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Mineria de datos
Por: josecorona
Que tal Alejandro. El valor agregado por lo regular esta en las acciones que puedes llevar a cabo para producir un cambio en el comportamiento de tus clientes. Las acciones generalmente se materializan como campañas las cuales pueden ser sumamente varidas y tienen por lo regular el mejor costo/beneficio cuando inciden de manera oportuna en las variaciones del ciclo de vida de los clientes. Una manera de identificarlo y entenderlo es con estadísticas descriptivas, solo que hay que plantearlas con la visión de agrupar y entender a los clientes primero por su comportamiento comercial y después por los aspectos demográficos. Te sorprenderás con la cantidad de oportunidades que se pueden identificar con análisis bastante sencillos ¿Por donde empezar? Primero que nada con la identificación del cliente para poder agrupar todas las transacciones e interacciones que describen su comportamiento. En tu industría es muy probable que esto se logre solo con un programa de lealtad (si es que no lo tienes). De tal forma que los clientes se identifiquen (con su tarjeta, un token o alguna tecnología novedosa) y puedas concentrar la información transaccional y empezar a entender su ciclo de vida y cuando es posible ejercer acciones sobre el.
Déjame saber si esta información te es de utilidad
-José Corona
SOFTWARE QUE PERMITE IDENTIFICAR LA EDAD DE UNA PERSONA
Leí un artículo en una revista de tecnología científica y hablaba sobre como la Inteligencia artificial puede ayudar de múltiples formas. En este caso, el desarrollo de un software que permite por medio de una fotografía identificar la edad de una persona, este se puede aplicar en las máquinas expendedoras como mecanismo de restricción para que menores de edad no puedan adquirir tabacos.
Esta revista es de gran ayuda en cuanto a los avances y logros que tiene la IA…
Para mayor información leer el artículo completo en: http://www.tendencias21.net/Un-software-permite-identificar-la-edad-de-una-persona_a2613.html?PHPSESSID=a2ec8805a453c2ccfa18c22051990736
Teradata lanzó Warehouse Miner 5.2, con 50 nuevas funciones estadísticas de "data mining
financialtech-mag.com:Las nuevas capacidades de SAS y Visual Numerics integradas aceleran el proceso de ´data mining
Teradata ha presentado Teradata Warehouse Miner 5.2, con 50 nuevas funciones estadísticas de minería de datos de sus partners integradas en el Teradata Database para acelerar los procesos de ´data mining´. La minería de datos es una potente tecnología que descubre patrones de clientes, datos financieros y operacionales que pueden ofrecer información para el negocio
Las funciones estadísticas de data mining de nuestros partners, SAS y Visual Numerics, ahora pueden ser ejecutadas con las bases de datos liberando toda la potencia del procesamiento paralelo masivo
(Leer más)Minería de datos: cómo ayudar a las empresas a desarrollar los objetivos reales de los clientes
microsoft.com:Aprenda cómo explorar las bases de datos de clientes para obtener conocimientos detallados que harán que los servicios y ofertas para los clientes mejoren.
Los factores principales de un negocio deben estar dirigidos al proyecto de análisis del cliente.
•Probablemente sólo esté utilizando una parte de las funciones de análisis de datos integradas en su solución de administración de relaciones con los clientes (CRM). Las aplicaciones de escritorio le ayudarán si aún no dispone de CRM.
•La contratación de recursos externos y las soluciones basadas en Web pueden proporcionarle la visión de marketing que necesita, a la
(Leer más)Business Intelligence: ¿dónde buscar los datos para encarar un proceso de decisión?
Ahora bien, el primer paso de cualquier proceso de decisión consiste en conseguir el conjunto apropiado de datos.
Veamos algunas pautas para lograrlo:
Las fuentes de información, ¿dónde buscar?
Como señaló Tim Kindler (2003), Director de Inteligencia Competitiva de Eastman Kodak Company: "No hay (Leer más)
Por: Alejandro G.
