Existen múltiples aplicaciones de business analytics para el sector retail. Desde diferentes perspectivas los sistemas de business intelligence ayudan cuestiones críticas para el negocio, como pueden ser:

• Analizar clientes (segmentación, captación, retención, fidelización)
• Optimizar precios (elasticidad, pricing)
• Procesos de previsión de la demanda y previsión de ventas
• Análisis de las redes de distribución, transporte y almacenamiento
• Control geográfico de redes comerciales de gran capilaridad
• Seguimiento transacciones de venta (análisis productos y cesta de la compra)

En este post vamos a centrarnos en los procesos de análisis de cesta de la compra, realizando un rápido ejemplo..

En los procesos de tratamiento de datos de los proyectos de Data Science es habitual encontrarse con la necesidad de conectar dos herramientas. Por ejemplo, podemos encontrarnos el caso de realizar la obtención y la preparación del dato en SAS y su modelización y análisis en R. Es una opción útil sobre todo si trabajamos con altos volúmenes de datos para los que R puede tener alguna limitación al trabajar en memoria. Haciendo el tratamiento previo en SAS podemos dejar la información depurada y agregada para R.

Listado de software y herramientas de Data Mining, de proveedores de software propietario, es decir, software de pago.

Iremos ampliando información sobre cada herramienta de minería de datos, y también sobre otro software de data mining comercial que vayamos conociendo, o que vayáis sugiriendo en los comentarios.

Una de las técnicas más utilizadas dentro del análisis predictivo son los árboles de decisión. Esta técnica tiene múltiples aplicaciones en el campo de la estadística, pero nos vamos a centrar en su uso para realizar predicciones, concretamente obtener probabilidades de eventos. En este post revisamos una posible forma de hacerlo con el software de uno de los principales fabricantes del software de business analytics: SAS

En clustering se deja que los datos se agrupen de acuerdo a su similitud. Estos modelos son agrupaciones de segmentos -clusters- que contienen casos, tales como clientes, pacientes, autos, etc.

Una vez que un modelo de cluster es desarrollado, una pregunta emerge: ¿Cómo puedo describir mi modelo?

Aquí presentaremos una manera para acercarnos a la respuesta, a través de la implementación del Gráfico de Coordenadas in R (código disponible al final del post)..

Los outliers, (o "valores extremos"), son un tema siempre presente cuando se analizan datos, sin importar el origen de los mismos. Aquí se presenta un análisis didáctico y visual hecho con el lenguaje R..

El siguiente análisis está realizado con el lenguaje R y la libreria Google Vis para la visualización de gráficos. Es tan importante medir la esperanza de vida así como también la calidad de la misma. Se analizarán datos de eurostat basados en las variables Healthy life years y Life expectancy..

El libro Haskell Data Analysis Cookbook, de Nishant Shukla, hace un recorrido por las principales técnicas y algoritmos de análisis de datos utilizando el potente lenguaje open source Haskell para proporcionar numerosos ejemplos o recetas para implementarlas. En este post explicaré qué enseñan las recetas que contiene cada capítulo de este completo libro de analítica de datos..

En el siguiente link se incluye un tutorial de SAS/BASE que pretende ser de utilidad para todos aquellos que se inician en el uso de esta herramienta..