El análisis de datos del negocio es una actividad clave que en HP se realiza en diversos equipos a través de la organización. Los Street Prices, es decir, el precio que pagan los consumidores finales por un producto es un factor clave en el éxito o no de éste en el mercado. El caso de las impresoras de gran formato no es una excepción. Por este motivo, se quiere obtener y utilizar información sobre los precios de productos propios y de la competencia para identificar las variables que afectan al precio de un producto e intentar estimar dicho precio en el futuro. La disponibilidad de los datos y la extracción de información de estos permitirá a la organización el desarrollo de estrategias activas de precios y dará soporte en la toma de decisiones. Para cumplir con estos objetivos, es necesaria la obtención y el tratamiento preciso de los datos de los precios. Combinándolos con el resto de información disponible sobre el mercado, la competencia o la demanda, se genera un conjunto de datos por producto a analizar. Este set de datos incluye las variables que, previsiblemente, podrían afectar al precio. La realización de un análisis exploratorio al set de datos ha de ayudar a su correcta compresión y a la detección de posibles errores antes de la modelización. En este primer proyecto que se realiza sobre estos datos, se propone una metodología para la obtención de modelos de regresión lineal. Este tipo de modelos son muy útiles para obtener información sobre las relaciones entre las distintas variables y el precio del producto. Por tanto, aportarán las claves para entender a qué se debe su comportamiento en el mercado. De las 25 variables disponibles se ha concluido que sólo unas pocas (entre tres y cuatro) son suficientes para llegar a regresiones significativas. Añadir más variables no sólo no aumenta la calidad del modelo, sino que incurre en problemas de sobreajuste. Hay que precisar que el número de observaciones (56) es relativamente bajo en referencia al de variables analizadas por observación (25), lo que hace este problema especialmente delicado. Los modelos obtenidos indican que los precios de este tipo de productos dependen principalmente del precio del producto en períodos anteriores y de variables relacionadas con productos de la competencia. La relevancia del precio de la impresora en los meses anteriores indica que estos precios son continuistas y que habitualmente no presentan grandes cambios mes a mes. El resto de las variables del modelo que explican el precio permiten concluir que existen diferencias entre los productos de distintos segmentos competitivos. La dependencia frente a variables relacionadas con productos competidores permite identificar qué producto de la competencia es más influyente en el precio del producto analizado.
