Análisis de negocio y ayuda en la toma de decisiones
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como lo pensamos

Los métodos y técnicas elegidos se adaptan al modelo de datos y se realiza con aplicaciones específicas de estadísticas e Inteligencia de Negocio. 

Técnicas y métodos

 

Estadística Descriptiva

  • Representaciones gráficas
  • Medidas de posición y dispersión
  • Tablas de contingencia 

Calculo de Probabilidades

Modelos unidimensionales discretos y continuos y asociados a distribuciones normales

Modelos multidimensionales

 

Estadística Inferencial

  • Estimación, Intervalos y Test para una y dos muestras
  • Análisis de la Varianza (ANOVA)
  • Regresión Lineal y Correlación
  • Contrastes de Hipotesis (bondad, homogeneidad, independencia)
  • Contrastes no parametricos (normalidad, rangos, varianza, signos)
  • Contrastes relativos a una muestra y datos apareados

 

Reduccion de dimensiones

  • Análisis de Comonentes Principales (PCA)
  • Análisis Discriminante Lineal (LDA)
  • Análisis de Correlacion

Otras técnicas

  • Análisis de Correspondencias
  • Regresion Lineal
  • Análisis de supervivencia
  • Correlaciones
  • Ponderaciones

Minería de datos (análisis multivarinte)

 ... conjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos con el objetivo de encontrar patrones frecuentes, asociaciones, correlaciones, estructuras causales entre conjuntos de objetos (datos) o patrones temporales. El Data Mining se utiliza entre otros campos en : marketing, publicidad, ventas y segmentación y fidelizacion de clientes, análisis de cesta de la compra, predicción de ventas, etc.

Enumeramos algunas de las técnicas mas conocidas:

  • Asociación: la relación entre distintos objetos de una transacción con el fin de predecir patrones.
  • Clasificación: se utiliza aprender diferentes funciones que clasifiquen los datos dentro de un conjunto predefinido de clases.
  • Clustering (segmentación): K-vecinos mas cercanos (k-NN) el analisis que toma datos sin agrupar y mediante el uso de técnicas automáticas realiza la agrupación de estos.
  • Predicción/Estimación (técnicas de regresión)
  • Series Temporales (pronostico): a partir de datos históricos junto con técnicas de regresión lineal o no lineal, se pueden aislar e identificar patrones por ciertos periodos de tiempo y obtener curvas de regresión y predicciones.