SEGMENTACION de MERCADOS con Redes Neuronales, Cluster y Mineria de Datos PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download SEGMENTACION de MERCADOS con Redes Neuronales, Cluster y Mineria de Datos PDF full book. Access full book title SEGMENTACION de MERCADOS con Redes Neuronales, Cluster y Mineria de Datos by Jesus Prieto. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Jesus Prieto
Publisher: Createspace Independent Pub
ISBN: 9781482539943
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 104
Get Book Here
Book Description
La clasificación de las técnicas de segmentación de mercados distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante) y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante). Las técnicas predictivas de segmentación especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y después de la segmentación y también debe contrastarse antes de aceptarse como válido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploración de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervención externa. Podemos incluir entre estas técnicas todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, análisis conjunto, etc.) Estas técnicas también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.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 las técnicas de reducción de la dimensión (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las técnicas de segmentación de mercados basadas en redes neuronales, análisis clúster y Minería de Datos
Author: Jesus Prieto
Publisher: Createspace Independent Pub
ISBN: 9781482539943
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 104
Get Book Here
Book Description
La clasificación de las técnicas de segmentación de mercados distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante) y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante). Las técnicas predictivas de segmentación especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y después de la segmentación y también debe contrastarse antes de aceptarse como válido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploración de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervención externa. Podemos incluir entre estas técnicas todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, análisis conjunto, etc.) Estas técnicas también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.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 las técnicas de reducción de la dimensión (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las técnicas de segmentación de mercados basadas en redes neuronales, análisis clúster y Minería de Datos
Author: Sergio Valero Verdú
Publisher: Editorial Club Universitario
ISBN: 8415787065
Category : Technology & Engineering
Languages : es
Pages : 166
Get Book Here
Book Description
El libro muestra la capacidad de las redes neuronales y en concreto de los mapas auto-organizados de Teuvo Kohonen, los conocidos como Self-Organizing Maps (SOM) para clasificar consumidores eléctricos a partir de históricos de datos reales de consumo. El espectro de datos de entrada está formado por más de 20 tipos de consumidores distintos de una misma región geográfica. La red neuronal SOM ha demostrado ser una eficaz herramienta para segmentar y clasificar consumidores a partir de sus perfiles de carga diarios y ha permitido identificar nuevos consumidores, no utilizados antes para entrenar el mapa. Esta identificación posterior y la asignación automática a un segmento o clúster de clientes permiten asociar nuevos consumidores a patrones de consumo previamente clasificados. Este procedimiento permitiría a compañías comercializadoras y a clientes conocer a partir de los datos de consumo diario a qué cluster de consumidores pertenece y elegir tarifas específicas en función del patrón de consumo de este grupo.
Author: Jesus Prieto
Publisher: Createspace Independent Pub
ISBN: 9781482539929
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 106
Get Book Here
Book Description
Dentro de las técnicas de segmentación de mercados se distingue entre técnicas predictivas, en las que las variables que intervienen en el proceso pueden clasificarse inicialmente en dependientes e independientes (similares a las técnicas del análisis de la dependencia o métodos explicativos del análisis multivariante) y técnicas descriptivas, en las que todas las variables tienen inicialmente el mismo estatus (similares a las técnicas del análisis de la interdependencia o métodos descriptivos del análisis multivariante). Las técnicas predictivas de segmentación especifican el modelo para los datos en base a un conocimiento teórico previo. El modelo supuesto para los datos debe contrastarse después del proceso de minería de datos antes de aceptarlo como válido. En algunos casos, el modelo se obtiene como mezcla del conocimiento obtenido antes y después de la segmentación y también debe contrastarse antes de aceptarse como válido. Por ejemplo, las redes neuronales permiten descubrir modelos complejos y afinarlos a medida que progresa la exploración de los datos. Gracias a su capacidad de aprendizaje, permiten descubrir relaciones complejas entre variables sin ninguna intervención externa. Podemos incluir entre estas técnicas todas las técnicas de segmentación en las que subyace un modelo (modelos de elección discreta, análisis discriminante, árboles de decisión, redes neuronales, análisis conjunto, etc.) Estas técnicas también se denominan técnicas de clasificación ya que permiten extraer perfiles de comportamiento o clases, siendo el objetivo construir un modelo que permita clasificar cualquier nuevo dato en una de las clases.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 las técnicas de reducción de la dimensión (escalamiento multidimensonal, correspondencias, etc.) En este libro se tratan las técnicas predictivas y descriptivas que suelen implementarse en herramientas de Minería de Datos, presentndo ejemplos prácticos totalmente resueltos.
