –

Keep it weird

el NUEVO documental de wework (2021) DE hulu ¿ADAN NEUMANN EL HÉROE, EL MARTIR O EL ERROR? – columna de opinion DATLAS

***SPOILER ALERT: Si no has visto el documental y tienes intención de hacerlo sería mejor que leas esta columna después de verlo para poder generar tu propia opinión ***

El pasado 2 de abril de 2021 la plataforma de streaming HULU lanzó un documental sobre la debacle de la empresa “WEWORK”. En el documental se explica como, en poco tiempo, esta organización que vino a “repensar” el coworking y el desarrollo de comunidades habitacionales y de aprendizaje llego a la cima. Pero justo después de tenerlo todo (billones de dólares a su merced de fondos de capital como SOFTBANK) y de inflar la valuación de la compañía a una velocidad inimaginable todo se derrumbó debido a un mal liderazgo. En esta columna te contamos nuestras impresiones

El trailer de la película

¿Qué es wework?

También conocida como la “We” Company (Por su traducción “La compañía de nosotros” haciendo referencia a comunidades) nace en el 2010 en Estados Unidas como una compañía inmobiliaria que provee espacios de trabajo compartidos (cowork) para empresas de servicios y tecnología. No compran la ubicación. La rentan por largo plazo y la subarriendan en distintos espacios. Generan fuentes de inversión y líneas de ingreso de maneras modulares. Aprovechan cada metro cuadrado con diseño y un ambiente “cool”. Sus fundadores Adam Neumann y Miguel McKelvey planteaban una propuesta de valor original y disruptiva para cambiar la forma en que las personas trabajan y colaboran.

Para el 2018 manejaban más de 4 millones de metros cuadrados en propiedades ubicadas en las mejores zonas corporativas del mundo. Su propuesta atractiva que mezclaba comunidad, diseño, café, cerveza, entre otros servicios de valor agregado acercó una comunidad de “millenials” que querían convivir bajo estos parámetros de vida.

Adam Neumann, el protagonista del documental

Adam es el “legendario” fundador de esta empresa que buscaba su rápido acceso al club de los unicornios. Adam era el rostro de la compañía, el CEO y un líder que adoctrinaba a sus empleados, muy al estilo de una secta, a querer estar en WeWork para camibiar el mundo. Durante todo el documental los productores explican como Wework estaba en la búsqueda de convertirse en un “Unicornio”. encontrar el Siguiente Uber, Facebook o Google . Los fondos de capital le querían apostar al caballo correcto y veían en Wework un gran potencial gracias a su crecimiento.

En el documental también se menciona la influencia de su esposa. Una de las influyentes en el uso de los fondos que SOFTBANK inyectó al concepto de “We” y quien amplió a un proyecto de educación la idea comunidad.

Sobre la problemática que realza el documental

“Si las compañías en Silicon Valley se fundan en garages, en NYC se fundan en cocinas”. De acuerdo a la serie “Todo el mundo que hacia una “tech-startup” ibas a ir con wework porque eso te hacía exitoso”. Wework era un sinónimo de Snack Bar, Café, Te, Cerveza, Diseño,

Cada verano promovían un programa organizacional llamado “We Work Summer Camp”, que en la serie lo hacen ver como un programa de adoctrinamiento. 8 horas al día hay platicas sobre los conceptos y los ideales de la compañía. Se brindaban discursos sociales con motivos de mejorar el mundo y haciendo ver a la organización como un pilar de apoyo. Inclusive grandes figuras como Ashton Kutcher participaban como expositores ene stos eventos

LOS ANGELES, CALIFORNIA – JANUARY 09: Ashton Kutcher (L) and Adam Neumann attend WeWork Creator Awards Global Finals at Microsoft Theater on January 09, 2019 in Los Angeles, California. (Photo by Allen Berezovsky/FilmMagic)

De acuerdo al documental, Wework tenía muy clara su audiencia y sabía cómo persuadirlos. Los millenials tienen el “deseo de pertenecer” atienden a un “llamado” y quien mejor lo comunique participará. Sabía comunicar al sueño, persuadir con un propósito y la venta de un sueño. Mucho de la inflación de wework fue atrayendo jóvenes en búsqueda de propósitos profesionales.