Actualmente trabajo en investigación de mercados en una emprea de juegos de suerte y azar, además d eotros productos y me gustaría inciarme en el maravilloso mundo del CRM, para hacer investigaciones que vayan más allá d elos simples anáñisis con estad´siticas descritptivas, quiero darle un valor agregadfo mayor a más investigaciones. Por donde puedo inciar????
Datamart una base de datos departamental
Sinnexus.com:Un Datamart es una base de datos departamental, especializada en el almacenamiento de los datos de un área de negocio específica. Se caracteriza por disponer la estructura óptima de datos para analizar la información al detalle desde todas las perspectivas que afecten a los procesos de dicho departamento. Un datamart puede ser alimentado desde los datos de un datawarehouse, o integrar por si mismo un compendio de distintas fuentes de información.
Por tanto, para crear el datamart de un área funcional de la empresa es preciso encontrar la estructura óptima para el análisis de su información, estructura que puede
(Leer más)Datawarehouse y sus principales características
sinnxus.com:Un Datawarehouse es una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla permitiendo su análisis desde infinidad de pespectivas y con grandes velocidades de respuesta. La creación de un datawarehouse representa en la mayoría de las ocasiones el primer paso, desde el punto de vista técnico, para implantar una solución completa y fiable de Business Intelligence.
La ventaja principal de este tipo de bases de datos radica en las estructuras en las que se almacena la información (modelos de tablas en estrella, en copo de nieve, cubos
(Leer más)EDM disciplina emergente en Minería de datos o Datamining
daedalus.es:Hoy en día, al igual que en el resto de ámbitos de la sociedad, las tecnologías de la información y las comunicaciones han irrumpido en el ámbito educativo. Así, es posible capturar y recopilar de forma muy sencilla y con coste reducido todo tipo de información: datos administrativos de matriculaciones en colegios, institutos o universidades, expedientes académicos informatizados de los estudiantes, registro de actividad en portales educativos (plataformas de e-learning), sistemas de aprendizaje colaborativo guiados por el ordenador (computer-supported collaborative learning systems), etc.
La minería de datos educativos (Educational Data Mining, EDM) es el
La plataforma Pentaho Open Source Business Intelligence
pentaho.almacen-datos.com:La plataforma Open Source Pentaho Business Intelligence cubre muy amplias necesidades de Análisis de los Datos y de los Informes empresariales. Las soluciones de Pentaho están escritas en Java y tienen un ambiente de implementación también basado en Java. Eso hace que Pentaho es una solución muy flexible para cubrir una amplia gama de necesidades empresariales – tanto las típicas como las sofisticadas y específicas al negocio.
Los módulos de la plataforma Pentaho BI son:
Como elegir una tecnología de Datamining desde el punto de vista tecnológico
estadístico.com:El mínimo aceptable para elegir una tecnología de Datamining y luego un producto efectivo depende de si realmente el producto puede beneficiar el negocio, qué significa realmente el beneficio, ingresos aumentados, costes disminuidos o rendimiento de las inversiones (ROI). Si la técnica y herramienta no proporcionasen ninguna de estas 4 ventajas de una forma perceptible, sería poco probable que alguien en el negocio tenga tiempo para extraer los datos. Para desarrollar con éxito en el negocio, el DM debe ser algo más que una simple búsqueda de los patrones deseados en el interior de grandes bases de datos.
Para empezar,
(Leer más)Business Objects lanzó Predictive Workbench, que ofrece data mining y análisis predictivo
financialtech-mag.comCon esta nueva solución, las compañías de crédito pueden detectar operaciones fraudulentas.
Business Objects ha anunciado la disponibilidad de Predictive Workbench, una solución que ofrece capacidades data mining y análisis predictivo integradas con BusinessObjects XI 3.0. Predictive Workbench permite identificar patrones a través de los datos históricos del negocio y de las diferentes variables que marcan las tendencias de cada sector. Así, aquellos profesionales responsables de la toma de decisiones estarán en condiciones de prever escenarios futuros y de trabajar proactivamente en la anticipación a los cambios del mercado.
