# data[].attributes.body
REALIZADO POR:
1. TATIANA GALVIS
2. JULIO FRANCISCO CARVAJAL

# data[].attributes.body
1. Importancia para las compañías de realizar análisis de masas datos para toma decisiones adecuadas al interior de la compañía.
2.  Se requiere "explotar" adecuadamente la información a través de  expertos que puedan analizar de manera correcta la información por medio de modelos estadísticos, matemáticos, Inteligencia Artificial, Detección de Patrones y Machine Learning como lo son las distintas ramas del Data Mining

# data[].attributes.body
Los modelos supervisados son todos aquellos que buscan predecir algo de acuerdo a un histórico de datos. Un ejemplo para una organización es la predicción de que un cliente adquiera un producto o tenga un comportamiento determinado con base en un análisis de datos ya adquiridos (Separación de clases)

2.1. Algoritmos Usados en Modelos Supervisados

Dentro de los modelos supervisados se encuentran los siguientes algoritmos:

1. Regresión Lineal
2. Regresión No Lineal
3. Árboles de Decisión
4. SVM
5. Naïve Bayes
6. Análisis discriminante
7. Redes Neuronales
8 . Random Forest

2.2. Modelos de Regresión

Los modelos de regresión son todos aquellos que buscan encontrar una relación entre una variable dependiente y unas variables independientes. Por ejemplo se puede ver como variable dependiente el precio de la leche que se le paga al ganadero y como independientes los niveles de grasa, sólidos, proteínas y así establecer una correlación

2.3. Divisiones de Modelos de Regresión

1. Regresión lineal simple
2. Regresión lineal múltiple
3. Regresión logística nominal
4. Regresión logística multinomial
5. Regresión logística ordinal
6. Regresión de Poisson.
7. Regresión de Cox

2.4 Arbol de Decisiones

Otro algoritmo de modelo supervisados donde se trata de correlacionar todas las variables independientes con la dependiente para mostrar el camino mas probable de acuerdo a la que tenga más correlación.

2.5 Aplicación de Modelos Supervisados

1. Churn (Scoring Fuga)
Establecer comportamientos de fuga de clientes o retención
2. Scoring Bancario
Modelo probabilístico donde se busca definir mediante una definición de variables qué cliente va caer en default
3. Ensamble de modelos

# data[].attributes.body
En este tipo de modelos no conocemos los datos de entrada ni hay un conocimiento previo de los mismos. Es por eso que se dice que no se tienen variables independientes y que el objetivo es establecer un compartimento de todas las variables dependientes.

3.1 Clúster Análisis

Este modelo consiste en agrupar objetos teniendo en cuenta que sean similares. El criterio de similaridad lo da el que esta desarrollando y sirve para segmentar. Por ejemplo hacer una calcificación de clientes para lanzar una promoción ya sea por género, gustos, estrato, etc.

3.2 Análisis de Correspondencias

Es un método muy intuitivo y consiste y en mostrar la relación de dos o más variables en una tabla con respecto a una hipotesis.

3.3. Análisis de Componentes Principales

ACP se trata de un modelo de síntesis de información tratando de reducir el numero de variables para poder análisis de mejor manera la información y que no se pierda gran parte de esta.

4. Machine Learning

En el mundo actual el avance tecnológico ha permitido el aprendizaje automático (Inteligencia Artificial) por medio de algoritmos.
Dentro del Machine Learning  se encuentran los siguientes modelos estadísticos:

1. Unsupervised Learning
2. Superviced Learning
3. Reinforcement Learning

Pueden procesar y encontrar patrones de manera rápida y mejor que los métodos tradicionales sin embargo puede caer en errores cuando hay fugas de información importantes que no se pueden corregir

4.1 Deep Learning

Es un modelo más complejo que combina el Machine Learning con algoritmos y se asemeja a una red neuronal para determinar de manera más efectiva la relación de variables y patrones. Especialmente es efectivo para encontrar características no percibidas del flujo de información

# data[].attributes.body
Para las empresas es necesario tener una aplicabilidad de todos estos modelos que permitan incrementar los ingresos y satisfacer a los clientes (conocerlos). Algunas aplicaciones para esto son:

1. Análisis de precios
2. Análisis de Lealtad
3. Análisis de Sentimiento
4. Análisis de Imágenes
5. Análisis de Páginas Web
6. Análisis y Evaluación de Marcas

# data[].attributes.body
El modelo de Canasta de Mercado tiene como objetivo encontrar correlaciones en los ticket de compra de los clientes buscando encontrar un patrón (si alguien compra un pan podría llevar una gaseosa)

5.1. . Soporte, Confianza y Lift

Son los elementos que soportan el modelo como algoritmo y se basan en un numero importante de datos y transacciones.

# data[].attributes.body
Modelo que busca el crecimiento de las empresas mediante poder  entender cuales son las relaciones mas afines de clientes y productos.

Para ello se utilizan los grafos que es un modelo que permite  el análisis de las relaciones que hay en una red o un conjunto.

Este tipo de modelo tiene varias aplicaciones como:

1. Segmentar clientes
2. Afinidad y promocionar productos
3. Aprovecharse de las redes sociales.

# data[].attributes.body
2.2. Modelos de Regresión

Los modelos de regresión son todos aquellos que buscan encontrar una relación entre una variable dependiente y unas variables independientes. Por ejemplo se puede ver como variable dependiente el precio de la leche que se le paga al ganadero y como independientes los niveles de grasa, sólidos, proteínas y así establecer una correlación

2.3. Divisiones de Modelos de Regresión

1. Regresión lineal simple
2. Regresión lineal múltiple
3. Regresión logística nominal
4. Regresión logística multinomial
5. Regresión logística ordinal
6. Regresión de Poisson.
7. Regresión de Cox

2.4 Arbol de Decisiones

Otro algoritmo de modelo supervisados donde se trata de correlacionar todas las variables independientes con la dependiente para mostrar el camino mas probable de acuerdo a la que tenga más correlación.

2.5 Aplicación de Modelos Supervisados

1. Churn (Scoring Fuga)
Establecer comportamientos de fuga de clientes o retención
2. Scoring Bancario
Modelo probabilístico donde se busca definir mediante una definición de variables qué cliente va caer en default 
3. Ensamble de modelos