Mucho de la inflación de wework fue atrayendo jóvenes en búsqueda de propósitos profesionales

Algunos confundían a Wework con un culto. Agregaron iniciaciones, niveles. Y más cuando empezaron “WeLive”, un sistema de vivienda comunitaria. En el documental entrevistan a los “beta-testers”. Estás viviendo en una especie de hostal. Cuartos pequeños. Pero más allá de eso la gente buscaba una comunidad e identificarse con un grupo. Gente que no tuviera responsabilidades más allá. Gente que quiera pausar sus vidas para intentar cosas nuevas.

Otro de los impactos que lanzaron en un inicio al éxito a Wework fue su marketing. Su propuesta de valor resumía tendencias como nómadas digitales, comunidad, millenials y tecnología. Era “cool” pertenecer a Wework y no hacerlo podría interpretarse como no querer adaptarse a los cambios.

El concepto de “todos tienen equity” para empleados y la organización

En wework “Todos tenían equity” o “stock option”. O al menos eso repetía diariamente Adam a todos los colaboradores de la organización. Al final del documental, declara uno de sus ex-empleados, que en realidad era una opción de compra lo que un empleado nuevo adquiría. Esto no significa que tienes una parte de la compañía , sino que tienes la opción de compra a determinado valor por una parte de la compañía. Pero es bien conocido que mucha gente de otras empresas elegían Wework sobre sus antiguos empleos debido a la promesa de “equity”. Estar en Wework era casic omo pegarle a la lotería.

“La entrada de Softbank” con su filosofía de la búsqueda de la singularidad es una parte importante del documental. Estamos hablando de que el fondo más grande del mundo participó en el sueño de Wework. Esto le dió mucha credibilidad en el ecosistema mundial y combustible para crecer geográficamente y rápido. En términos “verticales” nacieron conceptos como comunidades compartidas y otros intentos de reinventar la educación después de haber “hecho el trabajo”.

Muchos de los empleados declaran a ver sido muy felices trabajando. Esto debido a que la organización es una cultura de “fraternidad universitaria”, la mezcla entre trabajo y fiesta era un balance que les permitía tener una vida “que querían”. Todo esto hasta que se reveló cerca del 2018-2019 los problemas financieros que tenía la compañía, la velocidad a la que “quemaba dinero” y los gastos irresponsables de su CEO como la adquisición de su jet privado.

Una problemática denunciada por “analítica de datos” y big data de la web

En Wework se aprovechaba la tecnología para mejorar el aprovechamiento de espacios. Arquitectos, diseñadores de espacios y analistas contemplaban la dinámica de colaboración que producían sus espacios y generaban ágiles cambios para mejorar la experiencia del usuario

En un caso muy particular sobre uso de datos, una empresa llamada THINKNUM que se dedica a obtener datos de internet y los traduce a pulsos comerciales obtuvo algunos indicadores de WeWork:

  • Calculos de CHURN RATE
  • Mapas de calor en las oficinas para mejorar
  • Web Crawling

En el documental explica el autor de este blog que publicó hallazgos sobre los indicadores a la baja de WeWork que logró estimar con los modelos de THINKNUM. Debido a esto lo expulsaron de sus oficinas de Wework por faltar a la politica de “felicidad” de la compañía.

La reflexión final ¿La recomendamos sí o no?

Este documental es un repaso de la serie de errores que se cometieron en Wework. Levanta conciencia sobre las burbujas y las ridículas valuaciones que mucha startups en edad temprana y sin siquiera ser rentables son dadas debido a un mercado con amplio capital y ansioso por continuar diversificándose. La recomendamos para aquellas y aquellos que quieren aprender de negocios, están involucrados en el mundo startup y científicos de datos que estén buscando aprender cómo vender proyectos internamente.

¿Dónde está ADAM al día de hoy? Revisa esta liga si te interesa saberlo

https://www.refinery29.com/en-us/2021/04/10401535/where-is-adam-neumann-now-wework-explained

Hasta aqui la columna de hoy. Te agradecemos compartirla y darnos tu opinion en @DatlasMX

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Fuente:

*https://en.wikipedia.org/wiki/Adam_Neumann

*https://www.refinery29.com/en-us/2021/04/10401535/where-is-adam-neumann-now-wework-explained

*https://www.cbinsights.com/research/report/wework-strategy-teardown/

*https://www.cbinsights.com/research/report/wework-strategy-teardown/

Herramientas tecnológicas de apoyo en monitoreo de incendios 🔥🚒 (Caso NUEVO LEÓN Y COAHUILA MARZO 2021) – investigación datlas

Los incendios forestales han sido tema de conversación para la segunda quincena de marzo 2021 particularmente en el Estado de Nuevo León y Coahuila. Estas dos regiones comparten cadenas montañosas, bellos bosques y sierras imponentes. Sin embargo, en días recientes se han desatado severos incendios. Estos no han podido ser controlados. Al contrario se han expandido en una buena parte de la zona. El equivalente a 100 parques Fundidoras (aproximadamente 126 hectáreas * 100) ha sufrido de incendios.

En esta columna compartiremos algunas tecnologías que pueden ser de apoyo al momento de monitorear estos incendios y sus impactos. Con esto buscamos habilitar y hacer conscientes a más personas sobre el cuidado de la naturaleza. De antemano, nuestra admiración total a todos los cuerpos de rescate y organizaciones que han apoyado para resolver este problema.

1) Google Timelapse para evaluar la evolución de una zona en particular con imágenes satelitales

Así como lo comentamos en “Evolución de mancha urbana” recomendamos usar para una aplicación como monitoreo de zonas afectadas de incendio esta gran herramienta de Google

Con esto podremos ver la evolución de una zona y si las sierras que antes eran de color verde han sufrido algunos impactos después de los incendios.

2) Landsat para obtener imágenes satelitales oportunas del proyecto COPERNICUS y LANDSAT (NASA y equipos satelitales)

Esta sofisticada herramienta permite investigar, recolectar y obtener imágenes satelitales oportunas. Casi diarias, de diferentes zonas del planeta. En este caso hicimos algunos ejercicios para revisar la sierra de Santiago y zonas de impacto del incendio.

En la herramienta podemos seleccionar una zona de interés y solicitar imágenes

Podemos también revisar un mapa por su orografía. particularmente colocar la profundidad de cada zona en diferentes tonos. Esto nos puede ayudar a detectar dónde hay valles. Zonas en donde el incendio puede ser más catastrófico y dónde más controlado.

Otras de las herramientas es la del contraste. Por ejemplo en este video usamos imágenes del 25 de marzo , donde se ven los accidentes que el incendio ha provocado. Y , por otro lado, cargamos información de hace un par de semanas cuando la sierra estuvo nevada por las bajas temperaturas

Finalmente y lo más interesante de la plataforma es la aplicación de filtros de contraste. Por ejemplo, el filtro vegetativo nos ayuda a identificar los residuos de zonas verdes que aún quedan. Por otro lado hay algunos filtros que son de apoyo para detectar incendios.

3) Purple Air para vigilar la calidad del Aire

Estos incendios han provocado impactos en la calidad del aire en las zonas urbanas aledañas. Tal es el caso de Monterey y la zona metropolitana donde toda la semana se ha tenido calidad de aire pésima y mala. Aunado a la COVID-19, las personas tienen que tener cuidado con el daño que esto puede generar en pulmones y/o ojos.

4) Storm Radar para responder ¿Cuándo va a llover?

Una herramienta adicional de apoyo para monitorear ráfagas de viento y lluvia es Storm Radar. La utilidad es que distintos equipos de rescate lo pueden tener en su teléfono inteligente y tomar decisiones de posicionamiento con respecto a los pronósticos esperados.

¿La oportunidad y cómo se está solucionando?

Actualmente se está monitoreando y trabajando en resolver estos incendios desde la Gubernatura del Estado de Nuevo León. También se entró en colaboración con el gobierno de Coahuila para actuar en sinergia.

Gobernador del Estado revisando las zonas afectadas

Foto tomada de: @JaimeRdzNL

La más reciente intervención también tiene usos de tecnología, pero de otro tipo. Se trata de un avión lanzador de agua para poder apoyar con los incendios. Además hemos notado que no han dejado de volar helicópteros de rescate toda la semana tratando de apoyar también.

Tweet tomado de @JaimeRdzNL

Hasta aqui el blog de hoy. Cuéntanos qué otras herramientas de utilidad consideras que apoyarían en el monitoreo de incendios forestales. Estaremos atentos en nuestras redes sociales @DatlasMX

Revisa nuestro podcast y los capítulos de nuestra 3er temporada. Te invitamos a suscribirte dando click en esta imagen

Equipo Datlas

– Keep it weird –

Lo que no sabías de los NFT’S y la oportunidad de la trascendencia en el mercado – COLUMNA DE OPINION DATLAS

Uno de los temas más significativos en el mercado y que ha escalado para invertir en millones de dólares han tenido un impacto de manera trascendental al paso de los años por medio de los NFT’s y Blockchains en la industria de los activos digitales.

Lo cual poseer desde una obra de arte hasta una carta digital coleccionable nos hace analizar acerca la autenticidad del producto que podemos invertir y vender a un costo mayor al paso del tiempo.

En este blog te acompañaremos a definir lo qué son los NFT’s, la estructura de Blockchains y la escala a donde se acercan estos activos para la industria del arte y las diferentes validaciones para que te informes más acerca este mercado que nos hace sentido en uno de los mayores motores de rendimiento en inversión.

¿Qué son los NFT’s?

Cómo sus siglas lo mencionan los NFT’s (No Fungible Tokens) es un tipo de token criptográfico utilizado para validar o certificar la autenticidad de un activo digital ya sea una obra de de arte, nombres de usuario, carta coleccionable, fotografías, GIFs, JPG’s entre muchos más relacionados con la apreciación.

Este tipo de token no es reemplazable y es único ante el mercado es por ello que conlleva una estructura de Blockchain para realizar filtros en dónde se validen la autenticidad del activo.

Blockchain

El servicio de blockchain se vinculan a la transacción del Bitcoin y otras criptomonedas en el mercado de los NFT´s y hace posible el aseguramiento en la autenticidad ya que es un registro único distribuido en varios nodos de la red para hacer verificaciones y evitar ser hackeado.

A continuación te mostraremos la estructura de los bloques del Blockchain para realizar todas estas operaciones de seguridad y validación:

  • Para esto se reúne una cantidad de registros o transacciones que han sido realizadas.
  • La información vinculada de acuerdo al bloque
  • La historia que se comparte con el bloque anterior y el siguiente por medio del hash (Cadena alfanumérica de longitud normalmente fija obtenida como salida de una función hash.) de cada bloque, esto conlleva a un código que sería en definitiva la llave para abrirlo de forma segura.

A continuación te mostraremos el esquema de la cadena de bloques la cual cada bloque cuenta con un lugar en específico esto lo hace único y seguro para el desarrollo de cada transacción y registro esto mediante nodos de la red enlazados a un nuevo que bloque dentro de la cadena:

Fuente: https://www.welivesecurity.com/la-es/2018/09/04/blockchain-que-es-como-funciona-y-como-se-esta-usando-en-el-mercado/

Conoce el primer NFT puramente digital

Es muy interesante la inversión que tienen estos activos digitales para su venta o subasta al mercado, hace pocas semanas se subasto una pieza de arte digital en poco más de 69 millones de dólares que físicamente no existe, ¿impresionante no?.

Esta pieza de arte digital titulada “The First 5000 Days” fue creada por Mike Winkelmann conocido en redes sociales como “Beeple” lo cual esta subasta lo posiciona cómo en la lista de los artistas más cotizados según fuentes en Twitter por Christie´s.

La pieza de arte digital es una conjugación de obras diarias por parte de Beeple y es un trabajo de 13 años que ha puesto en subasta para conseguir la propiedades y autenticidad del NFT de esta obra de arte digital.

Trascendencia en el mercado de las NFT´s a futuro

Este mercado que tal vez tú no conocías esta cotizado y valorado en millones de dólares que tienen una diversificación para su subastas por medio de los NFT´s.

Conozcamos a Mark Cuban uno de los inversionistas más significantes en el mercado de los NFT´s y que ha estado presente en los compra-venta de estos activos digitales también dueño de los Mavericks de Dallas de la NBA entre otras empresas.

Su criterio acerca de los NFT´s, que son el futuro de los negocios como lo indica: “Esta generación sabe que un contrato digital y el activo digital que representa o un criptoactivo son una mejor inversión que el tradicional activo que puedes ver, tocar o sentir”.

Cuban predice que la próxima generación encontrará valor en los activos digitales, desde cualquier bien digital, incluida cualquier creación realizada en línea, hasta diferentes criptomonedas, como bitcoin y ether (la criptomoneda impulsada por Ethereum, que serán más fáciles de mantener que los activos físicos.

Fuente: https://www.cnbc.com/2021/02/01/mark-cuban-on-digital-assets.html

Esto habla acerca la revolución que tienen los activos tradicionales para la obtención de un producto con certificado con un criptoactivo para asegurarlo con un contrato digital.

¿Y tu? ¿estás listo para invertir al mercado de los NFT´s para contar con esa seguridad y autenticidad del producto que tanto deseas tener?, cuéntanos acerca de tus comentarios de este tema del momento que ha tenido gran relevancia en el mundo del arte digital.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

UN MES USANDO EL CENSO 2020 DEL INEGI y te compartimos algunas prácticas – manual datlas

EL CENSO 2020 de POBLACIÓN EN MÉXICO fue publicado hace un par de meses. Con ello información fresca sobre fenómenos demográficos, sociales y económicos pueden ser interpretados en el país. Desde su origen, los censos son apoyos para decisiones de gobierno, empresas y organizaciones sin fines de lucro que buscan influir el desarrollo del país con hechos y datos… no sólo con intuición.

En esta ocasión queremos traer al blog algunas de las menciones que el Presidente del INEGI, Dr. Julio A. Santaella, sobre la importancia y el valor de la información del censo. Si aún no escuchas ese episodio recuerda revisarlo en esta liga.

En esta columna compartiremos las instrucciones para encontrar esta información así como algunos ejemplos de cómo podemos visualizar eso datos.

**Te puede interesar “¿Cómo está México en Salud? Difundiendo datos de la ENSANUT del INEGI”

¿De qué trata el CENSO POBLACIONAL DEL 2020 DEL INEGI?

Es uno de los ejercicios de levantamiento de información primaria más importante del país. Sucede cada 10 años y, en términos prácticos, se toca puerta por puerta cada una de las viviendas del país para recoger, recopilar, evaluar y analizar datos sobre los mexicanos.

¿Qué información se levantó en el censo?

Características poblacionales, datos demográficos, habitacionales, sociales y todo en relación a los habitantes de un país.

¿Cuál es la última publicación?

La más actual es la del 2020. La información incluye datos a nivel nacional, Estatal y municipal. Algunas cifras suelen integrar resolución a nivel AGEB, MANZANA o coordenadas específicas

Algunos ejemplos que publica el instituto

**Te puede interesar “Analítica en Turismo con Datos del INEGI” y “¿Cómo usar datos el INEGI para diseñar estrategias de TURISMO?”

¿Qué información está preparada para su consumo?

En el área de búsqueda del CENSO dentro de la publicación del INEGI es posible encontrar los resultados generales a nivel agregado. La documentación de cada una de las variables. Los tabulados que contienen una presentación de indicadores preparados por el INEGI. Los microdatos si uno quiere llegar a detalles muy específicos de la publicación. Útil para científicos de datos, junto a los datos abiertos.

Otros ejemplos de datos geo-referenciados (DATLAS)

En estos ejemplos para Nuevo León

¿En dónde hay más población?

¿En dónde se concentran más negocios?

¿En dónde hay más católicos?

