Calendario
Modalidad: teleformación
Duración: 40 horas
Detalle del calendario: a concretar con el cliente.
Objetivos
– Aplicar técnicas de la minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas.
Contenidos
Minería de datos
Conceptos básicos, técnicas y sistemas.
Implantación en la empresa.
Definición de la necesidad.
Objetivos.
Costes.
Áreas de aplicación.
Fase de selección en minería de datos
Fase de exploración en minería de datos
Fase de limpieza y transformación en minería de datos
Fase de análisis de datos
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.
Técnicas predictivas de modelización
Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación
Técnicas de evaluación
Técnicas
Segmentación.
Clasificación y segmentación de clientes.
Ofertas.
Fidelizar clientes.
Operaciones básicas para descubrir la información oculta.
Estructurar la información.
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. LOPDGDD.
Docente
A concretar según disponibilidad del/de la docente.
Calendario
Modalidad: teleformación
Duración: 40 horas
Detalle del calendario: a concretar con el cliente.
Objetivos
– Aplicar técnicas de la minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas.
Contenidos
Minería de datos
Conceptos básicos, técnicas y sistemas.
Implantación en la empresa.
Definición de la necesidad.
Objetivos.
Costes.
Áreas de aplicación.
Fase de selección en minería de datos
Fase de exploración en minería de datos
Fase de limpieza y transformación en minería de datos
Fase de análisis de datos
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.
Técnicas predictivas de modelización
Técnicas descriptivas y predictivas de clasificación
Técnicas de evaluación
Técnicas
Segmentación.
Clasificación y segmentación de clientes.
Ofertas.
Fidelizar clientes.
Operaciones básicas para descubrir la información oculta.
Estructurar la información.
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. LOPDGDD.
Docente
A concretar según disponibilidad del/de la docente.
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