NotebookPipeline
Informes diarios de audiencia en automático
Construye el análisis de retención una vez en un notebook y prográmalo como pipeline para que la revisión matinal de audiencia llegue cada día al equipo de estrategia.
Habla con tus datos de audiencia, contenido y suscripciones, construye herramientas internas de planificación, despliega dashboards interactivos y automatiza flujos de publicación — todo desde una plataforma conectada a los sistemas que tu equipo de audiencia ya usa.
Ver cómo funcionaPregunta a tus datos de visionado, retención y suscripción en lenguaje natural
Apps internas para programación, editorial y estrategia de audiencia
Programa refrescos de audiencia, informes de contenido y chequeos recurrentes
Desde formular una pregunta hasta publicar una app interna, MINEO cubre el recorrido completo — conectado a los datos con los que ya trabaja tu equipo de medios.
Conecta cualquier fuente — eventos de visionado, suscripciones, metadatos de contenido, campañas — y empieza a hacer preguntas en lenguaje natural. Threads genera SQL automáticamente, ejecuta código y entrega respuestas con gráficos y tablas interactivas. Crea asistentes de IA con el modelo que prefieras.
Threads · Análisis de audiencia { "tool": "cms-mcp", "action": "create_task", "summary": "Programa un bundle de deportes para el fin de semana en el mercado UE" }
vía cms-mcp · ahora mismo
Más que Jupyter. Los Notebooks de MINEO combinan código, celdas de IA, widgets interactivos y herramientas visuales en un entorno colaborativo. Ideal para analistas de audiencia, data scientists y equipos de estrategia — escribe Python, explora la retención y despliega como apps en vivo desde el mismo notebook.
Archivo Vista Bloque Kernel Ayuda 
Compara el impacto en retención entre categorías y mercados.
df = mineo.query("SELECT category, AVG(retention_lift) FROM audience GROUP BY category")
px.bar(df, x="category", y="retention_lift", title="Retención semanal")
Dato clave: Norteamérica genera el 43% de los ingresos totales. APAC mostró el mayor crecimiento con +23% respecto al trimestre anterior, impulsado por la expansión en Japón y Australia.
df.sort_values("revenue", ascending=False).head()
| Región | Ingresos | Crecimiento |
|---|---|---|
| Norteamérica | $1.8M | +12% |
| Europa | $1.1M | +8% |
| APAC | $820K | +23% |
| LATAM | $480K | -3% |
Convierte notebooks en dashboards always-on y aplicaciones interactivas para programación, estrategia de contenido y audiencia. Despliega con Streamlit, Gradio, Dash y 6+ frameworks más. Dominios personalizados, white-label y visualizaciones embebibles — listo para tus stakeholders.
Mineo · Panel de audiencia Última actualización: hace 2 minutos
Suscriptores activos
184K
+8% vs Q3
Tiempo de visionado diario
42m
+5% vs Q3
Riesgo de churn
3,2%
-0,4pp vs Q3
| Cliente | Región | Ingresos | Estado |
|---|---|---|---|
| Acme Corp | NA | $245K | Activo |
| TechFlow GmbH | UE | $182K | Activo |
| Sakura Ltd | APAC | $156K | Pendiente |
| DataBr SA | LATAM | $98K | Activo |
Un entorno Linux completo accesible desde tu navegador. Instala cualquier paquete, cualquier herramienta — Claude Code, Codex, Gemini CLI. Construye tus modelos de audiencia y recomendación con las librerías de confianza, conecta con tus fuentes de datos y colabora con tu equipo. Sin configuración local.
VS Code — Entorno de desarrollo Explorador
import streamlit as st
from mineo import DataSource
import plotly.express as px
st.set_page_config(layout="wide")
st.title("Audience Dashboard")
ds = DataSource("audience_db")
df = ds.query("SELECT * FROM viewing_events")
# Layout
col1, col2 = st.columns(2)
col1.metric("Subscribers", f"{df.sub_id.nunique():,}")
col2.metric("Watch time", f"{df.minutes.mean():.0f}m")
# Charts
fig = px.bar(df, x="category", y="retention_lift", color="market")
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
mineo-dev@workspace:~/project$
Successfully installed plotly-5.22 scikit-learn-1.5
Your app is live at https://audience.mineo.app
✓ Desplegado con éxito
Encadena notebooks en workflows de producción. Programa ejecuciones recurrentes con cron, dispara desde la REST API y monitoriza la ejecución en tiempo real. Desde refrescos diarios de audiencia hasta informes de rendimiento de contenido — construye flujos fiables sin sobrecarga de infraestructura.
/ Proyectos / audiencia / Refresco diario de audiencia Elementos
Configuración de recursos
Programación
API
El mayor valor llega cuando los bloques de MINEO comparten la misma lógica — el mismo notebook se convierte en pipeline diario, en dashboard interno o en respuesta dentro de una conversación de Threads.
Construye el análisis de retención una vez en un notebook y prográmalo como pipeline para que la revisión matinal de audiencia llegue cada día al equipo de estrategia.
Los editores exploran el rendimiento de contenido con Threads mientras programación ve los mismos números en un Live App always-on.
Prototipa el modelo en un Cloud Dev Environment, refínalo en un notebook con el equipo de audiencia y publícalo como Live App interna sin reescribirlo.
Usa MINEO para hablar con tus datos, construir herramientas de contenido, desplegar apps internas y automatizar la publicación — todo desde el mismo workspace.