Unidad 2 - Taller 5 · Entrega 1: la pregunta de negocio de Cóndor

Taller práctico evaluable · Semana 5 · 06327-ECO

@emartigo Eduard F. Martínez G. eduard-martinez eduard-martinez.github.io

1 Instrucciones generales

El caso: Cóndor, la fintech del proyecto final. Cinco años de crecimiento acelerado la dejaron con datos abundantes pero desarticulados, y la Gerencia sospecha que la empresa crece en usuarios pero pierde dinero por los flancos —fraude, mora de crédito, clientes que se vuelven inactivos, campañas poco efectivas— sin lograr cuantificar dónde ni por qué. Ustedes son el equipo de analistas contratado.

En la primera parte de la clase vimos dos consultorías reales —la Empresa P y la Empresa M— recorrer el camino completo: de una necesidad vaga a una pregunta de negocio que pasa el test, y de la pregunta al producto que cambia una decisión. Ahora ese recorrido arranca para Cóndor, y lo hacen ustedes.

Cómo funciona este taller

• Se trabaja en equipos de tres: el grupo del proyecto final. Se desarrolla en el tiempo restante de la clase (⏱️ diseñado para ≈ 45 minutos), después de los dos casos.
• Cumple dos funciones a la vez. Es el taller evaluable de la semana (nota de taller, con la rúbrica de abajo) y es la Entrega 1 del proyecto final: aquí formulan la pregunta de negocio sobre Cóndor que su grupo va a desarrollar el resto del semestre. La Entrega 1 no tiene peso en la nota del proyecto, pero es prerrequisito de las Entregas 2 y 3.
• La entrega solo es válida si el grupo asistió a la clase en la que se desarrolla el taller: se resuelve y se entrega en clase.
• Hoy no se abre RStudio. El trabajo es leer, entender y decidir: el entregable es un documento.
• 🤖 Declaración de uso de IA: obligatoria al final de la entrega (incluso si dice “no usamos IA”). Omitirla descuenta -0.5, y la penalización puede aumentar en caso de reincidencia. Esta actividad es de nivel 2 (planificación con IAG): ver las reglas de juego.
• Se resuelve sin la guía del profesor: todo lo necesario está en este documento, en el documento del caso y en las láminas de la clase. El profesor y los monitores solo atienden dudas logísticas.

Los insumos (los mismos que usaron en clase):

• 📄 El documento del caso Cóndor: la empresa, los frentes de trabajo, la estructura de los datos y el diccionario de variables de las cuatro tablas.
• 🖥️ Las láminas de la clase (los casos Empresa P y Empresa M), disponibles en la página del curso.
• 🎧 La teoría de la semana: los tres criterios de una buena pregunta, el test de la pregunta, las siete etapas y los cinco tipos de tarea analítica.

El entregable es un archivo por grupo: 📄 grupo_apellidos_taller5.pdf (o .docx), con los cuatro puntos numerados y titulados, los nombres de los tres integrantes en la primera página y la declaración de uso de IA al final. Se entrega en el enlace que indicará el profesor, antes de terminar la clase.

Advertencia

Reglas de juego (la rúbrica las aplica)

1. Respuestas cortas y concretas. Ningún literal necesita más de 5 líneas; cada ficha de pregunta cabe en media página. Se evalúa el criterio, no la extensión.
2. Nada de “depende”. El taller se trata de tomar posiciones y defenderlas. Una respuesta que no decide se califica como no respondida.
3. Las preguntas deben poder responderse con los datos de Cóndor. Una pregunta brillante que necesita una tabla que no existe no sirve para el proyecto. Si les falta algo, díganlo: eso también es criterio.
4. Uso de IA — nivel 2, planificación. Pueden usarla para entender el caso, aclarar un concepto de la teoría (qué es un target, qué hace un data engineer) o organizar el documento. No para formular las preguntas, elegir la tarea analítica ni decidir qué decisión cambia: esa postura de negocio es exactamente lo que el taller evalúa, y construirla es de ustedes. Declaración obligatoria al final.

Distribuyan el tiempo: P1 ≈ 8 min · P2 ≈ 12 min · P3 ≈ 20 min · P4 ≈ 5 min.

2 Punto 1 — La necesidad (1.0 punto)

Antes de pensar en datos, hay que entender qué le duele a la empresa. Léanse el caso como analistas contratados, no como estudiantes.

