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En la actualidad se ha visto la importancia de hacer un análisis de los datos, ya que permite a las organizaciones optimizar la toma de decisiones, en donde interactúan múltiples áreas o modelos (estadísticas, matemáticas, manejo de datos y Programación), permitiendo así una predicción, descubrir información valiosa e implementar métodos aprendizaje automático e inteligencia artificial.

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Busca mejorar los indicadores de la organización a través de la información obtenida y la metodología permite realizar una predicción a través de la Separación de Clases.

Modelo de Regresión
Se establece por relación entre una variable dependiente y una o varias variables independientes.

-          Regresión lineal simple

-          Regresión lineal múltiple

-          Regresión logística nominal

-          Regresión logística multinomial

-          Regresión logística ordinal

-          Regresión de poisson

-          Regresión de cox

Regresión Lineal: de acuerdo al comportamiento de los datos es encontrar los valores de los datos que creen una recta, generando una correlación entre las variables de forma lineal. Y se determina la ecuación de la recta, dando lugar a una estimación gráfica.

Arboles de decisión
A través de la decisión de clases se correlacionan las variables independientes con la variable dependiente, y de esta manera se establece el camino más probable.

Naive Bayes
Es una metodología que predice un objetivo por medio de probabilidades, bajo la teoría de la probabilidad condicional.

SVM
Son máquinas de soporte vectorial y consiste en realizar una clasificación de aprendizaje automático, lo cual permite analizar grandes volúmenes de datos.

Random Forest
Consistes la multiplicidad de varios árboles de decisión o regresiones, donde se identifica cuales variables son las más importantes para predecir una variable dependiente.

Aplicación de los modelos supervisados

Churn (Telecomunicaciones)

Scoring Bancario

Ensamble de modelos

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El objetivo general de un modelo no supervisado es establecer un modelo que describa todo el comportamiento de las variables dependientes. Dado que en estos casos no existe una variable independiente.

Clúster análisis
Busca agrupar individuos por homogeneidad dentro de un grupo  y lo más más heterogéneo entre grupos. Donde se definen los grupos por quien desarrolla el estudio. Se utiliza:

-          Clasificar usuarios de un banco para la obtención de un crédito.

-          Clasificar habilidades de estudiantes de un curso

-          Crear segmentos de productos alimenticios

-          Crear segmentos de una oferta comercial en telecomunicaciones

Análisis de correspondencias
Muestra de forma descriptiva información resumida sobre datos categóricos u ordinales, tratando de evitar la pérdida de información.

Análisis de componentes principales (ACP)
A través de la disminución de la dimensionalidad de las variables originales sin perder información y lograr describir lo mejor posible todo un conjunto de datos que contiene muchas variables para analizar.

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II. MODELOS APLICADOS A MARKETING Y FINANZAS

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II. MODELOS APLICADOS A MARKETING Y FINANZAS

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1.Canasta de Mercado
2.Afinidad de Producto
3.Modelos de Precios
4.Modelo de Lealtad del Cliente

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El objetivo principal es establecer la correlación de consumo entre los clientes y lograr así establecer una probabilidad estadística en las preferencias de compra.

Soporte, confianza y Lyft

Soporte: asociación entre productos de compra, probabilidad de ocurrencia de la compra de dos productos seleccionados.

Confianza: es la fracción en donde se muestra la probabilidad de compra de un producto dado que ya se adquirió otro.

Lyft: este indicador nos muestra como afecta la compra de un producto la adquisición de otro, es decir, el apalancamiento de compra que puede tener un artículo en otro.

Modelo de Canasta de Mercado
Utiliza el soporte y la confianza para encontrar parejas de productos correlacionadas y determinar como la compra de uno afecta al otro y establecer así estrategias de negocio estableciendo la frecuencia de compra de los artículos.

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Estos modelos son útiles para encontrar la relación o “afinidad” de un conjunto de variables con algún producto determinado, así se establecen asociaciones que sirven para optimizar las relaciones de negocio entre empresa y sus clientes.

Teoria de Grafos
Es el conjunto de unidades que interactúan unas con otras, todas constituidas dentro de un conjunto o red establecida, así puede explicar y analizar las interrelaciones y sus afectaciones.
Otra forma de aplicar los modelos de afinidad es mediante la seleccion de segmentos o intervalos de elementos, unidades o sujetos para definir sus relaciones entre ellos o con otros pares para establecer las estrategias del negocio.

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Con el analisis de precios una empresa puede maximizar sus utilidades y al mismo tiempo establecer un precio competitivo en el mercado para lograr un pocisionamiento eficiente.

Elasticidad de Precios
Sirve para establecer hasta donde los clientes estarian dispuestos a adquirir un producto a un precio determinado, asi se logra una mayor eficiencia.

PSM: Price Sensitivy Meter
Con este modelos se hace un rango optimo de precios para un producto, en este se tiene en cuenta la calidad, valor de uso y otras para lograr un precio competitivo, no muy por debajo para que no se pierda el interes del mercado objetivo pero tampoco muy alto como para que no se logre posicionar en el mercado.

Garbor Granger
Este modelo se aplica con un rango de precios y su curva resultante sale como resultado del concepto del cliente hasta donde aceptaria pagar por ese producto, hasta lograr una combinacion de curvas que logren un precio optimo.

Conjoint Analysis
Es un analisis conjunto de variables para la creacion de nuevos productos, asi estableciendo la relacion entre estas se pueden inferir precios acordes con la percepcion del cliente directamente.

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Sirve para medir la lealtad de un cliente evaluando su satisfaccion en la prestacion de un servicio o en la compra de algun producto, asi se establece cuales son los puntos de mejora que logren que el cliente permanezca con la empresa.  Se establecer relaciones entre las variables que inciden en la percepcion de satisfaccion de los clientes y se mide su eficiencia para lograr niveles altos de