Author: Maria Perez Marques
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781494251444
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 300
Get Book Here
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: Pablo Valderrey Sanz
Publisher:
ISBN: 9789588675558
Category :
Languages : es
Pages : 200
Get Book Here
Book Description
En este libro se abordan las técnicas de segmentación de mercados desde un punto de vista eminentemente práctico. Sin descuidar los conceptos teóricos se presentan las técnicas de segmentación desarrolladas con las herramientas más habituales y actuales.En cuanto al software, se han desarrollado los ejemplos prácticos con SAS y SPSS, así como con herramientas avanzadas de segmentación provenientes de la minería de datos. En concreto se han utilizado SPSS Clementine y SAS Enterprise Miner. El libro comienza con una introducción a la segmentación de mercados para posteriormente adentrarse en las técnicas de segmentación post hoc, incluyendo análisis cluster y árboles de decisión. A continuación, se tratan las técnicas de segmentación ad hoc incluyendo el análisis discriminante y los modelos de elección discreta. Por último, se estudia la segmentación mediante redes neuronales.
Author: Cesar Perez Lopez
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781493768400
Category : Computers
Languages : en
Pages : 196
Get Book Here
Book Description
Este libro profundiza en dos de las técnicas más habituales utilizadas en minería de datos, como son las redes neuronales y los árboles de decisión. El contenido se aborda de una forma sencilla y fácil de entender a través de una de las soluciones de software más comunes de entre las existentes en el mercado, en concreto, SAS ENTERPRISE MINER. Se persigue como finalidad inicial clarificar las aplicaciones relativas a métodos tradicionalmente calificados como difíciles u opacos. Se busca presentar las aplicaciones en la minería de datos sin necesidad de manejar desarrollos matemáticos elevados ni algoritmos teóricos complicados, que es la razón más común de las dificultades en la comprensión y aplicación de esta materia.Hoy en día se utiliza la minería de datos en diferentes campos de la ciencia. Cabe destacar las aplicaciones financieras y en banca, en análisis de mercados y comercio, en seguros y salud privada, en educación, en procesos industriales, en medicina, en biología y bioingeniería, en telecomunicaciones y en muchas otras áreas. Lo esencial para empezar a trabajar en minería de datos, sea cual sea el campo en que se aplique, es la comprensión de los propios conceptos, tarea que no exige ni mucho menos el dominio de aparato científico que conlleva la materia. Posteriormente, cuando ya sea necesaria la operatoria avanzada, los programas de ordenador permiten obtener los resultados sin necesidad de descifrar el desarrollo matemático de los algoritmos que están debajo de los procedimientos.
Author:
Publisher:
ISBN: 9788492650286
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 200
Get Book Here
Book Description
En este libro se abordan las técnicas de segmentación de mercados desde un punto de vista eminentemente práctico. Sin descuidar los conceptos teóricos se presentan las técnicas de segmentación desarrolladas con las herramientas más habituales y actuales. En cuanto al software, se han desarrollado los ejemplos prácticos con SAS y SPSS, así como con herramientas avanzadas de segmentación provenientes de la minería de datos. En concreto se han utilizado SPSS Clementine y SAS Enterprise Miner. El libro comienza con una introducción a la segmentación de mercados para posteriormente adentrarse en las técnicas de segmentación post hoc, incluyendo análisis cluster y árboles de decisión. A continuación, se tratan las técnicas de segmentación ad hoc incluyendo el análisis discriminante y los modelos de elección discreta. Por último, se estudia la segmentación mediante redes neuronales.
