IFCT032PO DATA MINING BUSINESS INTELLIGENCE

SCORM 1. MINERÍA DE DATOS.

Conceptos básicos, técnicas y sistemas

Implantación en la empresa

Definición de la necesidad

Objetivos

Costes

Áreas de aplicación

SCORM 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

SCORM 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

SCORM 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.

SCORM 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.

SCORM 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.

Redes neuronales de modelización predictiva

Algoritmos matemáticos

Árboles de decisión

Técnicas de visualización de datos

Elección de la técnica

Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio

Ventajas

SCORM 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.

SCORM 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.

SCORM 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.

SCORM 10. TÉCNICAS.

Segmentación

Clasificación y segmentación de clientes

Ofertas

Fidelizar clientes

Operaciones básicas para descubrir la información oculta

Estructurar la información

SCORM 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.

Herramientas para la fidelización

Entornos transaccionales

Acciones promocionales puntuales

Utilidad del conocimiento

Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información LOPD