Julia Romero es una profesional con más de 16 años de experiencia como líder de comunicación y periodista en los tres niveles de gobierno, medios y empresas, soy una estratega experta en marketing digital y político. Además, como Master Coach y conferencista internacional certificada por la UMC, poseo un profundo conocimiento en inteligencia artificial, transformación digital y gestión pública. En esta oportunidad nuestra invitada nos explicara más sobre el marketing aplicado en redes sociales

Un AVATAR digital es una representación gráfica de una persona o una marca comercial

Dependiendo del nicho al cual se apunte esta puede ser un diseño realista o puede ser una caricatura para un mercado más infantil. Al utilizar esta herramienta Julia nos comenta que puede automatizar muchas funciones que normalmente tiene más de un responsable, con lo cual la creación de contendió fluye con más rapidez y se pueden grabar múltiples videos informativos con distintos escenarios, temas o protagonistas.

¿Cuál es la ventaja de usar un Avatar?

 El uso estratégico de un avatar en la comunicación publicitaria ofrece una ventaja competitiva significativa al potenciar la memorabilidad y el reconocimiento de marca a través de una figura singular y directamente asociada a la identidad corporativa. Este personaje digital encarna la personalidad y los valores de la marca, facilitando una conexión emocional más profunda y empática con la audiencia, humanizando la comunicación y fomentando la identificación.

Los avatares se utilizan para automatizar la creación de contenido en redes sociales

Su versatilidad permite adaptarse a diversos formatos y campañas, superando barreras geográficas y culturales para alcanzar audiencias globales y diversas. Además, proyecta una imagen innovadora y moderna, diferenciando la marca de la competencia, mientras que a largo plazo puede resultar costo-efectivo al reducir gastos de producción y permitir una reutilización continua. En definitiva, el avatar se convierte en una herramienta poderosa para construir una identidad de marca fuerte, conectar con el público de manera efectiva y optimizar los recursos en la estrategia publicitaria.

Usos prácticos de esta herramienta

Pongamonos en la situacion que deseas crear un contenido digital y no cuentas con detalles como luces, vestimenta o un estudio. Al usar la tecnologia del Avatar puedes crear contendido con muchos de estos elementos creados artificialmente con lo cual lo importante solo sera tu voz y la forma que tu tengas de detallar tus ideas. 

Al parecer, la delincuencia hace uso de la tecnología para ejecutar crimen. No deseo creer que el estado esté de acuerdo a que la anarquía tome control y que cada uno se defienda como pueda, "cada uno por su pellejo". Es tan simple poner orden pero no existe ninguna autoridad que pueda poner el parche. Mientras el congreso nada inteligente se dedique a subsistir y el ejecutivo mantenga 4% de aceptación, lo más seguro es que nos vayamos al tacho en poco tiempo. 

Pero si existiera un poquito de sentido común, entonces adjunto un procedimiento que si yo estuviera a cargo, ejecutaría inmediatamente, puliendo el procedimiento hasta que cerremos los agujeros en el sistema, filtrando de alguna forma a los delincuentes usando su propia medicina tecnológica. 

"No es tarea de un iluminado"

Se necesitan a todas las empresas portadoras de servicio de datos y voz. Claro, Entel, Telefónica, Bitel, es decir todas las que proveen internet inclusive a sistemas móviles y hogar que colaboren "APAGANDO" los servicios que no estén alineados al sistema de gestión anti crimen de Perú.

Tomará unos meses y dolores de cabeza al principio, pero una vez empadronado y actualizando mensualmente ese empadronamiento, que puede inclusive ser en automático bajo algunas circunstancias, algo así como el "peaje automático prepago" como para que puedas hacerlo por un año consecutivo si tu línea es mayor de tantos años sin problemas. 

Adjunto un procedimiento mínimo que puede ser pulido, mejorado, consensuado por todos los operadores y el estado, pero que debe de hacerse lo antes posible, por que hoy es una desgracia de desorden y que en "rio revuelto, pescan los criminales" a sus incautos, que pueden ser nuestros padres que en su mayoría son neófitos en el uso de smartphones y tecnología moderna.

