Introducción

Campañas de crowdfunding

Características

  • Campaña en línea
  • Financiamiento colectivo
  • Gestionadas por fondeadoras

Principal reto

  • Elección de proyectos
  • Mejorar exito de campañas

Propuesta

  • Implementar soluciones de analytics

Análisis Descriptivo

Base de datos

## Parsed with column specification:
## cols(
##   .default = col_character(),
##   id = col_double(),
##   launched_at = col_datetime(format = ""),
##   deadline = col_datetime(format = ""),
##   duration = col_double(),
##   goal_usd = col_double(),
##   blurb_length = col_double(),
##   name_length = col_double(),
##   start_month = col_double(),
##   end_month = col_double(),
##   usd_pledged = col_double()
## )
## See spec(...) for full column specifications.
## # A tibble: 192,548 x 20
##        id name  currency main_category sub_category launched_at        
##     <dbl> <chr> <chr>    <chr>         <chr>        <dttm>             
##  1 1.69e9 Sock~ USD      games         Tabletop Ga~ 2018-10-30 20:00:02
##  2 2.28e8 Powe~ GBP      comics        Comic Books  2018-08-06 10:00:43
##  3 4.54e8 "Liv~ USD      fashion       Apparel      2017-06-09 15:41:03
##  4 6.29e8 Lost~ USD      music         Country & F~ 2014-09-25 18:46:01
##  5 1.84e8 Qto-~ USD      technology    Gadgets      2016-11-28 16:35:11
##  6 1.22e8 "Aar~ USD      music         Country & F~ 2014-01-22 18:21:37
##  7 4.21e8 Lush~ USD      film & video  Drama        2018-08-17 18:58:18
##  8 1.45e9 The ~ EUR      design        Graphic Des~ 2018-07-17 21:36:14
##  9 8.15e8 The ~ USD      art           Sculpture    2011-09-17 17:02:56
## 10 2.13e9 "\"S~ USD      music         Country & F~ 2013-03-01 17:01:17
## # ... with 192,538 more rows, and 14 more variables: deadline <dttm>,
## #   duration <dbl>, goal_usd <dbl>, city <chr>, state <chr>,
## #   country <chr>, blurb_length <dbl>, name_length <dbl>, status <chr>,
## #   start_month <dbl>, end_month <dbl>, start_Q <chr>, end_Q <chr>,
## #   usd_pledged <dbl>

Porcentaje de proyectos

Porcentaje por pais

Porcentaje por categorias

Relacion catgoría y país

Distribucion segun país

Distribución segun categoría

Distribución segun trimestre de inicio

Distribución segun mes de inicio

Boxplot de porcentaje

Boxplot de duración

Comportamiento en Japon

Comportamiento en Hong Kong

Comportamiento US

Histogramas

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Boxplot

Correlaciones

Hipotesis

De cuerdo al análisis descriptivo:

  • Hipotesis 1: El éxito depende de la categoría
  • Hipotesis 2: El éxito depende del país
  • Hipotesis 3: El éxito depende del periodo

Hipotesis1:

Funcion de supervivencia estimada

Funcion de riesgo acumulada

Supervivencia por categorías

Riesgo acumulado por categorías

Mejores 3 categorías

Funcion de supervivencia

Funcion de riesgo

Comics

Dance

Games

Hipotesis 2

Supervivencia por país

Riesgo acumulado

Mejores tres países

Riesgo acumulado

Supervivencia por categoría USA

Riesgo acumulado USA

## Supervivencia por categoría HK

Riesgo acumulado HK

Supervivencia por categoría JP

Riesgo acumulado JP

Hipotesis 3

Diagnostico

Esimacion Weibull

## Esimacion Log Normal

Supervivencia Diciembre

## Call: survfit(formula = kicks.surv ~ dec, data = kickstarter, type = "kaplan-meier", 
##     conf.type = "plain")
## 
##            n events median 0.95LCL 0.95UCL
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## dec=1  11140   6435     37      36      38

Conclusiones

  • Categría del proyecto ayuda a determinar el éxito
  • 3 países con mejores resultados
  • Independencia del periodo de inicio de la campaña