Este artículo técnico aborda la problemática de identificar tendencias de productos basadas únicamente en la oferta del marketplace, que no siempre reflejan la demanda real de los consumidores. Para solucionarlo, se implementa un sistema que combina datos de Google Trends con información del marketplace, utilizando Reciprocal Rank Fusion para crear un ranking unificado. Además, se realiza scraping de sitios de proveedores mayoristas y se aplica matching semántico mediante embeddings de Vertex AI para estimar márgenes. El lector aprenderá sobre la integración de múltiples fuentes de datos, técn
Este artículo describe la construcción de un pipeline de datos en R para monitorear un marketplace. El objetivo es extraer, normalizar y almacenar datos diarios de tendencias, productos y precios para análisis. Se utiliza R con las librerías `tidyverse`, `httr2`, `DBI` y clases R6 para estructurar el pipeline. El pipeline se despliega como un Cloud Run Job en Google Cloud Platform, utilizando OAuth 2.0 con rotación automática de tokens y garantizando la idempotencia mediante transacciones SQL. El lector aprenderá sobre la arquitectura del pipeline, la gestión de la autenticación, la persistenc
La base pública de precios hortofrutícolas de la Oficina de Estudios y Políticas Agrarias expone millones de registros a través de CKAN, pero descargarlos íntegramente exige lidiar con paginación estricta, cambios silenciosos en el esquema y unidades de venta inconsistentes. Este post muestra cómo construir un loader robusto con reintentos y caching, normalizar presentaciones heterogéneas a $/kg y transformar los datos crudos en un star schema analítico en PostgreSQL listo para consulta masiva.
Una tesis de magíster iniciada en 2017 para estudiar la transmisión asimétrica de precios en el mercado agrícola chileno terminó, ocho años después, convertida en un pipeline reproducible de software: paquete R, base PostgreSQL, matching semántico y ejecución en la nube. Este post cuenta la evolución técnica del proyecto —de scripts académicos a ingeniería de datos— y cómo hoy permite estimar modelos TVECM en decenas de series producto-región.
Las encuestas políticas de Venezuela no fallan por voto oculto ni por caprichos del electorado, sino por problemas estructurales en sus diseños muestrales. Marcos incompletos, altos niveles de no respuesta y la presión mediática por producir resultados rápidos han empujado a la industria hacia métodos no probabilísticos, más baratos y veloces pero menos rigurosos. Cuando la prisa reemplaza a la inferencia estadística, la representatividad se diluye y las encuestas pierden su capacidad de describir al país que pretenden medir.
El significado no reside en las palabras, sino en su uso dentro de prácticas sociales. Desde la filosofía de Wittgenstein hasta los modelos modernos de procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda por entender cómo se construye sentido revela un mismo principio: el lenguaje es una actividad colectiva. Tanto la investigación social como la inteligencia artificial exploran estas reglas compartidas para comprender cómo emerge el significado en la interacción cotidiana.