1. ¿Qué le duele a Cóndor? En máximo 5 líneas y con las palabras del caso: en qué frentes está perdiendo dinero y qué decisiones está tomando hoy a ciegas.
2. El frente del grupo. Elijan el frente (o el par de frentes) que va a trabajar el grupo —retención, finanzas, segmentación, fraude, riesgo de crédito o campañas— y justifiquen la elección en 2 o 3 líneas: por qué les interesa y qué datos del caso lo hacen viable.
3. El decisor. ¿Quién decide en ese frente (qué área, qué cargo) y qué está decidiendo hoy sin análisis?

⚠️ El error más frecuente en este punto: elegir el frente por el tema que “suena mejor” sin mirar si las tablas lo aguantan. El frente se elige con el diccionario de variables al lado.

3 Punto 2 — Inventario de datos (1.25 puntos)

Cóndor entrega una base principal y tres anexos, todos conectados por cliente_id. Antes de formular cualquier pregunta hay que saber qué hay adentro.

Para cada tabla que el grupo piensa usar —como mínimo la que traiga su posible variable objetivo— respondan:

1. ¿Qué representa una fila? (un cliente, una transacción, una solicitud de crédito, un envío de campaña). Es la pregunta que va antes que todas: si no pueden responderla, no pueden analizar nada.
2. ¿Qué periodo cubre y cuál es la fecha de corte? ¿Qué implica esa fecha para lo que pueden usar como predictor y lo que solo se conoce después?
3. Las variables relevantes para su frente: al menos 5 en total, cada una con media línea que diga por qué importa para el problema (no copien la descripción del diccionario: digan qué aporta).
4. ¿Hay una columna con la respuesta? Es decir, ¿existe una variable objetivo (target) para su frente? ¿Cuál es y qué mide exactamente? Si no la hay, ¿qué tipo de tarea les abre eso?
5. Si van a combinar tablas: ¿por qué columna se conectan y qué pasa con el número de filas si una tabla tiene muchas filas por cliente y la otra una sola?

Pista de método: el caso marca con una estrella las variables objetivo de cada tabla y advierte cuáles solo se conocen después del evento que se quiere predecir. Léanlas con cuidado: una pregunta que usa como predictor algo que ocurre después de la decisión no se puede responder de verdad, aunque el modelo “acierte”.

4 Punto 3 — De una a tres preguntas de negocio (2.25 puntos)

Este es el corazón del taller y de la Entrega 1. Formulen entre una y tres preguntas de negocio que el grupo considere posible responder con los datos disponibles. Cada pregunta va en su ficha:

Pregunta: ¿____________________?

Quién decide y qué decisión cambia con la respuesta: ______________ (área o cargo) va a decidir ______________.

El test de la pregunta: si mañana tuvieran la respuesta, ¿qué haría Cóndor distinto? ____________________.

La tarea analítica (clasificación / predicción / segmentación / anomalías / optimización) y el target, si aplica: ______________, porque ______________.

Las tablas y variables que la responden: ____________________.

Por qué es viable con estos datos — y qué no tienen: ____________________.

Cada pregunta debe cumplir los tres criterios de la teoría:

• Específica: dice qué se quiere saber, de quién y en qué horizonte. “Mejorar la retención” es un tema; una pregunta nombra a los clientes, el evento y el periodo.
• Accionable: hay una decisión esperando la respuesta. Si nadie haría nada distinto con ella, tienen un tema, no una pregunta.
• Medible y viable: las columnas para responderla existen en las cuatro tablas —o se pueden construir a partir de ellas—, y la respuesta es un número, una lista o unos grupos, no un ensayo.

Advertencia

Los tres errores que más se repiten

1. La pregunta-tema: “¿qué factores influyen en el abandono de los socios?” admite un ensayo como respuesta. Reformulen hasta que la respuesta sea una lista o un número.
2. La pregunta sin decisión: técnicamente impecable, pero nadie en la empresa cambiaría nada con la respuesta. Nombren al decisor y la decisión.
3. La pregunta que usa el futuro: predecir algo con una variable que solo se conoce después del evento. El caso les dice cuáles son; el modelo acertaría “demasiado bien” y no serviría para nada.

