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adiciona habilidade 3:segmentacion rfm en el programa de data

DAT/00_desafio_datos/00_01_desafiospotify/00_01_desafiospotfy_ES.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# Desafío de Análisis de Datos: Canciones Más Escuchadas en Spotify 2023
+
+## Descripción
+
+En este desafío, te enfrentarás al análisis de un conjunto de datos que contiene información sobre las canciones más escuchadas en Spotify en 2023. El objetivo principal es explorar y analizar estos datos para identificar la variable que tiene la mayor correlación con el número de streams de cada canción. También se espera que encuentres y compartas otros hallazgos interesantes derivados de los datos.
+
+## Objetivos del Desafío
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+- Explorar los datos de las canciones más populares en Spotify en 2023.
+- Identificar y analizar la variable que tiene mayor correlación con el número de streams.
+- Comunicar los hallazgos a través de visualizaciones y análisis claros.
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+## Base de datos
+
+[Aqui](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1oKBbMfNDk7Cvrcl5zG_iHVFjWYOWwQ1CG42WyS4l31A/copy?) puedes hacer download de la base de datos y descripción de las variables.
+
+## Pasos para Realizar el Análisis
+
+1. **Exploración Inicial de los Datos**: Familiarízate con las variables disponibles en el conjunto de datos. Algunas variables comunes pueden incluir nombre de la canción, artista, género, duración, popularidad, y número de streams, entre otras.
+
+2. **Análisis de Correlación**: Examina la relación entre el número de streams y otras variables clave para encontrar cuál tiene la mayor correlación. 
+
+3. **Visualización de los Resultados**: Utiliza gráficos y tablas para representar visualmente los hallazgos y facilitar la interpretación de los datos.
+
+4. **Conclusiones y Recomendaciones**: A partir de los análisis y visualizaciones, elabora conclusiones sobre los factores que influyen en la popularidad de las canciones y propón recomendaciones basadas en los datos.
+
+## Tips para el Análisis
+
+- **Usa gráficos de dispersión** para explorar la relación entre el número de streams y otras variables. Esto puede ayudarte a visualizar patrones y posibles correlaciones.
+
+- **Aplica la fórmula de correlación** en tu herramienta de análisis (por ejemplo, `CORREL` en spreadsheets) para cuantificar la fuerza de la relación entre el número de streams y cada variable.
+
+- **Explora otras relaciones** que puedan ofrecer hallazgos interesantes, como la relación entre el género musical y la popularidad o la duración de la canción y los streams.
+
+- **Analiza las distribuciones de datos** para obtener una visión más completa, como el rango de popularidad o duración de las canciones más escuchadas.
+
+## Ejemplo de Herramientas y Técnicas
+
+- **Spreadsheets**: Si utilizas una hoja de cálculo, puedes crear gráficos de dispersión y aplicar la fórmula de correlación (`=CORREL()`) para cada variable en comparación con el número de streams.
+- **Python o R**: Si prefieres utilizar un lenguaje de programación, puedes utilizar bibliotecas como `Pandas` y `Matplotlib` en Python o `ggplot2` en R para realizar análisis estadísticos y crear visualizaciones avanzadas.
+
+## Entrega del desafio
+
+En discord, en el canal del desafio, comparta:
+
+1. **Un archivo con el análisis completo** que incluya tablas y gráficos.
+2. **Una breve descripción de tus hallazgos principales** y conclusiones, especificando cuál variable se encontró que tiene la mayor correlación con el número de streams.
+3. **Recomendaciones basadas en el análisis**, si encuentras patrones adicionales interesantes.
+
+---
+
+¡Buena suerte y disfruta del proceso de descubrimiento a través de los datos!

