Técnicas de segmentacion
Objetivos
El curso trata de la teoría y los aspectos aplicativos relativos a las técnicas de clustering disponible en SAS. Se afronta la preparación de los datos para el clustering, el análisis de las componentes principales y el análisis factorial para la reducción de las dimensiones de input, el clustering de variables, el método k-vecinos más cercanos, el método de las k-medias, las técnicas de clustering jerárquico y el clustering difuso.
Destinatarios
Analistas estadísticos, expertos de data mining, usuarios del negocio; los argumentos presentados se refieren en particular a las áreas de las bases de datos de marketing.
Requisitos
Se requiere una experiencia de base en el uso del lenguaje SAS y un conocimiento por lo menos escolástico de la estadística. Es aconsejable una experiencia de base en el análisis de los datos.
Contenidos
Preparación de la Base Datos
- Definición del fenómeno que hay que analizar
- Individuación de las fuentes datos
- Diseño y Construcción de la Tabla de Clientes
- Análisis de las características (missing, outlier, ...)
Análisis Cluster
- Análisis de los componentes principales
- Análisis factorial
- Conducir un análisis cluster
- Métodos de clusterización jerárquica
- El método de las k-medias
- Los mapas de Kohonen para el análisis de los grupos
- Perfilaciones de los grupos
Duración
El curso tiene una duración de 3 días.