Author: Eduardo Liberos Hoppe
Publisher: ESIC Editorial
ISBN: 8411920143
Category : Business & Economics
Languages : es
Pages : 386
Get Book Here
Book Description
El libro Inteligencia artificial para el marketing está dirigido a directivos de marketing, grandes corporaciones y gerentes de pymes y universitarios de los últimos años en las carreras de Administración y Dirección de Empresas, Marketing y Gestión Comercial. ¿Cómo aplicar IA en marketing? El lector aprenderá cómo se crea una IA, qué técnicas podemos utilizar en marketing y las herramientas y plataformas que mejor funcionan en marketing. Los autores han trabajado con 476 plataformas de IA, y en el libro se explican los mejores usos para las disciplinas del marketing: segmentación, investigación de mercados, posicionamiento, marketing de producto, política de precios, distribución, marketing de guerrillas, marketing digital, comercio electrónico, entre otras. El libro se divide en 7 capítulos, donde se tratan de una manera profunda todas las herramientas y técnicas que un directivo puede utilizar para poner en marcha un programa de IA en el área de marketing. También se enseña el funcionamiento de las nuevas plataformas y soluciones de IA en marketing, Los autores son profesionales de reconocido prestigio que han desarrollado sus carreras profesionales en grandes corporaciones españolas y americanas. Han sido galardonados con algunos de los premios más prestigiosos en el mundo de la comunicación y son profesores invitados de algunas de las mejores escuelas de negocios y universidades de España y Latinoamérica como ESIC, IE, IEDGE, IEB, EADA, INESDI, CESMA o la Universidad Panamericana. También son speakers habituales en congresos especializados del sector de la publicidad y universidades como la Universidad Complutense, Universidad Iberoamericana, ITESO o TEC-Monterrey. Índice Prólogos.- Introducción a la inteligencia artificial aplicada al marketing.- Análisis de datos.- Machine learning.- Usos de la inteligencia artificial en marketing.- Técnicas de inteligencia artificial para el marketing.- Prompts para chatbots.- Plataformas de la IA en marketing. Bibliografía.
Author: Raquel Flórez López
Publisher: Netbiblo
ISBN: 9788497452465
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 156
Get Book Here
Book Description
Los modelos de procesamiento inspirados en la naturaleza permiten tratar con información masiva, redundante e imprecisa, superando muchas limitaciones de las técnicas estadísticas tradicionales. Entre estos modelos destacan las redes neuronales artificiales, que emulan algunas de las características del cerebro y aprenden a resolver problemas a partir de ejemplos, lo que evita formalizar el conocimiento y facilita la resolución de problemas complejos, como la segmentación de clientes, el diagnóstico de insolvencias o la predicción de series temporales. Este libro introduce al lector en el estudio de los modelos de redes neuronales artificiales más exitosos. El análisis de su arquitectura, estimación, interpretación y evaluación constituye una aportación de particular utilidad para los investigadores y profesionales que deseen implementar en la práctica sus propias redes. El texto incluye, además, una aplicación real de diversos modelos neuronales y su comparación con técnicas estadísticas, que permite comprender la utilidad de este enfoque y sus aplicaciones prácticas.
Author: Maria Perez Marques
Publisher: CreateSpace
ISBN: 9781493787913
Category : Computers
Languages : en
Pages : 144
Get Book Here
Book Description
Podemos definir una red neuronal como un conjunto de elementos de procesamiento de la información altamente interconectados, que son capaces de aprender con la información que se les proporciona. Las redes neuronales pueden aplicarse a gran número de problemas que pueden ir desde problemas complejos reales a modelos teóricos sofisticados como por ejemplo reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, análisis y filtrado de señales, clasificación, discriminación, análisis financiero, predicción dinámica, etc. Este libro profundiza en los siguientes temas:Descripción de una red neuronal Función de salida y funciones de transferencia o activación Redes neuronales y ajuste de modelos de regresión Aprendizaje en las redes neuronales Funcionamiento de una red neuronal El algoritmo de aprendizaje retropropagación (back-propagation) Análisis discriminante a través del perceptrón Análisis de series temporales mediante redes neuronales Análisis de componentes principales con redes neuronales Clustering mediante redes neuronales Entornos de trabajo de SAS Enterprise Miner y SPSS Clementine (IBM SPSS Modeler)Redes neuronales con IBM SPSS ModelerRedes neuronales con SAS Enterprise MinerValoración de modelos de redes Comparación de modelos de redes con otros modelos
