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Silvia Briones Herranz Universidad Carlos III

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Page 1: Universidad Carlos III - UC3M · Moda -> predecir nuevas tendencias -> reducir ... Nuestro objetivo será analizar la forma de pago de las consolas en función de la edad y los colores

Silvia Briones Herranz Universidad Carlos III

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La minería de datos tiene como fin descubrir, extraer y almacenar información relevante de amplias bases de datos, a través de programas de búsqueda e identificación de patrones y relaciones globales, tendencias, desviaciones y otros indicadores que en un principio pueden parecer caóticos pero que tienen una explicación que se puede descubrir mediante distintas técnicas de esta herramienta.

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El objetivo fundamental es aprovechar el valor de la información localizada y usar los patrones preestablecidos para que los directivos tengan un mejor conocimiento de su negocio y puedan tomar decisiones más fiables.

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Ayuda a los empresarios a procesar grandes reservas de datos para descubrir patrones difíciles de identificar a simple vista

La información obtenida a través de la minería de datos ayuda a los directivos a elegir cursos de acción y a desarrollar nuevas estrategias competitivas

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Puede trabajar siguiendo los mismos criterios con grandes cantidades de información histórica.

El curso de la búsqueda puede ser realizado por herramientas que automáticamente buscan ciertos patrones ya que así están programadas y despliegan las trivialidades más importantes.

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• Algoritmos o programas de búsqueda mineros

Para detectar desviaciones, tendencias y patrones

ocultos en los datos históricos

• Datos históricos

Datos estables y coherentes que se van acumulando a lo

largo de la vida operativa de una empresa.

• Criterios de búsqueda

Son las normas, tendencias y patrones desde los cuales los

programas mineros realizarán el proceso de selección y

búsqueda en los datos históricos

• Almacenamiento de hallazgos

Los hallazgos son los datos resultantes de relacionar los

criterios de selección y búsqueda con los datos históricos

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1. Los usuarios que controlan la información deberán identificar los problemas que tiene el negocio y las áreas en donde los datos pueden dar valor añadido a la empresa

2. Pre procesado de datos y selección del algoritmo o algoritmos adecuados para analizar la información.

3. Estos serán traducidos a programas mineros que realizaran la búsqueda con los criterios previamente establecidos.

4. Medir los resultados; Medir el valor de los hallazgos encontrados.

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Ordenadores conectados por radio en camiones para informar cada vez que visitan a un minorista -> Información en tiempo real sobre lo que sucede -> ajustes rápidos-> mayor beneficio.

Moda -> predecir nuevas tendencias -> reducir inventario y desembolso del capital y aumentar beneficios

Conocer al cliente (hábitos y gustos) -> desarrollar promociones hacia un tipo concreto de cliente -> aumento de la fidelidad y frecuencia de compra.

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Nuestro objetivo será analizar la forma de pago de las consolas en función de la edad y los colores elegidos por los clientes en función de la consola .

Pre procesado de datos:

Utilizaremos los siguientes atributos para el análisis Atributo edad comprador

Atributo consola

Atributo color

Atributo capacidad almacenamiento

Atributo lugar de compra

Atributo día de la semana

Atributo oferta (binario)

Atributo medio pago

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Utilizaremos el algoritmo de árbol de decisión (J48) que destaca por su precisión .

Utilización de validación cruzada (calcula muy certeramente el porcentaje de aciertos esperado)

Para el análisis de los colores elegidos por los clientes en función de la consola obtenemos el siguiente árbol:

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De el obtenemos la siguiente conclusión:

Se puede observar una fuerte relación entre los atributos medio de pago y edad del comprador. Conociendo la edad de quien compra una consola es posible deducir su medio de pago con una exactitud del 70%. Si el individuo es menor de 24 años con seguridad pagará en efectivo, pero si tiene 25 años utilizará tarjeta de débito y si es mayor de 25 años usará tarjeta de crédito.

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Del segundo análisis (color de las consolas en función de estas) tenemos el siguiente árbol:

Podemos decir que conociendo el tipo de consola es posible deducir el color con una exactitud del 85%. Si el cliente elige la Play Station 3 con seguridad elegirá el color negro mate para la misma, si en cambio, elige la consola XBOX 360 el color será negro brillante y si por último elige la Nintendo Wii el color seleccionado será en negro.