Predictive Workbench permite a las organizaciones identificar tendencias y patrones, así
(Leer más)Pentaho Open BI
La Open BI Suite de Pentaho, provee un completo espectro de funcionalidades de Business Intelligence (BI, Inteligencia de Negocios), incluyendo reportes, análisis, tableros de control, minería de datos, integración de datos y una plataforma de BI que la han convertido en la suite de código abierto más popular del mundo. Los productos Pentaho son utilizados por organizaciones líderes tales como MySQL, Motorola, Terra Industries, DivX entre otras.
El Proyecto Pentaho BI
Pentaho Corporation es el patrocinador principal y líder del proyecto
Pentaho BI. El proyecto Pentaho BI es una iniciativa en curso de la
comunidad open source que provee a las organizaciones de las mejores
soluciones de su clase para sus necesidades de inteligencia de
negocios. Al aprovechar la riqueza de las tecnologías de código abierto
y las contribuciones de la comunidad de desarrollo de código abierto,
Pentaho es capaz de innovar mucho más rápido que los proveedores
comerciales. Como resultado, Pentaho ofrece una alternativa de código
abierto que supera a las soluciones de Business Intelligence
propietarias en muchas áreas como arquitectura, soporte de estándares,
funcionalidad y simplicidad de implantación. En otras palabras, no se
espera que la gente la adopte sólo porque es de código abierto, se
espera que la gente la escogerá porque es superior.
El proyecto Pentaho BI abarca las siguientes grandes áreas de aplicaciones:
- Reportes
- Análisis
- Tableros de control
- Minería de datos
- Plataforma de Business Intelligence
Pentaho es el patrocinador y dueño de otros proyectos de código
abierto. Estos proyectos proveen componentes y funcionalidades
integradas con la plataforma de BI de Pentaho.
- Mondrian - Servidor OLAP de código abierto
- Pentaho Reporting Engine - Motor de reportes de código abierto
- Kettle - Integración de datos (ETL) de código abierto
- Pentaho - Suite BI de código abierto
- Weka - Minería de datos de código abierto
Más información en www.pentaho.com
El sistema CRM en la nueva empresa
estadistico.com:En un entorno cada vez más competitivo, donde la diferenciación por producto es cada vez más complicada, las empresas están dirigiendo sus esfuerzos hacia la diferenciación en el servicio. Este planteamiento conduce a centrar la estrategia del negocio en el cliente, y establecer procesos basados en los Sistemas de Información.
Tradicionalmente, los grandes Sistemas de Información utilizados por las organizaciones han estado orientados a la transacción y el registro, pero no a la explotación de esa información ni del conocimiento que subyace en la misma desde una perspectiva comercial estratégica. Los entornos informacionales, Data Warehouse y Sistemas de Marketing, son
(Leer más)Caso Datamining: Los Pañales y la Cerveza
daedalus.com:En muchos cursos sobre minería de datos se cuenta una bonita historia sobre una gran cadena estadounidense de supermercados, Wal-Mart, que realizó a finales de los años 90 un análisis de los hábitos de compra de sus clientes.
Sorprendentemente, descubrieron una correlación estadísticamente significativa entre las compras de pañales y cerveza: los viernes por la tarde, los hombres entre 25 y 35 años que compraban cerveza también compraban pañales.
Después de un análisis detallado, este resultado se explica de forma bastante curiosa. Como los pañales son bastante voluminosos, las mujeres habitualmente mandaban a sus maridos a comprarlos. Los
Correlación e Información Mutua
Las 4 variables Y tienen la misma media y desviación estándar. Además el coeficiente de correlación entre X e Y es el mismo en los 4 casos (0.816) y comparten la misma recta de regresión y = 0.5 x + 3Las cuatro relaciones con distintas entre si, pero sus correlaciones son las mismas. Esto nos enseña la importancia de usar gráficos de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, más que confiar en su correlación.
