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Dos tipos de modelos de análítica utilizados dentro de Big Data son los Modelos Supervisados y los Modelos no Supervisados.

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Existe una pregunta dentro del negocio a resolver.

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Establecen las relaciones entre una variable dependiente y una o varias variables dependientes.
Su objetivo se centra en encontrar los valores de los parámetros que creen una recta que pase lo más cerca posible de un set de puntos.

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Determinan la correlación de las variables dependientes con las variables independientes. La variables más correlacionada es la que aparece en el árbol de decisión

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Metodología de clasificación de datos supervisada que predicen por medio de probabilidades, bajo la teoría de la probabilidad condicional.
Es usado mayoritariamente en Seguros

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En términos sencillos, es la multiplicidad de árboles de decisión con el fin de unirlos y obtener una predicción más estable y precisa.

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Tambié conocido como máquinas de soporte vectorial, funciona como un algoritmo para encontrar clasificadores lineales en espacios transformados.

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Análisis de Componentes Principales (ACP)

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Análisis de Componentes Principales (ACP)

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Este análisis busca reducir toda multidimensionalidad de un conjunto de múltiples variables para analizar.
Las variables se evaluan en componentes que contienen la varianza descriptiva de los datos.
Una de las aplicaciones más comunes se encuentra en el análisis de imágenes con el fin de reducir los espectros de las imágenes para poder clasificarlas con mayor facilidad.

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Cuando se busca describir el comportamiento completo de variables dependientes, si tener ninguna independiente.

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Establece la relación entre dos productos con el fin de encontrar cuales son las combinanciones más frecuentes e interesantes para el negocio. El objetivo es encontrar para un producto a priori (antes de la compra) cual es el producto más probable a posteriori (despues de la primera compra).
Su aplicación se evidencia en el Text Analytics (qué está escrito dentro de un texto), el Crosssell (Venta cruzada, asociacion de productos que el cliente ya adquirió con el banco) y la Asociación Temporal (con el fin de conocer cuándo el cliente va a volver a comprar).

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Técnica analítica que permite agrupar variables multidimensionales en dos dimensiones, tratando de evitar cualquier pérdida de información.
El estadístico más utilizado es el chi cuadrado con el fin de evaluar la interdependencia entre dos variables nominales (no tienen criterio de orden) u ordinales (atributos o cualidades que no tienen valor numérico).
Su aplicación se evidencia en el retail con la relación de características de productos con sus respectivas marcas.

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Aplicaciones de los Modelos Supervisados

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Aplicaciones de los Modelos Supervisados

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Tres aplicaciones importantes de los Modelos Aplicados:

- En telecomunicaciones, el modelo Churn para saber a quién se retiene, a quién no retener y por qué un cliente se fuga.

- En Finanzas, con el Scoring Bancario para saber la probabilidad de que un cliente pague o que caiga en default.

- En el Emsamble de Modelos, para calcular un promedio de n modelos planteados.

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El objetivo principal es agrupar grupos de individuos que sean lo más homogéneos posibles y los más heterogéneos entre grupos.
Para esto, se crean criterios de similaridad por medio de dendogramas, los cuales muestran las relaciones jerárquicas que existen entre los grupos de individuos.

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MODELOS APLICADOS AL MARKETING Y FINANZAS

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MODELOS APLICADOS AL MARKETING Y FINANZAS

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Estos modelos buscan que en las compañías se obtengan un margen de ganancia en la optimización y uso del precio.
Su aplicabilidad es bastante amplia y se ve evidente en escenarios tales como:

Análisis de Precios

Análisis de Sentimientos

Análisis de páginas web

Análisis de imágenes

Análisis y evolución de marca

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Son variables que contienen distintas dimensiones de un servicio que tienen un impacto significativo en un usuario para permanecer en una compañía o no.
Con este modelo, se busca que el Net Promoter Score (Promotores - Detractores) sea un valor alto, indicando que hay más personas promoviendo el servicio que criticándolo.

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Teoría utilizada por las compañías con el fin de realizar una optimización más adecuada frente a su crecimiento. Esto es realizado por medio de la Teoría de Grafos que permite ver la interaccion entre las distintas unidades del negocio.
Es ampliamente utilizado en campañas publicitarias, recomendación de productos, fraudes, entre otros.