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•Modelo de Regresión: Determinar la relación entre una variable y otra, con el objetivo de lograr predecir una en función del comportamiento histórico de la otra.

•Árboles de Decisión: Se determina la correlación de una variable dependiente con todas sus independientes.
•Naive Bayes: Busca determinar la probabilidad de que un objetivo ocurra a partir de la condición de que otro evento ocurra, siendo las variables independientes entre sí.
•Máquinas de Soporte Vectorial

Realizar la clasificación en diferentes grupos de los datos según condiciones establecidas.
•Random Forest

ES el resultado de la combinación de varios árboles de decisión o de varias regresiones.

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•Clúster análisis: Se enfoca en la clasificación de los datos a partir de la identificación de características similares en ellos consolidando grupos.
•Análisis de correspondencias: Se pretende resumir grandes volúmenes de información al graficarla en dos variables de un plano sin perder información valiosa.
•Análisis de componentes principales: Se busca disminuir la dimensionalidad de variables originales sin disminuir información valiosa de análisis.

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Modelo de machine learning y Deep learning

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Modelo de machine learning y Deep learning

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Se desarrolla en el espacio de inteligencia artificial donde los sistemas aprenden de manera automática.
Cada vez que aparezcan nuevas confirmaciones los modelos van recalculando el valor de los parámetros.
Deep learning Desarrolla algoritmos más complejos para encontrar diferencias entre las clases que va a predecir.
Captar información y  convertir los patrones que se encuentren en ella, para establecer una relación entre la predicción y una variable respuesta.

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•Permite tomar decisiones como lugar de exhibición, mix de producto “vecinos”.

•Planificación como cross sell y asociación temporal

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•Aplica para campañas, recomendación de productos, segmentos, fraude y comunidades.
•Permite crear estrategias para una mejor optimización de su crecimiento.
Herramientas como la teoría de grafos con parametros que ayudan a medir como:
Centrality, Closeness y Betweenness

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Este modelo nos permite obtener un mejor margen usando el precio.
Debemos conocer elasticidad de precio, Price sensitivy meter, Garbor granger, Conjoint Analysis.
Como caracteristica debemos tener presente un modelo matematico más una aplicación marketing.

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Contiene diferentes dimensiones de un servicio, las cuales impactan sobre la decisión final del cliente de mantenerse fiel al producto.
Su objetivo es conocer cuáles son las dimensiones que impactan de manera significativa la satisfacción o no del cliente para predecir cuál es el impacto que se tienen en todas las variables.