## El proyecto

El objetivo principal del proyecto es ofrecer una plataforma de visualización de datos que conforme una herramienta rápida y potente de extracción de información, que permita la obtención de conclusiones relevantes y que permita a sus usuarios una mejora significativa en su toma de decisiones.

¿Qué código postal acumula el mayor gasto en hipermercados?

¿Cuál es la distribución del gastos en las franjas horarias?

¿Qué consumen los diferentes grupos poblacionales?

## ¿A quién va dirigido?

Negocios: Realizar rápidos estudios de mercado, analizar el comportamiento de los comercios y clientes por zonas poblacionales y pudiendo segmentar el target mediante rentas, sexo o edad para permitir ajustar la toma de decisiones. De esta manera, se le ofrece a las empresas un método que les permite conocer de forma rápida los movimientos de sus potenciales clientes para reaccionar de forma ágil a posibles cambios de mercado.

Clientes: Proporciona una herramienta que actúe como guía para la elección de zonas de residencia en función de los intereses y del comportamiento de las zonas poblacionales en función de sus comercios.

Particulares: La elección de la zona donde situar tu comercio no es sencilla y es una decisión que puede influir en el éxito de un negocio. Con nuestra plataforma facilitamos el estudio y toma de decisiones a partir del estudio del comportamiento de la población dependiendo de las zonas en las que compran y la segmentación e estas compras dependiendo de variablas demográficas, del sector de gasto y de variables económicas.

## ¿Cómo se ha desarrollado esta herramienta?

La herramienta para el análisis de datos esta principalmente contruida sobre el lenguaje de programación R. Su desarrollo se ha realizado mediante Shiny. Para adecuación, segmentación y visualización de los datos se han utilizado diversos paquetes como son:

## Equipo SenseIII

#### Alberto Oteo García

Graduado en Matemáticas y estudiante del Máster en Ciencia de Datos en la Universidad de Valencia. Alberto es un apasionado del estudio de los modelos de aprendizaje máquina y deep learning en el cual ha encontrado un campo donde la tecnología y las matemáticas se enlazan. Empezó en el mundo de los datos durante unas prácticas extracurriculares y hasta la fecha ha trabajado en múltiples proyectos con datos médicos y económicos.

#### Julian Ballesteros García

Graduado en Ingeniería Electrónica de Telecomunicación y estudiante del Máster en Ciencia de Datos en la Universidad de Valencia. Julián es un experto en visualización con un talento natural para encontrar la mejor manera de representar los datos. Un trabajador incansable que descubrió este mundo buscando algo que hacer un verano y donde ha encontrado un entorno en el que se desenvuelve con facilidad.