Modelización y Segmentación en Minería de Datos a Través de IBM SPSS Statistics PDF Download
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Author: Felicidad Marqués
Publisher:
ISBN: 9781717727923
Category :
Languages : es
Pages : 255
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Book Description
Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre estas técnicas todos los tipos de regresión, series temporales, análisis de la varianza y covarianza, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Tanto los árboles de decisión, como las redes neuronales y el análisis discriminante son a su vez técnicas de clasificación que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato.En las técnicas descriptivas no se asigna ningún papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automáticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las técnicas de clustering y segmentación (que también son técnicas de clasificación en cierto modo), las técnicas de asociación y dependencia, las técnicas de análisis exploratorio de datos y las técnicas de reducción de la dimensión (factorial, componentes principales, correspondencias, etc.) y de escalamiento multidimensional. Tanto las técnicas predictivas como las técnicas descriptivas están enfocadas al descubrimiento del conocimiento embebido en los datos.
Author: Felicidad Marqués
Publisher:
ISBN: 9781717727923
Category :
Languages : es
Pages : 255
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Book Description
Las técnicas predictivas especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. Formalmente, la aplicación de todo modelo debe superar las fases de identificación objetiva (a partir de los datos se aplican reglas que permitan identificar el mejor modelo posible que ajuste los datos), estimación (proceso de cálculo de los parámetros del modelo elegido para los datos en la fase de identificación), diagnosis (proceso de contraste de la validez del modelo estimado) y predicción (proceso de utilización del modelo identificado, estimado y validado para predecir valores futuros de las variables dependientes). Podemos incluir entre estas técnicas todos los tipos de regresión, series temporales, análisis de la varianza y covarianza, análisis discriminante, árboles de decisión y redes neuronales. Tanto los árboles de decisión, como las redes neuronales y el análisis discriminante son a su vez técnicas de clasificación que pueden extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato.En las técnicas descriptivas no se asigna ningún papel predeterminado a las variables. No se supone la existencia de variables dependientes ni independientes y tampoco se supone la existencia de un modelo previo para los datos. Los modelos se crean automáticamente partiendo del reconocimiento de patrones. En este grupo se incluyen las técnicas de clustering y segmentación (que también son técnicas de clasificación en cierto modo), las técnicas de asociación y dependencia, las técnicas de análisis exploratorio de datos y las técnicas de reducción de la dimensión (factorial, componentes principales, correspondencias, etc.) y de escalamiento multidimensional. Tanto las técnicas predictivas como las técnicas descriptivas están enfocadas al descubrimiento del conocimiento embebido en los datos.
Author: Antonio Prieto
Publisher: Createspace Independent Pub
ISBN: 9781481843140
Category : Computers
Languages : es
Pages : 388
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Book Description
La minería de datos o Data Mining puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos.La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de minería de datos o Data Mining.Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles y tendencias a través del análisis de los datos utilizando técnicas avanzadas como muestreo, análisis exploratorio de datos, técnicas de reducción de la dimensión, técnicas de modelización avanzada, clasificación, segmentación, predicción, reconocimiento de patrones y otras técnicas avanzadas de análisis de datos.Este libro trata la mayoría de estas técnicas desde el punto de vista práctico utilizando el software IBM SPSS, uno de los más adecuados del mercado para estas tareas.
Author: Antonio Prieto
Publisher: Createspace Independent Pub
ISBN: 9781481845779
Category : Computers
Languages : es
Pages : 350
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Book Description
La minería de datos o Data Mining puede definirse inicialmente como un proceso de descubrimiento de nuevas y significativas relaciones, patrones y tendencias al examinar grandes cantidades de datos.La disponibilidad de grandes volúmenes de información y el uso generalizado de herramientas informáticas ha transformado el análisis de datos orientándolo hacia determinadas técnicas especializadas englobadas bajo el nombre de minería de datos o Data Mining.Las técnicas de minería de datos persiguen el descubrimiento automático del conocimiento contenido en la información almacenada de modo ordenado en grandes bases de datos. Estas técnicas tienen como objetivo descubrir patrones, perfiles y tendencias a través del análisis de los datos utilizando técnicas avanzadas como muestreo, análisis exploratorio de datos, técnicas de reducción de la dimensión, técnicas de modelización avanzada, clasificación, segmentación, predicción, reconocimiento de patrones y otras técnicas avanzadas de análisis de datos.Este libro trata la mayoría de estas técnicas desde el punto de vista práctico utilizando el software IBM SPSS MODELER (IBM SPSS CLEMENTINE), uno de los más adecuados del mercado para estas tareas.