DAT/00_topics/rfm_prompt_ES.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+# Usando IA para verbalizar tu aprendizaje
+
+La verbalización del aprendizaje, es decir, expresar en palabras lo que hemos aprendido (oralmente o por escrito), desempeña un papel crucial en la consolidación y validación del conocimiento. Este proceso activa diversas áreas cerebrales relacionadas con la memoria, el lenguaje y la metacognición, facilitando una comprensión más profunda y duradera.
+
+**Metacognición y autorregulación:** Expresar el conocimiento en palabras nos permite reflexionar sobre nuestro propio proceso de aprendizaje, identificar vacíos en la comprensión y ajustar nuestras estrategias cognitivas. Este monitoreo metacognitivo es fundamental para un aprendizaje efectivo y autónomo.
+
+Si bien pensamos que en muchos casos lo idea, es hacer este ejercicio junto a otra(s) persona(s), una manera simple y efectiva de hacerlo de manera individual es usar un modelo LLM de IA. Acá te dejamos uns propuesta/ejemplo de "prompt" (instrucción para el modelo LLM) con 5 preguntas enfocadas para principiantes sobre el método RFM:
+
+> Actúa como una tutora o instructora que evalúa la comprensión del concepto RFM en una estudiante principiante. Haz las siguientes preguntas, una a la vez, y da retroalimentación inmediata y simple para cada respuesta de la estudiante:
+> 
+> 1. ¿Qué es el método RFM y para qué se utiliza?
+> 2. ¿Qué significa cada variable en RFM: Recencia, Frecuencia y Valor Monetario?
+> 3. ¿Por qué es importante la variable de Recencia en la segmentación de clientes?
+> 4. ¿Cómo se asignan puntuaciones a cada variable en RFM?
+> 5. ¿Cómo se interpretan las puntuaciones RFM para tomar decisiones de negocio?”
+> 
+> Usa respuestas cortas y aclara cualquier malentendido antes de pasar a la siguiente pregunta.
+
+Puede usar Gemini, Chat GPT, Mea AI, etc.
+

DAT/01_intro/01_baisc_knowledge/activities/00_01_01_dat_activity_quees_ES.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️ 30 min
 
-**Reacciona** con 👀 en Discord cuando comiences esta lectura, actividad o reto.
+
 
 ---
 

DAT/01_intro/01_baisc_knowledge/activities/00_01_03_dat_activity_ai_ES.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️ 30 min
 
-**Reacciona** con 👀 en Discord cuando comiences esta lectura, actividad o reto.
+
 
 ---
 

DAT/01_intro/01_baisc_knowledge/activities/00_01_04_dat_activity_ai_que_es_ES.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️ 1 hr
 
-**Reacciona** con 👀 en Discord cuando comiences esta lectura, actividad o reto.
+
 
 ---
 

DAT/01_intro/02_learning_bydoing/activities/00_02_01_dat_myfirst_ES.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️⏱️⏱️ 2-4 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 en Discord cuando comiences esta lectura, actividad o reto.
+
 
 ---
 
@@ -73,6 +73,6 @@ Como todo en la vida, hay muchas maneras de resolver un mismo problema. No obsta
 
 #### ¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje!
 
-No te olvides de que estar aturdida y confundida es parte natural del proceso de aprendizaje verdadero.
+No te olvides de que estar aturdida y  confundida es parte natural del proceso de aprendizaje verdadero.
 
 ---

DAT/01_intro/02_learning_bydoing/activities/00_02_02_dat_close_ES.md

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️ 45 min
 
-**Reacciona** con 👀 en Discord cuando comiences esta lectura, actividad o reto.
+
 
 ---
 

DAT/02_exploratory/01_categorial_vars/activities/01_01_01_dat_myfirstanalisis_ES.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️⏱️️⏱️️⏱️️ 3-5 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 cuando comiences la lectura y/o actividad.
 
 ---
 
@@ -66,6 +65,6 @@ Aquí tienes algunos resultados de referencia para asegurarte de que estás en e
 - 864 clientes están casados y 483 son solteros.
 - El ingreso anual mínimo es 0 y el máximo es 162,397.
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y  confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---

DAT/02_exploratory/01_categorial_vars/activities/01_01_02_dat_viewanalisis_ES.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️⏱️️️⏱️️️⏱️️ 3-5 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 cuando comiences la lectura y/o actividad.
 
 ---
 
@@ -59,7 +58,7 @@ Aquí tienes un ejemplo de dos gráficos que pueden ser utilizados para responde
 
 Estos gráficos pueden servirte de referencia para verificar que tus cálculos y análisis son correctos.
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdido y confundido es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---
 

DAT/02_exploratory/02_central_tendency/activities/01_02_01_dat_medidas_ES.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️️⏱️️️⏱️️ 2-4 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 cuando comiences la lectura y/o actividad.
 
