Data mining business intelligence (IFCT032PO) (I9790P13-02)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS.

1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas
2. Implantación en la empresa
3. Definición de la necesidad
4. Objetivos
5. Costes
6. Áreas de aplicación

UNIDAD DIDÁCTICA 2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.

1. Redes neuronales de modelización predictiva
2. Algoritmos matemáticos
3. Árboles de decisión
4. Técnicas de visualización de datos
5. Elección de la técnica
6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio
7. Ventajas

UNIDAD DIDÁCTICA 7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.UNIDAD DIDÁCTICA 8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.UNIDAD DIDÁCTICA 9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.UNIDAD DIDÁCTICA 10. TÉCNICAS.

1. Segmentación
2. Clasificación y segmentación de clientes
3. Ofertas
4. Fidelizar clientes
5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta
6. Estructurar la información

UNIDAD DIDÁCTICA 11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.

1. Herramientas para la fidelización
2. Entornos transaccionales
3. Acciones promocionales puntuales
4. Utilidad del conocimiento
5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información LOPD