This project reverse engineers Etsy's recommendation system through scenario design analysis and hands-on platform observation. I examine how Etsy balances buyer personalization with seller visibility in a marketplace built on uniqueness and craftsmanship. Through direct interaction as a new user, I documented personalization emerging within 10 minutes and identified a likely 80/20 split favoring content-based filtering (aesthetic matching, visual similarity) over collaborative filtering (popularity signals). Drawing on Amazon and NYT's documented approaches, I provide strategic recommendations for improving user control, seller fairness, and discovery. This analysis demonstrates skills in algorithm analysis, multi-stakeholder thinking, and ethical ML system design relevant to e-commerce and marketplace platforms.

Este informe analiza la base de datos BD Comparendos OK$.xlsx (2120 registros). Se presentan las características principales, estadística descriptiva y visualizaciones para apoyar la interpretación de los datos.

Taller replica no.1 Corte 4

Este informe presenta un análisis descriptivo de la base de datos de comparendos del año 2010, explorando patrones por tipo de vehículo, género del infractor, infracciones más frecuentes y montos económicos asociados. A través de visualizaciones elaboradas en R con ggplot2 y tidyverse, se identifican las conductas más comunes en materia de tránsito, los meses con mayor registro de sanciones y el impacto económico de las multas impuestas. El estudio busca ofrecer una visión general de la movilidad y cultura vial, aportando información útil para la gestión pública y la prevención de infracciones.

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