 ---
 
@@ -56,6 +55,6 @@ Comprende y calcula las medidas de tendencia central (Moda, Mediana, Promedio) p
 
 Estos datos pueden servirte de referencia para verificar que tus cálculos y análisis son correctos.
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdido y confundido es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---

DAT/02_exploratory/02_central_tendency/activities/01_02_02_dat_distribuicion_ES.md

@@ -46,6 +46,6 @@ Aquí tienes un ejemplo de histograma para la variable compras en linea:
 
 Estos gráfico puede servirte de referencia para verificar que tus cálculos y análisis son correctos.
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdido y confundido es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---

DAT/02_exploratory/03_time/activities/01_03_01_dat_graficolinea_ES.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️⏱️️ 1-3 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 cuando comiences la lectura y/o actividad.
 
 ---
 
@@ -41,6 +40,6 @@ Prueba crear una columna con el año y el mes utilizando las fórmulas CONCATENA
 
 ![image](https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/digitaljumpstart-curriculum/main/DAT/00_assets/350093985-a687c14e-72d3-42ef-8cf0-c92f28641394.png)
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdido y confundido es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---

DAT/02_exploratory/03_time/activities/01_03_02_dat_graficocombinado_ES.md

@@ -6,7 +6,6 @@
 
 **Tiempo:** ⏱️️⏱️️ 1-3 hrs.
 
-**Reacciona** con 👀 cuando comiences la lectura y/o actividad.
 
 ---
 
@@ -41,6 +40,6 @@ Este es un ejemplo de gráfico combinado que muestra la suma de compras de vino
 
 ![image](https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/digitaljumpstart-curriculum/main/DAT/00_assets/350095241-65aec943-78f7-46ea-a122-329ee3aa82ee.png)
 
-¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdido y confundido es una parte natural del proceso.
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirse aturdida y confundida es una parte natural del proceso.
 
 ---

DAT/03_segmentation/01_rfm/README_ES.md

@@ -0,0 +1,17 @@
+# ◼️ Módulo 1: Segmentación de Clientes con el Modelo RFM
+
+**Tiempo:** ⏱️️ 5min
+
+---
+
+## Introducción
+
+En este módulo, descubrirás la segmentación de clientes mediante el análisis RFM, una técnica que permite clasificar a los clientes en función de su comportamiento. 
+
+A través del modelo RFM, comenzarás a identificar patrones y a entender mejor la relación de los clientes con el negocio, aunque **en este punto** el análisis será bastante básico.
+
+## Lo que aprenderás
+
+* Qué es el modelo RFM y cómo se utiliza en la segmentación de clientes.
+* Definiciones y características de las variables Recencia, Frecuencia y Valor Monetario.
+* Técnicas para clasificar y agrupar clientes en segmentos manejables según el modelo RFM.

DAT/03_segmentation/01_rfm/activities/01_01_01_dat_conceptorfm_CONFIG.json

@@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "difficulty": 1,
+  "learning": 2,
+  "time": 4,
+  "directions": {
+    "ES": "<p>💡 Evaluación: Recuerda que puedes pedir la evaluación de una compañera antes de terminar tu reto y compartir la URL. Hazlo en el canal *-ayuda</p><p>💬 Comparte el enlace a tu trabajo final en el hilo de Discord y reacciona con ✅ para marcar tu progreso.</p><p>No olvides dejar el enlace público para que tus compañeras puedan verlo.</p>",
+    "PT": "null"
+  },
+  "discord_URL": {
+    "ES": "https://discord.com/channels/1209273049304666113/1306335790174961684",
+    "PT": "null"
+  }
+}