Procedimiento Sugerido (Atentos Ministros y Autoridades)

1. Registro ONLINE de tu celular, un celular un DNI en una base de datos obligatorio centralizado por una unidad de investigación especializada.
2. Asignar una clave para modificar datos del propietario en dicha base de datos, el registro es personal y obligatorio. (Similar a la Clave SOL de Sunat)
3. Caducidad mensual del Registro online del servicio telefónico e internet del equipo, debes de actualizar cada vez que pagas tu mes.
4. CALLER ID obligatorio con nombre, apellido, DNI del usuario y que quede grabado en la base de datos (privado para todos pero público para investigaciones delictivas).
5. Teléfonos IMEI y CHIPS que no estén registrados y actualizados en la bases de datos, no podrán acceder a la red telefónica o de internet, bloqueados por Firewalls y operadores terrestres, celulares, portadores de cualquier servicio como SMS, TEXTO, WHATSAPP, datos y voz.
6. Cada mes que pagas tu celular, no podrás pagarlo a menos que estés registrado en el sistema, que solicita IDENTIFICACIÓN via DNI, pasaporte o Carnet de Extranjería.
7. Registro de denuncias de llamadas sospechosas para que una oficina especializada pueda analizar los números telefónicos y puedan apagar los servicios inmediatamente de unidades que no cumplan con el procedimiento
8. Instalación de un software para desactivar tu celular, ubicarlo y/o borrar su contenido en caso de robo.
9. Un número nacional central telefónica para apoyar a cumplir el procedimiento, con whatsapp y robots de apoyo para cumplir el requerimiento (Operador persona y robots)
10. Esto no es un trabajo sólo de la policía, sino de todo nivel de gobierno (Municipal, Regional y Central), sociedad civil y empresarial

Si te gusta lo que has leído, comparte y comenta abajo puedes hacerlo inclusive anónimamente.

Clientes que adquieran los modernos Tótems modelos 2025 para sus empresas, tendrán propaganda gratuita en TV digital TdT que se replica en más de 100 provincias y distritos peruanos, por 1 año por la compra de un cualquiera de los equipos de Chasquirouter. Descargar el catálogo 2025 aquí.

Gracias a la alianza entre Chasquirouter y Milenial TV y resto de cableoperadores, los usuarios que compren un Tótem publicitario del nuevo Showroom tienda de Chasquirouter accederán al plan empresarial de Marketing Empresarial de 300 USD mensuales, gratis por todo un año con cobertura nacional.

Detalles de la promoción:

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• Producto: Tótem Digital.
• Beneficio: Plan empresarial 300 USD mensuales, gratis por un año.
• Ubicación: Showroom Digital en Lima.
• Requisito: Realizar la compra de un Tótem.
• Estado de Promoción: La promoción está vigente hasta diciembre 2025.

El plan contará con los mismos beneficios que ofrece Milenial TV por un año completo, es decir, pasar spots publicitarios de su preferencia a diario, una entrevista mensual en el programa de TV, y todos los beneficios descritos en el plan Empresarial en este enlace. El spot publicitario (la propaganda de menos de 1 minuto) debe ser producido por ustedes.

El spot publicitario también se publicitará dentro del programa educativo Milenial TV todos los sábados en estreno nacional en 3 canales nacionales como Nativa TV, Trivu TV y Milenial TV en los cableoperadores como Movistar, Claro, Best Cable, Direct TV, y en más de 200 operadoras de cable provinciales y distritales de su preferencia.

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La promoción estará sujeta al stock de la tienda y vigente desde hoy hasta diciembre 25 del presente. La promoción es una promo por empresa. Los equipos pequeños de 43 pulgadas están sujetos a 6 meses del plan empresarial pero pueden adquirir al 50% la propaganda el resto del año.

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En este mundo moderno donde la imagen lo es todo, te presentamos nuestro catálogo de pantallas LCD, diseñadas para transformar cada momento en una experiencia visual inolvidable. Nuestro catálogo incluye soluciones tales como pantallas táctiles para aplicaciones comerciales, monitores especializados para el ámbito educativo y presentaciones, así como sistemas de doble pantalla para entornos de alto tránsito como terminales y centros hospitalarios.