¿Pero qué sucede si analizamos estas relaciones usando medidas de información?
La primera diferencia que encontramos es que las entropías de las variables Y son distintas, excepto las dos últimas. La diferencia más importante es que la información transmitida entre cada par de valores es diferente en los 4 casos, como puede verse en la siguiente tabla
En los tres primeros casos, la información transmitida nos indica que es posible realizar un buen modelo, mientras que en el último caso, un valor de sólo 18% nos dice que ningún modelo será capaz de hacer un buen trabajo para representar esta relación (lo cual es obvio mirando el gráfico de dispersión).
La información transmitida no asume ningún tipo de relación, como lo hace el coeficiente de correlación. Esta es una gran ventaja, porque muchos data sets contienen relaciones no-lineales que son descartadas al utilizar correlaciones lineales.
En casos que involucran sólo dos variables, una manera de confirmar si la relación es lineal es usar los gráficos de dispersión, pero cuando aparecen más variables independientes, graficar la relación no sirve. Una solución es utilizar medidas de información mutua como la información transmitida.
Minería de Textos: Una tecnología de búsqueda de conocimiento
infovis.net:La Minería de textos es una tecnología emergente cuyo objeto es la búsqueda de conocimiento en grandes colecciones de documentos no estructurados.
Aproximadamente un 80% de la información de las organizaciones está almacenada en forma textual no estructurada: informes, e-mail, actas de reuniones, etc. A diferencia de la Web Semántica la minería de textos opera sobre bases de datos textuales no estructuradas con el objetivo de detectar patrones no triviales e incluso información sobre el conocimiento almacenado en las mismas.
La telaraña semántica pretende construir toda una estructura de metadatos, información sobre la estructura y significado de los datos almacenados,
(Leer más)KDD 2008
Appalachian Mountains: Hillstrom's Zip Code Forensics
Another interesting outcome of the beta of Hillstrom's Zip Code Forensics (read about and purchase here) occurs in mountain areas.This map shows trends from Washington, DC to Atlanta.
As we leave Washington, heading southwest, we migrate from Online Bliss to Catalog Fans. In Southwest Virginia and Western North Carolina, there are many productive zip codes in the Catalog Crazies and Catalog Fans segments.
As we approach Atlanta, the focus shifts, with many productive zip codes northeast of Atlanta, mostly in the Online Bliss and Online Spend segments.
Mountain areas tend to be very productive regions for direct marketers. As you get closer to cities, e-commerce is prevalent. As you get farther away from cities, traditional direct marketing and ordering over the telephone becomes important.
Urban, Suburban and Rural: Hillstrom's Zip Code Forensics
One of the unique validations of Hillstrom's Zip Code Forensics (read about and purchase here) is the consistent difference in behavior between Urban, Suburban, and Rural zip codes.This map features the Chicago, Milwaukee, and Madison markets. Look closely at Chicago and Milwaukee.
The inner city zip codes perform well below average. As you move out from the inner city, into the suburbs, you see e-commerce take over, with many Online Bliss and Online Spend zip codes.
Moving beyond the suburbs, and we begin to see Catalog Fans, and even a few Catalog Crazies.
Repeatedly, across the United States, we observe this behavior. Direct Marketing is a uniquely suburban, exurban, and rural practice --- something the marketing experts who preach multichannel strategies may not have ever had the data to validate. And this makes sense, folks! You go back to the early days of Montgomery Wards and Sears, and you'll see that the catalog was the commerce lifeline to rural folks.
You think differently when you know that many urban areas, retail hotbeds, are not always direct marketing responsive. You think about e-mail marketing differently when you think about targeting a suburban and exurban customer. You think about catalog marketing differently when you think about targeting an exurban or in some cases a rural customer.
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