DAT/03_segmentation/01_rfm/activities/01_01_01_dat_conceptorfm_ES.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# Reto 1.1: Fundamentos del modelo RFM
+
+**Dificultad:** 🌻 
+
+**Aprendizaje:** 🍯🍯 
+
+**Tiempo:** ⏱️️⏱️️⏱️️⏱️️ 3-5 hrs.
+
+
+---
+
+
+## Meta de Aprendizaje
+
+Aprenderás a identificar en un conjunto de datos las variables necesarias para el análisis de clientes mediante el método RFM. Para lograrlo, primero profundizarás en el concepto de esta técnica de segmentación y deberás unir dos tablas de datos con una fórmula. Con esto, estarás preparada para aplicar la técnica de forma efectiva en los siguientes retos.
+
+## Descripción
+
+Revisa los contenidos disponibles en los materiales proporcionados, así como la base de datos, y asegúrate de que eres capaz de responde a las siguientes preguntas antes de unir las tablas y generar columnas para las variables RFM:
+
+1. ¿Qué es RFM?
+2. ¿Cuáles variables tengo en mi base de datos para realizar este análisis?
+3. ¿Cuál variable o conjunto de variables corresponde a Recencia, cuál a Frecuencia y cuál a Monto?
+4. ¿Puedo utilizar alguna fórmula para combinar variables y obtener una única columna para Frecuencia y otra para Monto?
+5. ¿Cómo "traigo" los datos de la base de datos de transacciones para la base de datos principal y poder así usar alguna fórmula para calcular la Recencia?
+
+
+### Cumples con la meta de aprendizaje si:
+
+- [x] Logras responder para ti misma a todas las preguntas planteadas en la descripción.
+- [x] Logras unir las dos bases de datos a través de una fórmula.
+- [x] Logras obtener una columna que represente la Recencia, una para Frecuencia y otra para Monto.
+
+
+## Insumos para tu aprendizaje
+<!-- Los enlaces a topics, hay que ponerlos usando este patrón  //PATH_TO_THIS_SCRIPT:?lang=XX&track=XXX&skill=XXXXXX&module=XXXXXX//rfm_prompt_ES.md-->
+<!-- luego será compeltado por el script en python del repo en GH -->
+- [📄 Texto: Base de Datos 1 y descripción de Variables](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1nE1yZuE-bzZ2Ot4xjbq3zADqTcNXnNA4_ksE7uYE2JI/copy?).
+- [📄 Texto: Base de Datos 2 con la fecha de la ultima compra del cliente](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lM0f0Pu78rq4t-eHCHnPo0T8lIS0F4bs22WS4gtCQWk/copy?).
+- [📄 Texto:  Concepto segmentación de clientes](https://docs.google.com/document/d/1I3_bay1ymFa0iMRz6W_C_mpmnahMdMs5_0UEiKf1jTo/edit?usp=sharing).
+- [📺 Video: Podcast segmentación de clientes](https://open.spotify.com/episode/23JZkyLP28b2U9E9LIEaWV).
+- [📄 Texto: Unir tablas en Google Sheets](https://docs.google.com/document/d/1mPYh7wmMmqUl5k8lACskw7Jav315NVZHrNymf6NwJss/edit?usp=sharing).
+- [📄 Texto: Documentación VLOOKUP](https://support.google.com/docs/answer/3093318?hl=es).
+- [📄 Video: El uso de las fórmulas INDEX + MATCH](https://www.youtube.com/watch?v=QzCVTurf5vs).
+- [🤖 🤝 Texto: Usando IA para entender mejor RFM](//PATH_TO_THIS_SCRIPT:?lang=XX&track=XXX&skill=XXXXXX&module=XXXXXX//rfm_prompt_ES.md)
+
+
+## Pauta de Trabajo
+
+- Crea una copia del archivo en el que trabajaste en los retos anteriores y agrega una hoja (sheet) con el nombre de este reto. Recuerda que en este reto tenemos dos archivos con los datos necesarios para realizar el análisis. Puedes probar la fórmula [IMPORTRANGE](https://www.loom.com/share/80681eee41704fd1a919a8fabde781ac?sid=9fc7ea93-1ef5-4fa5-b691-3bed2e363b1d) para traer los datos de un archivo a otro, o simplemente copiar y pegar los datos.
+- Lee las descripciones de las variables que se encuentran en el archivo de la base de datos.
+- Revisa el concepto de RFM y asegúrate de comprender qué significa Recencia, Frecuencia y Monto.
+- Identifica las variables que puedes utilizar para segmentar los clientes por Recencia, Frecuencia y Monto.
+- Utiliza las fórmulas VLOOKUP o INDEX+MATCH para traer la fecha de la última compra de acuerdo con el id_cliente.
+- Calcula lo necesario para obtener una única columna que indique los días transcurridos desde la última compra.
+- Suma el Monto y la Frecuencia de compra, tanto en línea como en tienda.
+- Tienes libertad para probar y analizar los datos como prefieras.
+- **Asegúrate de comprender lo que estás haciendo.** No te limites solo a las preguntas planteadas; **explora, analiza, prueba**, y busca nuevas formas de abordar el problema.
+
+Aquí tienes algunos resultados de referencia para asegurarte de que vas por buen camino con tu análisis.
+
+![image](https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/digitaljumpstart-curriculum/main/DAT/00_assets/image_solucion_rfm.png)
+
+Tip: Utiliza la fórmula DATE y la fecha del último día del año de 2023 para calcular la Recencia.
+
+---
+
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirte confundida o desorientada es parte natural del proceso.
+