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A puertas de las elecciones presidenciales es cuando muchos recién se preocupan por alistar lo que se va a necesitar para una campaña electoral con tantos candidatos y tantas propuestas que en realidad, en vez de resolver, nos marean. El candidato que use tecnología moderna, con el análisis correcto de la estadística real (y no la de las encuesta "truchas") es el que va a ganar las elecciones, o por lo menos, pasar la valla electoral. Analicemos nuestras opciones y aprendamos un poquito de lo que se viene. 

 En este artículo le mostraremos cómo importar funciones (estadísticas) más avanzadas de MySQL y cómo analizar los datos a gran escala

Una parte importante del análisis de cada conjunto de datos es el análisis de sus propiedades estadísticas. Especialmente si desea utilizarlo para el aprendizaje de máquinas, debe tener una visión adecuada de los datos para realizar el preprocesamiento y la extracción de sus características requeridas para su uso. 

Para todo análisis, necesitas la data. Si ya tienes la data ó conjunto de datos en una base de datos (como MySQL), resulta útil ejecutar estos análisis directamente en la base de datos ó programas escritos para automatizar dichos análisis estadísticos. Sin embargo, las funciones estadísticas integradas de algunas bases de datos no son muy extensas; este es el caso de las bases de datos MySQL, por lo que debes de agregarlo mediante su "addon", que pronto explicaremos, para su uso adecuado. En este artículo, basado desde este otro en Inglés y sólo para suscriptores, le mostraremos cómo importar funciones (estadísticas) más avanzadas de MySQL y cómo analizar los datos a gran escala.

Prerequisitos

Asumimos que tiene conocimientos básicos de estadística y del lenguaje de consulta SQL.

Instancia MySQL + el conjunto de datos de muestra

También asumimos que ya instaló una instancia en ejecución de una base de datos MySQL con un usuario privilegiado e importó la base de datos de muestra de empleados "estándar" desde el sitio web de MySQL como un conjunto de datos de muestra.

De lo contrario, le pediríamos que lea primero el siguiente artículo: “Primeros pasos hacia el análisis de datos en MySQL: funciones básicas”.

El esquema de base de datos existente, con el que trabajaremos en este artículo, debería verse así:

La mayoría de los campos se explican por sí solos, pero para estar seguro, enumeramos las descripciones de los campos no obvios para las tablas empleados y salarios a continuación:

• employees.emp_no: la clave principal de la tabla de empleados.
• employees.hire_date: la fecha de contratación del empleado.
• salaries.emp_no: la clave externa de la tabla de empleados.
• salaries.salary: El salario pagado en un período determinado.
• salaries.from_date: La fecha a partir de la cual se pagó el salario.
• salaries.to_date: La fecha en la que se pagó el salario.

Instalar las extensiones estadísticas

Dado que MySQL tiene funciones estadísticas limitadas, necesitamos una "extensión" para las avanzadas. En este artículo utilizamos el siguiente: Estadísticas para MySQL.

Esta extensión incluye varias funciones estadísticas, como el coeficiente de Gini, la mediana, el generador de números aleatorios Mersenne Twister, el coeficiente de correlación de Pearson, el número de fila y la asimetría, solo por nombrar algunas.

Los usuarios de Windows pueden descargar directamente (y copiar el archivo libsqlstat.dll de 32 o 64 bits al directorio lib\plugin de su instalación de MySQL) e instalar la extensión con el usuario root:

mysql -u root -p -f < examples\install.sql

Usuarios deLinux o MacOS deben de compilar sus proyectos siguiendo las instrucciones del INSTALL-file.

Generación Aleatoria de Números (Pseudo-number generation)

Antes de ver las funciones estadísticas, veamos cómo generar distribuciones o números aleatorios.

Para ser claros, hablamos aquí de aleatoriedad o pseudoaleatoriedad "estadística", que no contiene ningún patrón o regularidad reconocible; esto es útil y suficiente para muchos casos de uso de estadísticas.

Sin embargo, esto no implica necesariamente una “verdadera” aleatoriedad, es decir, una imprevisibilidad objetiva.

Números Aleatorios Simples

Con la siguiente consulta puedes generar un número aleatorio mayor que ≥ 0 y menor que < 1 usando el algoritmo Mersenne Twister (rand_mt).

