Técnicas de segmentación conceptos, herramientas y aplicaciones César Pérez López
Tipo de material: TextoIdioma: Español Detalles de publicación: México Alfaomega 2013Edición: 1a edDescripción: x, 550 p. il. 23 cmISBN:- 9786077075943
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Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura topográfica | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | |
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Libro Colección General | Central Bogotá Procesos Físicos Piso 5B | Colección General | 658.83 P373t (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | Disponible | 0000000133088 |
1. Técnicas de segmentación. Conceptos y clasificación ; 2. Modelos de variable dependiente limitada. Elección discreta y recuento ; 3. Modelos censurados, truncados, de selección muestral y de duración ; 4. Segementación Ad-Hoc. Árboles de decisión ; 5. Segmentación Ad-Hoc. Modelo discriminante ; 6. Segmentación Post-Hoc. Clustering y redes neuronales ; 7. Escalamiento multidimensional ; 8. Análisis de correspondientes ; 9. Análisis conjunto ; 10. Ecuaciones estructurales
El objetivo de este libro es presentar las técnicas de segmentación más utilizadas hoy en día, aplicables a la obtención de perfiles, reconocimiento de patrones, análisis de mercados, análisis del fraude y otras disciplinas muy en boga en la actualidad. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con la clasificación y la segmentación. Asimismo, es útil para los profesionales de la Economía, Empresa, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales, Minería de Datos y otras ramas científicas en las que se aplican las técnicas modernas de segmentación.
El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con técnicas de clasificación y segmentación. En primer lugar, se abordan las técnicas predictivas de segmentación incluyendo los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, recuento, etc.), modelos censurados y truncados, modelos de selección muestral y modelos de duración. A continuación, se tratan las técnicas predictivas de segmentación ad-hoc, incluyendo árboles de decisión y el modelo discriminante. Más adelante, se desarrollan las técnicas descriptivas de segmentación post-hoc entre las que se encuentran el análisis clúster y las redes neuronales. Otro bloque de contenido incluye las técnicas descriptivas de segmentación basadas en la reducción de la dimensión, como el escalamiento multidimen-sional y el análisis de correspondencias.
Finalmente, se desarrollan contenidos relativos al análisis conjunto y a los modelos de ecuaciones estructurales.
Representa un valor añadido fundamental el análisis detallado de las posibilidades de software actual para realizar segmentación. Se utilizan los programas Eviews, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en las herramientas de Minería de Datos aplicables a la segmentación, utilizándose en concreto el software SAS Enterprise Minen En cuanto a la metodología, cada capítulo comienza con una exposición resumida de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capítulos finalizan con la resolución clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio