WEBVTT

00:00:01.200 --> 00:00:04.467
Este caso de estudio viene
de una prueba técnica

00:00:04.500 --> 00:00:08.367
real que hice para un
puesto de analista de datos.

00:00:08.400 --> 00:00:11.300
Lo he recreado con libros
y precios completamente

00:00:11.333 --> 00:00:15.067
ficticios para poder
enseñarte el proceso.

00:00:15.933 --> 00:00:18.333
El objetivo era analizar
los precios de un

00:00:18.367 --> 00:00:20.067
catálogo editorial.

00:00:20.067 --> 00:00:21.200
Y había una trampa:

00:00:21.233 --> 00:00:24.233
no puedes comparar dos
libros sin comprobar antes su

00:00:24.267 --> 00:00:27.900
nivel, su edición,
su formato y lo que incluyen.

00:00:28.800 --> 00:00:32.267
Al agrupar productos
equivalentes aparecieron seis

00:00:32.300 --> 00:00:33.667
posibles excepciones.

00:00:33.700 --> 00:00:37.333
Cuatro tenían un precio
Starter más bajo.

00:00:37.367 --> 00:00:39.967
Pero las otras dos
eran algo diferente:

00:00:40.000 --> 00:00:43.000
libros archivados bajo
la serie equivocada.

00:00:43.033 --> 00:00:44.933
Parecían errores de precio,

00:00:44.967 --> 00:00:47.800
y en realidad eran
errores de datos.

00:00:48.667 --> 00:00:51.067
Sin alterar el archivo original,

00:00:51.100 --> 00:00:53.767
corregí la clasificación
en el análisis y lo

00:00:53.800 --> 00:00:55.300
volví a calcular.

00:00:55.300 --> 00:01:01.633
Los grupos con precio uniforme
pasaron de 54 a 56 de 60.

00:01:01.667 --> 00:01:05.500
El caso completo,
los datos ficticios y las fórmulas

00:01:05.533 --> 00:01:06.767
están en la web.

00:01:06.800 --> 00:01:08.200
Soy Alfonso Cifuentes.

00:01:08.233 --> 00:01:10.300
Esto es Pricing Demo.