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Este capítulo te presenta conceptos de probabilidad que ayudan a descubrir interacciones entre variables. Al explorar distribuciones multivariantes, probabilidad condicional y cadenas de Markov, obtendrás información sobre cómo los modelos basados en probabilidad pueden predecir el comportamiento de los clientes, optimizar estrategias y evaluar riesgos. Estas herramientas proporcionan una base sólida para tomar decisiones de negocio basadas en datos en contextos de incertidumbre.
El capítulo 2 se centra en interpretar y gestionar la incertidumbre con respecto a los resultados de negocio. Aprenderás técnicas habituales como cálculos de valor esperado, intervalos de confianza y de predicción, análisis de escenarios y análisis de sensibilidad.
En el capítulo final, explorarás cómo las técnicas de simulación pueden mejorar la toma de decisiones en presencia de incertidumbre. Aprenderás a aplicar métodos de remuestreo, simulaciones de Monte Carlo y árboles de decisión para estimar la incertidumbre, evaluar riesgos y visualizar alternativas estratégicas. Al integrar estas técnicas, desarrollarás la capacidad de sintetizar conclusiones y hacer recomendaciones basadas en datos en escenarios de negocio.
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