Un ejemplo fuera de Cóndor, para calibrar: en una red de coworking, “queremos entender por qué la gente cancela” falla los tres criterios; “¿qué socios con más de seis meses de antigüedad van a cancelar en los próximos 60 días, para que la gerente los llame antes de que se vayan?” los cumple: dice quién y cuándo, nombra la decisión (a quién llamar) y tiene target (la columna de cancelación).

5 Punto 4 — El detector (0.5 puntos)

Pásenle a cada pregunta el mismo chequeo que usamos en clase con la Empresa P y la Empresa M, y cierren con una decisión:

1. La elegida. Marquen la pregunta que el grupo llevaría a la Entrega 2 y justifiquen en 3 líneas por qué gana a las otras (o, si formularon una sola, por qué sobrevive al detector).
2. Lo que falta. Una línea: ¿qué dato no tienen y les gustaría tener para responderla mejor? (Recuerden la Empresa P: a veces “no está la columna” significa “hay que construirla”).

El detector, en cuatro preguntas: ¿dice qué, quién y cuándo? · si les doy la respuesta ahora mismo, ¿saben qué haría Cóndor distinto mañana? · ¿existen las columnas en las cuatro tablas, o se pueden construir? · ¿qué tarea es y hay o no un target histórico?

6 Después del taller: la retroalimentación y la Entrega 1

Qué pasa con lo que entregan hoy

• El profesor y los monitores devuelven comentarios sobre cada pregunta: cuál pasa el detector, cuál hay que afinar y por qué.
• Con esa retroalimentación el grupo ajusta su pregunta. Esa versión es la que rige la Entrega 1 del proyecto (los lineamientos fijan su fecha límite el viernes 18 de septiembre) y la que se desarrolla en las Entregas 2 y 3.
• En la semana 6 la pregunta elegida empieza a trabajarse con los datos reales de Cóndor: cargar las tablas, construir la base analítica del grupo y hacer el primer análisis exploratorio.

7 Rúbrica de evaluación

Se evalúa criterio, no extensión. Una pregunta-tema (que admite un ensayo como respuesta) no cuenta como pregunta de negocio. Una respuesta que no toma posición (“depende del contexto”) se califica como no respondida. Usar como predictor una variable que solo se conoce después del evento descuenta en el Punto 3. Omitir la declaración de uso de IA al final descuenta -0.5, y la penalización puede aumentar en caso de reincidencia. La nota del taller es del grupo y es la misma para los tres integrantes.

Punto	Qué se evalúa	Puntos
1. La necesidad	Dolor de la empresa con las palabras del caso, no genérico (0.4); frente elegido y justificado con los datos disponibles (0.3); decisor y decisión que hoy se toma a ciegas (0.3)	1.0
2. Inventario de datos	Qué representa una fila, correcto para cada tabla usada (0.4); periodo y fecha de corte, con su implicación (0.15); al menos 5 variables con justificación propia (0.4); target identificado y bien descrito, o ausencia bien leída (0.3)	1.25
3. Las preguntas	Específicas: qué, quién, cuándo (0.6); accionables: decisor, decisión y test aplicado con una acción concreta (0.75); viables: tablas y variables correctas, sin usar información del futuro (0.6); tarea analítica coherente con la pregunta y el target (0.3)	2.25
4. El detector	Pregunta elegida con justificación real frente a las demás (0.35); el dato que falta, bien identificado (0.15)	0.5
Total		5.0

8 Declaración de uso de IA

Advertencia

Esta declaración es obligatoria y cuenta en la nota: omitirla descuenta -0.5 en el taller, y la penalización puede aumentar en caso de reincidencia.

Cierren el documento con este bloque diligenciado (obligatorio, aunque sea para decir que no la usaron):

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DECLARACIÓN DE USO DE IA (nivel 2 — planificación)
Herramienta y modelo usados: _______________ (o "No usamos IA")
La usamos para: ____________________
Lo que decidimos sin IA (las preguntas, la tarea, la decisión): ____________________
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Por qué el nivel 2: la Entrega 1 del proyecto es de planificación con IAG, y este taller es esa entrega. La IA puede ayudarles a entender el caso y a ordenar el documento; la pregunta de negocio, la decisión que cambia y la tarea analítica son el juicio que el curso quiere formar en ustedes. Si eso lo escribe la IA, no queda nada que evaluar — ni nada que aprender.