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Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra

¿Conoces realmente qué productos de la canasta de mercado compran tus clientes o te dejas llevar por lo que aparenta a simple vista? En este curso aprenderás a construir modelos basados en técnicas de data mining o minería de datos, que te permitirán conocer información relevante de tus clientes y descubrir patrones de comportamiento para definir estrategias de marketing de acuerdo a la compra de productos.

Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra

There is one session available:

After a course session ends, it will be archived.
Starts Sep 27
Estimated 5 weeks
4–5 hours per week
Self-paced
Progress at your own speed
Free
Optional upgrade available

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Para el proceso de minería de datos es fundamental conocer a priori qué productos compran nuestros clientes y hacer un análisis de la cesta de la compra con los datos de entrada disponibles. Este conocimiento debe ser profundo, no solo es necesario conocer los productos que compran, sino también los patrones de comportamiento, es decir, las relaciones que existen entre la gran cantidad de los productos que se compran.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, requiere como primer paso conjuntos de datos de las compras de los clientes para poder realizar el preprocesamiento. Es decir, requiere los datos transaccionales generados cada vez que los clientes realizan una compra para posteriormente crear subconjuntos.

Al contar con grandes volúmenes de datos de todas las transacciones, el análisis de la cesta de la compra, puede realizarse mediante técnicas de minería de datos aplicada en las bases de datos.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, permite identificar diferentes association rules o reglas de asociación entre los datos disponibles sobre productos comprados en determinada cantidad de información. Y este proceso de descubrimiento es de gran beneficio para detectar más allá de un excel con gran cantidad de datos, información útil cómo si los clientes realizan regularmente el pago con tarjetas de crédito o consumen más determinado producto.

Las reglas de asociación forman un cuerpo de conocimientos muy útiles en mercadotecnia, ya que contribuirán a definir estrategias y tácticas que permitan acertar en las necesidades y deseos de los clientes. Tienen aplicaciones tales como: Soporte para la toma de decisiones, análisis de información de ventas, distribución de mercancías en los anaqueles de las tiendas y segmentación de clientes con base en patrones de comportamiento. Y permite la creación de árboles de decisión que al final impacte en una estrategia predictiva.

En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de análisis de datos y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.

Además, mediante inteligencia artificial con el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos con aprendizaje automático o machine learning, que te permitirá realizar un completo análisis de la canasta de mercado y aplicar los resultados obtenidos en tu estrategia. Utiliza todas las herramientas de minería de datos a tu favor y aplícalo en grandes bases de datos.

At a glance

  • Institution: AnahuacX
  • Subject: Computer Science
  • Level: Introductory
  • Prerequisites:

    Conocimientos básicos del uso de la computadora.

What you'll learn

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  • Serás capaz de realizar el preprocesado, procesado y agrupamiento de grandes cantidades de datos para el correcto análisis de los datos.
  • Serás capaz de definir estrategias para lograr el descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
  • Comprenderás los fundamentos teóricos del Big Data y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.
  • Aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos, que te permitirá realizar un análisis de la canasta de mercado, mediante el software especializado RapidMiner, sin necesidad de programar en lenguajes como java.

Módulo 1. Big data y minería de datos

  • Introducción
  • Big Data en Mercadotecnia
  • Técnicas de minería de datos

Módulo 2. Análisis de la canasta de compra

  • Introducción
  • Reglas de asociación
  • Casos de análisis de canasta

Módulo 3. Software especializado Rapidminer

  • Introducción
  • Interface de Rapidminer
  • Construcción de modelos

Módulo 4. Aplicación de Análisis de la canasta de compra

  • Introducción
  • Implementación de técnicas
  • Caso práctico de Análisis de la canasta de compra

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