Cada 10 años se realiza en Estados Unidos un censo para saber cuántas personas viven en el territorio nacional y conocer en qué condiciones viven.
Si bien gracias a los formularios que se emplean es posible conocer muchos factores de la realidad de los habitantes de este país, para poder sacarles un mayor provecho a esos datos es necesario trabajar en su segmentación. La segmentación es la división de la población total en diferentes grupos que nos permiten ver la distribución de determinados factores a lo largo de todo el país. Esto puede ser muy valioso para muchas personas y organizaciones sin fines de lucro, negocios en expansión, equipos de ventas y campañas electorales.
Si bien el censo no logra segmentar a la población, gracias a la combinación de otras tecnologías es posible realizarlo para obtener otros datos muy valiosos.
El siguiente caso de estudio nos ayudará a comprender esto. Veamos cómo gracias a la aplicación de tecnologías de ubicación fue posible en Estados Unidos identificar qué porcentaje de la población tiene problemas de visión y audición conjuntamente, y cómo se encuentran distribuidas geográficamente estas personas en el territorio norteamericano.
Caso de estudio:
Predicción de la probabilidad conjunta de que una persona en la población de los Estados Unidos tenga un problema visual y un problema auditivo en determinada región del país.
El análisis de este caso comenzó a partir de datos del censo que son de uso público ofrecidos por el gobierno de EEUU conocidos como ‘‘PUM’’. Esos datos separados por región se los denomina ‘‘PUMAS’’.
De cada PUMA nos interesa saber cuántas personas reportaron:
- Un problema de visión, pero no un problema de audición.
- Un problema de audición, pero no un problema de visión.
Conociendo esto y aplicando la distribución conjunta podemos conocer la proporción que existe en cada región de personas que tengan tanto un problema de audición como de visión y de los que no tienen ninguno de los dos problemas.
Teniendo en cuenta esta información y su respectiva región ya se podría plasmar este análisis en un mapa, pero la finalidad del análisis es determinar la tasa de la población objetivo (personas con problemas de visión y audición conjuntamente) dentro de la escala del Grupos de Bloques del Censo, ya que es entendible y tienen un montón de dimensiones valiosas publicadas por el Censo de Estados Unidos con la cual se podría relacionar a la población objetivo.
Además, gracias a la similitud de las dimensiones que se consideran en las PUMAS y en los Bloques de Grupos del Censo es posible crear modelos de sobremuestreo y de cruzar datos entre ambas escalas.
Por ejemplo, conociendo las tasas de problemas de visión y audición se podría analizar su correlación con la edad o ingresos.
Una vez que el modelo se encuentre funcionando, sería posible utilizarlo para predecir cuál es la tasa de la población objetivo dentro de una determinada región. Si los resultados coinciden con los arrojados en el censo o tienen una desviación mínima significa que funciona bien y se podría trasladar hacia otras regiones donde no conocemos esa tasa.
Conclusiones y futuros pasos
Gracias a la tecnología de CARTO es posible realizar este tipo de análisis y de modelos predictivos que se pueden replicar a otras variables de análisis obteniendo datos realmente valiosos para todos. Solo hace falta tomarse un momento para imaginar en qué ubicación se encuentra el público que es de su interés para poder realizar análisis de datos y cruzar variables para obtener la información que necesita para su negocio o proyecto.
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