Analizar el incremento de suscriptores de Netflix con respecto a la competencia desde el 2010 hasta lo que va del año 2020

Abstract

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad analizar el incremento de suscriptores de Netflix con respecto a la competencia desde el 2010 hasta lo que va del año 2020. Hemos determinado que el enfoque será predictivo para que la organización a cargo pueda hacer uso del modelo supervisado de la manera que más le favorezca y estos puedan tomar las mejores decisiones estratégicas. Para ello, se ha generado una base de datos recopilada de diversas fuentes públicas confiables para obtener las variables: “cantidad de suscriptores”, “costo de contenido original”, “covid-19” … y posterior a ello, con toda la data adquirida se procederá a realizar cada etapa de la metodología de la ciencia de datos descrita en el curso durante el programa de ciencia de datos.

Para aclarar el panorama hemos optado por el uso de la técnica de correlación de Pearson, lo cual nos permitió determinar las variables que tenían mejor correlación entre ellas, esto advierte que la variable más adecuada para determinar futuros pronósticos y analizar el incremento de suscriptores es la del costo de contenido original.

Finalmente, para mostrar los resultados de la investigación se ha decidido utilizar como herramienta de visualización Power BI para exponer el presente estudio y responder a los objetivos planteados.

The purpose of this research work is to analyze the increase in Netflix subscribers with respect to the competition from 2010 to so far in 2020. We have determined that the approach will be predictive so that the organization in charge can make use of the supervised model in the way that best suits them and they can make the best strategic decisions. For this, a database compiled from various reliable public sources has been generated to obtain the variables: “number of subscribers“, “cost of original content“, “covid-19“ ... and after that, with all the data acquired Each stage of the data science methodology described in the course will be carried out during the data science program.

To clarify the panorama we have opted for the use of the Pearson correlation technique, which allowed us to determine the variables that had the best correlation between them, this warns that the most appropriate variable to determine future forecasts and analyze the increase in subscribers is the of the cost of original content.

Finally, to show the results of the research, it has been decided to use Power BI as a visualization tool to present the present study and respond to the objectives set.