SELECT rand_mt();

Solo como muestra, generamos "ponderaciones" aleatorias para cada entrada de salario para nuestro conjunto de datos de muestra, es decir, agregamos una nueva columna a la tabla de salarios y generamos números aleatorios para esta columna.

ALTER TABLE salaries ADD weight double;

UPDATE salaries SET weight = rand_mt();

Variante de la distribución normal (Variate of the normal distribution)

Si se requiere una distribución normal para el análisis de datos, simplemente podemos generar una variable mediante la siguiente consulta (rand_norm([σ, [μ]])):

SELECT rand_norm(); // μ=0, σ=1
SELECT rand_norm(0.3);// μ=0.3, σ=1
SELECT rand_norm(0.3, 4);// μ=0.3, σ=0.4

El valor predeterminado para la media μ es 0 y el valor predeterminado de la desviación estándar σ es 1.

Funciones Estadísticas

Ahora, veamos las funciones estadísticas.

Media o Promedio (Mean or average)

El promedio o media aritmética (avg) es la suma de todos los números de una serie dividido por el conteo de números de la serie.

La consulta SQL correspondiente tiene este aspecto y devuelve el salario medio de los empleados:

SELECT AVG(s.salary) as 'mean' FROM salaries s; // 63,810.7448

Media Ponderada (Weighted average)

El promedio ponderado (avgw(x [,w]))  es un promedio en el que algunos puntos de datos contribuyen más que otros en una serie.

La consulta SQL correspondiente tiene este aspecto y devuelve el salario promedio ponderado de los empleados (tenga en cuenta que utilizamos nuestras ponderaciones aleatorias solo como muestra):

SELECT AVGW(s.salary, s.weight) as 'weighted mean' FROM salaries s;

Varianza y Desviación Típica (Variance and standard deviation)

MySQL proporciona funciones integradas para la varianza (variance) y la desviación estándar (std) de una muestra de datos.

SELECT 
  VARIANCE(salary) as 'variance',
  STD(salary) as 'std'
FROM salaries;

La varianza es una medida estadística de la dispersión entre números en un conjunto de datos, definida como el promedio de las diferencias al cuadrado del valor medio y calculada de la siguiente manera:

The variance function is a synonym for var_pop() — calculating the population standard variance of all the fields in a particular column. On the other hand, var_samp() calculates the sample variance.

Notably, you use the population variance (all functions with *_pop) if you need all of the data available whereas you use the sample variance (all functions with *_samp) if you only need a proportion of it. The same applies to all following functions in this section.

The standard deviation is a measure of how dispersed the data is in relation to the mean — calculated as follows:

If a weighted standard deviation or skewness (a measure of the asymmetry of a distribution) has to be calculated, this goes beyond the standard functions of MySQL, and we need the functions of the installed extension.

SELECT stddevw_pop(s.salary) as 'std1' FROM salaries s;
SELECT stddevw_pop(s.salary, s.weight) as 'std2' FROM salaries s;

SELECT stddevw_samp(s.salary) as 'std3' FROM salaries s;
SELECT stddevw_samp(s.salary, s.weight) as 'std4' FROM salaries s;

SELECT skewness_pop(s.salary) as 'skew1' FROM salaries s;
SELECT skewness_pop(s.salary, s.weight) as 'skew2' FROM salaries s;

SELECT skewness_samp(s.salary) as 'skew3' FROM salaries s;
SELECT skewness_samp(s.salary, s.weight) as 'skew4' FROM salaries s;

If the second parameter is not specified, the weight is equal to 1 (i.e., equally weighted).

As a concluding example, we now calculate the average salaries grouped by gender with all relevant statistical properties of the data sample.

SELECT 
  e.gender,
  AVG(s.salary) as 'avg salary',
  skewness_samp(s.salary) as 'skew',
  stddevw_samp(s.salary) as 'std',
  var_samp(s.salary) as 'variance'
FROM employees e INNER JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
GROUP BY e.gender
ORDER by asalary ASC;

// gender, avg salary, skew, std, variance
F, 63769.6032, 0.7757583639505996, 16844.89107702957, 283750105.9957
M, 63838.1769, 0.7793202853331737, 16944.629259215217, 287120292.4635

Median

The median is the value exactly in the middle of a data set, separating the higher half from the lower half of the data samples.

