Este curso introduce al asistente en los conceptos y las técnicas más habituales de Data Mining. Se revisan conceptos de las técnicas de clasificación, de segmentación y de asociación, cuándo pueden ser utilizadas, diferencias y aplicaciones. Los ejemplos de aplicación se desarrollan en IBM SPSS Modeler.

 

Al finalizar el curso usted podrá:

  • Aplicar la metodología CRISP-DM para desarrollar proyectos de Data Mining.
  • Ejecutar metodologías para encontrar agrupaciones naturales entre clientes y/o entre variables.
  • Realizar árboles de decisión y métodos de segmentación para descubrir las variables y segmentos más relevantes en función de su variable objetivo.
  • Analizar las características de los segmentos encontrados.
  • Comparar los distintos resultados de las metodologías.
  • Conocer los fundamentos del análisis reglas de asociación.