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Crea valor y conocimiento. El Data Science marca una diferencia entre las empresas que lo aprovechan y los que no. Esa diferencia esta en evolucionar de una analítica descriptiva a una analítica predictiva.

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1. Descubre información valiosa  antes oculta en los datos.

2. Utiliza métodos de estadística, aprendizaje automático  e inteligencia artificial

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1) Supervisados: existe una pregunta de negocio a resolver.
2) No supervisados: No existe variable independiente, el objeto es establecer un modelo que describa el comportamiento de las variables dependientes.
En siguiente imagen encontrará los diferentes modelos, haga click en la imagen.

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Los modelos de regresión hacen parte de los modelos supervisados de analítica.

Se usa para modelar la relación entre variables

Se puede obtener información sobre como una variable de interés dependiente, varia cuando una de las independientes lo hace.

Para profundizar en algunos modelos de regresión haga click en la siguiente imagen:

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¿QUÉ ES? Las máquinas aprenden de manera automática (generalizan y asocian)
¿CÓMO?  Con algún modelo supervisado o no supervisado.
¿PARA QUÉ SIRVE? Para análisis de datos y predicciones, ¿EJEMPLO de USO? Pronóstico de clima.

DEEP LEARNING
Es el modelo de machine learning anterior, con algoritmos más complejos, para predicciones más profundas e identificación de determinadas características ocultos en los datos.

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Los más importante del Big Data y los modelos matemáticos que contiene, es la aplicabilidad y su uso específico en las empresas.

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Big Data en Marketing y Finanzas: CANASTA DE MERCADO

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Big Data en Marketing y Finanzas: CANASTA DE MERCADO

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Es un concepto que busca a través de análisis de datos determinar la conducta del consumidor y sus preferencias. Adicionalmente, se busca con este análisis, encontrar las relaciones dentro productos y los impulsores entre ellos. en el siguiente link encontrará las reglas de asociación y las aplicaciones: https://create.piktochart.com/output/38503131-canasta-de-mercado

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Big Data en Marketing y Finanzas: MODELO DE PRECIOS.

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Big Data en Marketing y Finanzas: MODELO DE PRECIOS.

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El objetivo es determinar una optimización entre el precio ideal y la ganancia del producto y así maximizar la ganancia. En el siguiente link  encontrará más detalle: https://create.piktochart.com/output/38503964-modelos-de-precios

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Big Data en Marketing y Finanzas: MODELO LEALTAD DE CLIENTE

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Big Data en Marketing y Finanzas: MODELO LEALTAD DE CLIENTE

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El objeto es determinar las variables que impactan la satisfacción de un cliente con un producto o un servicio.

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Big Data en Marketing y Finanzas: AFINIDAD DE PRODUCTO

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Big Data en Marketing y Finanzas: AFINIDAD DE PRODUCTO

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Permite encontrar las  relaciones  más afines entre una variable o variables que tiene un producto, para ello se puede usar la teoría de Grafos la cual permite estudiar las inter-relaciones entre unidades. Los grafos tienen parámetros para medir la características de la red: Centrality (cantidad de conexiones), Closeness (promedio de distancia entre clusters) y Betweenness intermediación).