AnahuacX: Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra

¿Conoces realmente qué productos de la canasta de mercado compran tus clientes o te dejas llevar por lo que aparenta a simple vista? En este curso aprenderás a construir modelos basados en técnicas de data mining o minería de datos, que te permitirán conocer información relevante de tus clientes y descubrir patrones de comportamiento para definir estrategias de marketing de acuerdo a la compra de productos.

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Course Insight

Suitable for beginner learners. This course serves as an entry point into Computer Science, building foundational knowledge before moving on to advanced frameworks or specialized paths.

Beginner FriendlyCertification IncludedSelf-Paced Learning

SKILLS TO
MASTER

Computer Science Basics
Fundamental principles and concepts
Practical ApplicationTrending
Real-world project implementation
Best Practices
Industry standard workflows and guidelines
Problem Solving
Core Concepts
Implementation
Workflow Integration
Optimization
Careers:Relevant for professionals pursuing roles within Computer Science.

Quick Facts

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What You’ll Learn

  • Serás capaz de realizar el preprocesado, procesado y agrupamiento de grandes cantidades de datos para el correcto análisis de los datos..
  • Serás capaz de definir estrategias para lograr el descubrimiento de conocimiento en bases de datos. .
  • Comprenderás los fundamentos teóricos del Big Data y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra..
  • Aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos, que te permitirá realizar un análisis de la canasta de mercado, mediante el software especializado RapidMiner, sin necesidad de programar en lenguajes como java..
See side-by-side differences in what you’ll learn

Description

Para el proceso de minería de datos es fundamental conocer a priori qué productos compran nuestros clientes y hacer un análisis de la cesta de la compra con los datos de entrada disponibles. Este conocimiento debe ser profundo, no solo es necesario conocer los productos que compran, sino también los patrones de comportamiento, es decir, las relaciones que existen entre la gran cantidad de los productos que se compran.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, requiere como primer paso conjuntos de datos de las compras de los clientes para poder realizar el preprocesamiento. Es decir, requiere los datos transaccionales generados cada vez que los clientes realizan una compra para posteriormente crear subconjuntos.

Al contar con grandes volúmenes de datos de todas las transacciones, el análisis de la cesta de la compra, puede realizarse mediante técnicas de minería de datos aplicada en las bases de datos.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, permite identificar diferentes association rules o reglas de asociación entre los datos disponibles sobre productos comprados en determinada cantidad de información. Y este proceso de descubrimiento es de gran beneficio para detectar más allá de un excel con gran cantidad de datos, información útil cómo si los clientes realizan regularmente el pago con tarjetas de crédito o consumen más determinado producto.

Las reglas de asociación forman un cuerpo de conocimientos muy útiles en mercadotecnia, ya que contribuirán a definir estrategias y tácticas que permitan acertar en las necesidades y deseos de los clientes. Tienen aplicaciones tales como: Soporte para la toma de decisiones, análisis de información de ventas, distribución de mercancías en los anaqueles de las tiendas y segmentación de clientes con base en patrones de comportamiento. Y permite la creación de árboles de decisión que al final impacte en una estrategia predictiva.

En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de análisis de datos y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.

Además, mediante inteligencia artificial con el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos con aprendizaje automático o machine learning, que te permitirá realizar un completo análisis de la canasta de mercado y aplicar los resultados obtenidos en tu estrategia. Utiliza todas las herramientas de minería de datos a tu favor y aplícalo en grandes bases de datos.

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