This means 50% of the values are smaller (or equal) than the median value, and 50% are higher (or equal). Null values are ignored.

SELECT MEDIAN(s.salary) as 'median' FROM salaries s;

The above SQL query gives the median salary of all employees.

Gini coefficient

The Gini coefficient is a measure of statistical dispersion or unequal distribution or inequality. 0 indicates that all values are equal; 1 indicates that all values but one are zero.

SELECT GINI(s.salary) as 'gini coefficients' FROM salaries s; // 0.14754749176775583

SELECT gini(g.asalary)
FROM(
  SELECT 
    e.gender,
    AVG(s.salary) as 'asalary'
  FROM employees e INNER JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
  GROUP BY e.gender
  ORDER by asalary ASC
) as g; // 0.00026868933832358

The above SQL queries show us some small inequality in individual salaries (0.1475), but equality in the average gender-specific salaries (0.0003).

Statistical relations of two variables

Next, we look at the statistical relationships between two variables x and y.

Correlation

The statistics extension provides the Pearson correlation coefficient (corr(x,y [,w])), which measures the linear correlation between two variables and is calculated as follows:

The resulting value is a number between -1 and 1 that measures the strength and direction of the relationship:

• Between -1 and 0: negative correlation, i.e., when one variable changes, the other variable changes in the opposite direction.
• 0: no correlation, i.e., there is no relationship between these variables.
• Between 0 and 1: positive correlation, i.e., when one variable changes, the other variable changes in the same direction.

For our data set, we now want to find out whether there is a correlation between age and salary.

SELECT
 corr(m.start_year - m.birth_year,m.salary)
FROM
(
    SELECT
        YEAR(e.birth_date) as 'birth_year',
        YEAR(s.from_date) as 'start_year',
        s.salary as 'salary'
    FROM employees e INNER JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
) as m; // 0.20731856518839656

As we can see, there is a very slight (negligible) positive correlation (0.207) between age and salary.

Ranking

Ranking is the data transformation in which numeric or ordinal values are replaced by their rank when the data is sorted.

We can create such a ranking list with the function rownumber().

Row number

In this first example, however, the function returns the row number of the whole data set.

SELECT 
  rownumber() AS rowNo,
  e.first_name,
  e.last_name,
  e.gender,
  s.salary
FROM employees e INNER JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
WHERE s.to_date > NOW()
ORDER by s.salary DESC
LIMIT 10;

Only in the second example, after the data set has been filtered and sorted, can we use the rownumber function to create a ranked list.

SELECT
  rownumber() AS rank,
  r.*
FROM
(
  SELECT
      e.first_name,
      e.last_name,
      e.gender,
      s.salary
    FROM employees e INNER JOIN salaries s ON e.emp_no = s.emp_no
    WHERE s.to_date > NOW()
    ORDER by s.salary DESC
    LIMIT 10
) as r;


//rank,first_name,last_name,gender,salary
//1,Tokuyasu,Pesch,M,158220
//2,Honesty,Mukaidono,M,156286
//3,Xiahua,Whitcomb,M,155709
//4,Sanjai,Luders,M,155513
//5,Tsutomu,Alameldin,M,155190
//6,Willard,Baca,M,154459
//7,Lidong,Meriste,M,154376
//8,Charmane,Griswold,M,153715
//9,Weijing,Chenoweth,F,152710
//10,Weicheng,Hatcliff,F,152687

The above SQL query gives us the current top 10 highest earners (the to_date in the salaries table is MAX when it is the currently valid salary).

Conclusión

Hemos dejado la mitad de este artículo en inglés para que lo practiques. Aparte, absolutamente todos los comandos aquí explicados, la computadora los entiende solamente en inglés y no existen en español o en ningún otro lenguaje. En este artículo, hemos mostrado cómo puede realizar análisis de datos avanzados en bases de datos MySQL utilizando una extensión de estadísticas del poderoso motor MySQL.

Con estas funciones (incluidas las funciones integradas de MySQL), puede obtener de manera eficiente una visión profunda de conjuntos de datos a gran escala antes de exportarlos a herramientas estadísticas/ML dedicadas, que describiremos en un artículo siguiente.