¿En dónde hay más mayores de 60 años? (Ideas para aplicaciones de vacunas de COVID-19 o similares)

También, te recomendamos echarle el ojo a este gran evento DATA DAYS donde mucho de nuestros aliados participarán con exposiciones de primer nivel. Anímate y revisa en: https://sg.com.mx/datadays/

Si te interesa conocer más no olvides suscribirte al demo gratuito de nuestras plataformas en www.datlas.mx

Hasta aquí la columna de hoy ¿Qué otros usos le puedes dar al censo? Compártenos tus ideas en @DatlasMX y recuerda escuchar nuestro episodio de Podcast donde el INEGI nos cuenta todos los detalles de este gran ejercicio de información

Equipo Datlas

– Keep it weird-

Descubre el progreso de los países vs la vacunación del COVID-19 – Investigación Datlas

El tema del momento acerca la aplicación de la vacuna vs el COVID-19 es una incógnita que no estamos acostumbrados a recibir por medio de datos, el motivo de este blog es hacerte llegar esta información por medio de investigación Datlas.

Normalmente sabemos y estamos informados lo que pasa en México, pero te has preguntado la evolución desde la aplicación hasta hoy en día a nivel internacional por ejemplo ¿Qué países en el mundo han tenido accesibilidad a la vacuna? ¿Hay países que se encuentran vacunados en su totalidad? ¿Qué países aun no cuentan con la vacuna? ¿Qué tipo de vacunas han sido más preponderantes?

Por medio de esta columna te explicaremos los datos que hemos encontrado para poder visualizar de la mejor manera todas aquellas preguntas acerca la vacunación y lo que necesitas saber.

La historia detrás del COVID-19

El 31 de diciembre de 2019, la Organización Mundial de la Salud (OMS) recibió reportes de presencia de neumonía, de origen desconocido esto surgido en un mercado en la ciudad de Wuhan, China. Lamentablemente este virus se fue propagando de continente a continente para llevarlo a fase de pandemia, una historia que estamos viviendo cada uno de nosotros para contar.

Según nuestra fuente Our Data In World la pandemia ha causado más de 115 millones de casos confirmados, con 65.1 millones de recuperados y ha acabado con 2.56 millones de personas alrededor del mundo.

A continuación te presentamos una gráfica a nivel mundial la evolución de nuevos casos de COVID19, información recopilada de Our World In Data.

Vacunación vs COVID-19

Actualmente se han suministrado más de 268,570,060 de dosis al rededor del mundo, con 55,967,765 de personas completamente vacunadas esto refiere al 0.72 % de la población total.

Cada una de las naciones cuenta con sus sistema de vacunación por ejemplo en México de primera mano se prioriza en estos momentos al personal médico y adultos mayores de 60 años esto por la calculación de la tasa de mortalidad de un 80% en adultos mayores.

Te presentamos el mapeo a nivel internacional las nuevas dosis diarias de vacuna vs el COVID-19 , datos de Our World in Data.

Como puedes notar en el mapa anterior hay ciertos países sin datos que aun no cuentan con la accesibilidad a la vacuna vs el COVID-19 en su mayor parte en el continente africano, mientras otros tantos considerados los países más “ricos” como la Unión Europea, Estados Unidos, Suiza e Israel han estado al frente en la fila de entregas de vacunas.

Te presentamos las tendencias de algunas de la naciones que han seguido su programa de vacunación vs el COVID-19.

Es interesante el cómo la nación de Israel este por completar sus fases de vacunación pero por el mismo hecho del tema de la mínima poblacional. Sin embargo en los demás países con una población mayor cómo Reino Unido, Estados Unidos, Chile, la Unión Europea, etc notamos la escalabilidad que tienen para poder cumplir con sus programas de acuerdo a su distribución.

Distribución por tipo de vacunas en EEUU

Aunque nuestra área son los datos nos apoyamos de personas con experiencia en el campo local para redactar este espacio.

Existen varios tipos de vacunas contra el COVID-19 que en términos médicos combaten de diferentes maneras en nuestro cuerpo, algunas son de una sola dosis y otras tanto son de dos, a continuación se muestra un análisis de las vacunas suministradas por Estados Unidos las cuales algunas tienen más preponderancia que otras debido a su evolución, tecnología y precio.

Actualmente una de las vacunas más preponderantes es la Pfizer/BioNTech  (primera vacuna aprobada para su aplicación en el mundo) suministrada por Estados Unidos hablando en números hay más de 70 millones de dosis que han sido suministradas, seguidas por la vacuna Moderna la cual no necesita temperaturas frías como la de Pfizer.