DAT/03_segmentation/01_rfm/activities/01_01_02_dat_cuartil_CONFIG.json

@@ -0,0 +1,13 @@
+{
+  "difficulty": 1,
+  "learning": 2,
+  "time": 4,
+  "directions": {
+    "ES": "<p>💡 Evaluación: Recuerda que puedes pedir la evaluación de una compañera antes de terminar tu reto y compartir la URL. Hazlo en el canal *-ayuda</p><p>💬 Comparte el enlace a tu trabajo final en el hilo de Discord y reacciona con ✅ para marcar tu progreso.</p><p>No olvides dejar el enlace público para que tus compañeras puedan verlo.</p>",
+    "PT": "null"
+  },
+  "discord_URL": {
+    "ES": "https://discord.com/channels/1209273049304666113/1306336264722845696",
+    "PT": "null"
+  }
+}

DAT/03_segmentation/01_rfm/activities/01_01_02_dat_cuartil_ES.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+# Reto 1.2: Cálculo de cuartiles para puntuación RFM 
+
+**Dificultad:** 🌻 
+
+**Aprendizaje:** 🍯🍯 
+
+**Tiempo:** ⏱️️⏱️️️⏱️️️⏱️️ 3-5 hrs.
+
+
+---
+
+## Meta de Aprendizaje
+
+Aprenderás a asignar puntuaciones a cada variable RFM para poder separar clientes en grupos. Para lograrlo, primero tendrás que entender qué son los cuartiles, cómo y para qué se utilizan y cómo aplicarlos en esta técnica de segmentación de clientes.
+
+## Descripción
+
+Vas a calcular los cuartiles para cada una de las variables (R, F y M) que utilizamos para clasificar a los clientes según RFM y asignar a cada variable de cada cliente, su cuartil correspondiente. Todo esto se hará mediante fórmulas como **CUARTIL** e **IF**.
+
+Los cuartiles dividen un conjunto de datos ordenados en cuatro partes iguales. Son útiles para analizar distribuciones y detectar patrones en datos.
+
+### Cumples con la meta de aprendizaje si:
+
+- [x] Calculas los cuartiles para Recencia, Frecuencia y Monto.
+- [x] Asignas a cada cliente el cuartil correspondiente de Recencia, Frecuencia y Monto.
+
+## Insumos para tu aprendizaje
+
+- [📄 Texto: Concepto de Cuartil, Decil y Percentil](https://docs.google.com/document/d/1uF-h0giCJjWO6HjSkVP1pIAM1UG6ar2aaFLARWvHdGg/edit?usp=sharing).
+- [📺 Video:Video concepto de Cuartil](https://www.loom.com/share/6d80794b67d14d048dfbf112e67e4a79?sid=dad30d47-6aca-400e-8a40-db990f68a311).
+- [📄 Texto: Documentación fórmula QUARTILE](https://support.google.com/docs/answer/3094041?hl=es).
+- [📄 Texto: Documentación fórmula IF](https://support.google.com/docs/answer/3093364?hl=es).
+- [📄 Texto: Documentación fórmula IFS](https://support.google.com/docs/answer/7014145?hl=es).
+
+## Pauta de Trabajo
+
+- Al mismo archivo del reto anterior, agrégale una hoja (sheet) con el nombre de este. 
+
+- Crea una tabla donde puedas calcular los cuartiles para Recencia, Frecuencia y Monto, como en este ejemplo:
+![image](https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/digitaljumpstart-curriculum/main/DAT/00_assets/ejemplo_cuartil.png)
+
+- Usa la fórmula **IF** ou **IFS** para asignar el cuartil correspondiente a cada cliente.
+
+- Tienes libertad para probar y analizar los datos como prefieras.
+
+- **Asegúrate de comprender lo que estás haciendo.** No te limites solo a las preguntas planteadas; analiza, prueba y explora.
+
+- Pon especial atención en entender cuándo debes asignar la puntuación más alta y cuándo la más baja para cada variable.
+
+Aquí tienes un ejemplo para que puedas verificar cómo va tu progreso:
+
+![image](https://raw.githubusercontent.com/Laboratoria/digitaljumpstart-curriculum/main/DAT/00_assets/image_solucion_rfm.png)
+
+---
+
+¡Diviértete y disfruta del proceso de aprendizaje! Recuerda que sentirte confundida o aturdida es una parte natural del proceso.
+
+---
+