Author: Maria Perez Marques
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781494251444
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 300
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Book Description
La segmentación puede definirse como el proceso de dividir un todo (población, consumidores, etc.) en grupos uniformes más pequeños que tengan características semejantes denominados segmentos. La segmentación suele realizarse según los valores de determinadas variables que son los que fijan sus características.La clasificación inicial de las técnicas de segmentación distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus. Entre las técnicas predictivas de segmentación se incluyen todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, etc.). Entre las técnicas descriptivas destacan las técnicas de reducción de la dimensión, el análisis de correspondencias y el análisis clúster. Las técnicas de segmentación también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo, en el caso de las técnicas predictivas, construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.Todas estas técnicas se tratan en este libro y se ilustran con ejemplos prácticos resueltos con el software más actual de minería de datos como SAS ENTERPRISE MINER, IBM SPSS MODELER, IBM SPSS STATISTICS y SAS.
Author: Felicidad Marqués
Publisher:
ISBN: 9781717745835
Category :
Languages : es
Pages : 305
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El desarrollo de las fases del proceso de extracción del conocimiento o Minería de Datos y su enriquecimiento y profundización a través de ejemplos resueltos con el software IBM SPSS Statistics es el objetivo fundamental de este libro. El proceso de extracción de conocimiento a partir de datos (KDD) o Minería de Datos (Data Mining) consta de varias fases que pueden resumirse en la secuencia siguiente: selección -> exploración -> limpieza -> transformación -> análisis o minería de datos -> evaluación -> difusión. En la fase de selección se identifican y seleccionan las variables relevantes en los datos y se aplican las técnicas de muestro adecuadas. Dado que los datos provienen de diferentes fuentes, es necesaria su exploración mediante técnicas de análisis exploratorio de datos. A continuación es necesaria la limpieza de los datos, ya que pueden contener valores atípicos, valores faltantes y valores erróneos. A continuación, si es necesario, se lleva a cabo la transformación de los datos, generalmente mediante técnicas de reducción o aumento de la dimensión y escalado simple y multidimensional, entre otras. Las cuatro primeras fases se suelen englobar bajo el nombre de preparación de datos. En la fase de análisis de datos, se decide cuál es la tarea a realizar (clasificar, agrupar, etc.) y se elige la técnica descriptiva o predictiva que se va a utilizar. En la fase de evaluación e interpretación se evalúan los patrones y se analizan por los expertos, y si es necesario se vuelve a las fases anteriores para una nueva iteración. Finalmente, en la fase de difusión se hace uso del nuevo conocimiento y se hace partícipe de él a todos los posibles usuarios.
Author: Álvaro Rocha
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9813341831
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 783
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Book Description
This book includes selected papers presented at the International Conference on Marketing and Technologies (ICMarkTech 2020), held at ISCTE - University Institute of Lisbon, in the city of Lisbon in Portugal, between 8 and 10 October 2020. It covers up-to-date cutting-edge research on artificial intelligence applied in marketing, virtual and augmented reality in marketing, business intelligence databases and marketing, data mining and big data, marketing data science, web marketing, e-commerce and v-commerce, social media and networking, geomarketing and IoT, marketing automation and inbound marketing, machine learning applied to marketing, customer data management and CRM, and neuromarketing technologies.
Author: Gérard Cliquet
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 1786305801
Category : Business & Economics
Languages : en
Pages : 260
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Book Description
Location-based Marketing outlines the main concepts, methods and strategies for implementing spatial marketing, also known as geomarketing. With an emphasis on the value of mapping in marketing decision-making, this book demonstrates the importance of a more spatialized view of these decisions, in order to best respond to market realities – whether local or international. The main techniques of geomarketing are presented along with an understanding of the spatial behavior of consumers, both outside the point of sale and in stores. The book further introduces the idea of a "geomarketing mix", which spatializes product innovations, merchandising, pricing and various aspects of promotion. Finally, the book defines what real georetailing comprises and develops the concept of mobile marketing based on geolocation techniques.
Author: F. McLennan
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 940110591X
Category : Science
Languages : en
Pages : 391
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Book Description
Process analytical chemistry (PAC) can be defined as the technology of obtaining quantitative and qualitative information about a chemical process in order to control or optimise its performance. This highly practical book provides an up-to-date introduction to the field with a special emphasis placed on industrial processes. Edited by representatives from one of the world's leading chemical companies and centres of excellence for research into the subject, the book is written by a transatlantic team of authors who provide a global perspective.
