Acerca de DataScienceSF

Cómo DataScienceSF puede ayudarte

Puede utilizar la ciencia de datos para abordar cinco tipos básicos de problemas cívicos. Pregúntese si usted o las personas de su departamento necesitan:

Encuentra la aguja en el pajar

La ciencia de datos puede ayudar a identificar personas, áreas geográficas o categorías a las que dirigirse.

Prioriza tu cartera de pedidos

Deje de pasar por alto casos prioritarios. La ciencia de datos puede ayudar a identificar casos de prioridad alta, media y baja con datos existentes.

Marcar "cosas" temprano

Podemos abordar mejor las situaciones si las detectamos a tiempo, incluso antes de que nos lleguen. La ciencia de datos identifica a los candidatos para una intervención y participación tempranas.

Realizar pruebas A/B

La ciencia de datos puede identificar y probar diversos enfoques para encontrar los métodos de divulgación más exitosos.

Optimice sus recursos

La ciencia de datos utiliza datos existentes para optimizar la distribución de servicios (personas, recursos, equipos) para reducir el tiempo de respuesta y maximizar el rendimiento.

Juegos de herramientas

DataScienceSF aportará tres conjuntos de herramientas clave para responder a sus preguntas sobre cambios de servicio: 

Métodos analíticos

DataScienceSF le ayudará a identificar el método adecuado para su problema. Nuestros métodos incluyen análisis de sentimientos, aprendizaje automático, regresión, minería de datos, clasificación, agrupamiento, imputación, pruebas AB, pronósticos y más.

Herramientas

Utilizamos una variedad de lenguajes, bibliotecas, ingeniería de datos y herramientas de visualización. 

Los lenguajes incluyen Python, R, Javascript, NodeJS y SQL con una variedad de bibliotecas (SciPy, Pandas, etc.). 

Las herramientas de ingeniería de datos incluyen creación de perfiles, ETL, detección, API y canales de datos optimizados y almacenamiento/acceso. 

Las herramientas de visualización incluyen D3.js, Gephi, Leaflet, PowerBI, ggplot2 y Shiny.

Investigación de la experiencia del usuario

Utilizamos herramientas basadas en datos para evaluar y ayudar a diseñar la implementación correcta de un cambio de servicio. Esto incluye mapeo de recorridos y procesos, diseño de planos de servicio, investigación etnográfica y recorridos, creación de prototipos iterativos y pruebas de usabilidad.

Creamos un conocimiento de datos procesable para mejorar su trabajo con estas herramientas.

Trabajando con el equipo de Ciencia de Datos

Tenemos un conjunto general de expectativas para los socios del departamento y, para cada proyecto, refinamos y aclaramos los roles y las responsabilidades mediante un estatuto del proyecto.

Comprometerse con un cambio de servicio

Esperamos que los departamentos estén abiertos y se comprometan con un cambio de servicio si ahí es donde nos llevan los datos.

Asignar un líder de departamento

Necesitaremos nombrar a un líder del departamento para que sea nuestro enlace. Ellos nos ayudarán a refinar el planteamiento del problema e identificarán caminos para cambiar el servicio. El líder del departamento dedicará aproximadamente 5 horas por semana a este proyecto. Esta tarea se irá reduciendo después del comienzo.

Comprométete a trabajar dentro de nuestro marco de tiempo

Los compromisos duran entre 1 y 4 meses. 

El proceso será iterativo. Refinaremos el enunciado del problema original para convertirlo en algo que pueda resolverse. Usaremos los datos disponibles y que sean implementables dentro de las limitaciones de cualquier cambio de servicio. 

Puedes unirte a una cohorte futura si ahora no es un buen momento.

Proporcionar acceso al personal y a los procesos comerciales.

Esperamos realizar una investigación de usuarios como parte del trabajo. Puede incluir el seguimiento de empleados, entrevistas y otros métodos de investigación. Esto ayudará a identificar factores de implementación relevantes para incorporar al modelo estadístico.

Proporcionar acceso oportuno a los datos

Los proyectos de ciencia de datos dependen del acceso oportuno a los datos. Planifique prepararse y trabajar con su equipo de tecnología o base de datos para proporcionar datos. Según corresponda, podemos firmar memorandos de entendimiento para compartir datos (tenemos plantillas). Algunos proyectos pueden necesitar acceso continuo a los datos para implementar el modelo en tiempo real.

Presentar y difundir nuestros hallazgos. 

Parte de nuestro objetivo es documentar y comunicar lo que aprendemos y logramos. Y queremos que otros departamentos y jurisdicciones también se beneficien. Necesitaremos aportes, comentarios y participación de los departamentos en este proceso.