Después encontramos a la Sinovac la cual cumple el 50% de efectividad solicitada por la OMS y finalmente encontramos la de Oxford/AstraZeneca la segunda vacuna aprobada por México y una de las más económicas.

En este sentido por medio de esta investigación lo que queremos comunicar a nuestros lectores es informar acerca de la vacunación a nivel internacional y las diferentes variables a analizar.

Equipo Datlas

– Keep it weird –

¿La temperatura está relacionada con los contagios de covid-19? (revisión de correlación para nuevo león, méxico? – ManuAles datlas

El mes de febrero fue una locura para algunas ciudades de México. Esto porque se cruzaron factores como heladas bajo cero, cortes de luz, cortes de electricidad, viviendas sin agua por tuberías sin funcionar y , claro está, la pandemia COVID-19 que ya casi cumple un año.

Nos preguntamos en Datlas si alguna de estas variantes habrá impactado para bien o para mal los contagios del COVID-19. Podemos imaginar que el frío hacer que las personas se aíslen un poco más y una helada impide a una gran población salir de sus casas. En ese sentido y usando los datos que podemos obtener de forma más oportuna analizamos la relación entre la temperatura y los contagios para el Estado de Nuevo León

I. Obtención de datos

Para la recolección de datos acudimos a fuentes secundarias en internet como el sitio Visual Crossing para el clima, el INEGI y Secretaría de Salud en México para los datos de COVID-19

Datos de clima

Datos de COVID-19

II. Alcance de datos

La recolección de los datos tuvo como alcance 3 meses. Para la temperatura se tomó como punto de referencia los promedios de las estaciones meteorológicas de Monterrey. Para los datos de COVID se tomaron en cuenta los municipios enlistados en la gráfica de contagios.

Temperatura en Nuevo León

(Hubo 2 días sin registros , cerca de los puntos extremos a la baja)

Contagios de COVID-19

(Nota sobre los valles en la gráfica que corresponden a fines de semana. El equipo de Datlas pidió opiniones a expertos que aplican pruebas y mencionaron que los fines de semana siempre hay baja porque menos personas se hacen pruebas)

III. Diagnóstico de información

Usando la librerya GGALLY en R se diagnóstico a alto nivel la relación entre variables como temperatura, máximos, mínimos, humedad, visibilidad y contagios confirmados por municipio para tener una lectura de cómo se relacionan las variables

IV. Análisis de Correlacion

Revisamos la correlación tomando en cuenta todos los períodos. En realidad los días de análisis fueron de 13 al 19 de febrero ya que la temperatura promedio fue de 4 C° aproximadamente. Así que también generamos un corte de análisis para un mes.

Correlación (Histórico de 3 meses)

Correlacion (Histórico de 1 mes (26 días))

Estos datos no mostraron relación entre alguna variable meteorológica , o la temperatura, y los contagios de COVID-19 en los municipios de estudios para ninguno de los 2 casos.

Te puede interesar leer también “Cómo el COVID-19 afecta la movilidad para los tapatíos”

Regresión ((Histórico de 1 mes (26 días))

Continuando con el proceso, aunque a sabiendas que existiría poca probabilidad de éxito, corrimos una regresión sin encontrar ninguna relación significativa (p_value)

Revisamos la correlación usando datos expresados en %

En un último ejercicio dejamos expresados los datos en la misma forma, en este caso porcentajes de variación, para evaluar si con esto encontramos alguna relación importante. En realidad no la hay. Es evidente que al menos para este espacio temporal los contagios de COVID-19 y la variación del promedio de temperatura no están relacionadas entre sí.

En estas iteraciones no encontramos ningún caso para indagar. Es decir la temperatura no parece estar relacionada con los contagios de covid-19 de la forma en la que se analizaron los datos en este ejercicio.

Pero para futuras investigaciones se recomienda a los analistas considerar variables rezagadas. Pensando que las personas reaccionan a la temperatura un día después de que se presenta una helada o un cambio drástico de temperatura.

Hasta aqui la columna de hoy. Recomendamos seguir en redes @DatlasMX para que nos cuenten con qué otra variable te gustaría que contrastaramos si el COVID-19 tiene una relación.

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Fuentes de datos:

Temas: Inteligencia de Datos y Transformación digital