DATA MINING BUSINESS INTELLIGENCE

1. MINERÍA DE DATOS.
1.1. Conceptos básicos, técnicas y sistemas.
1.2. Implantación en la empresa.
1.3. Definición de la necesidad.
1.4. Objetivos.
1.5. Costes.
1.6. Áreas de aplicación.
2. FASE DE SELECCIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
3. FASE DE EXPLORACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
4. FASE DE LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN EN MINERÍA DE DATOS.
5. FASE DE ANÁLISIS DE DATOS.
6. TÉCNICAS DE APLICACIÓN.
6.1. Redes neuronales de modelización predictiva.
6.2. Algoritmos matemáticos.
6.3. Árboles de decisión.
6.4. Técnicas de visualización de datos.
6.5. Elección de la técnica.
6.6. Explotación de datos según las necesidades de las diferentes áreas del negocio.
6.7. Ventajas.
7. TÉCNICAS PREDICTIVAS DE MODELIZACIÓN.
8. TÉCNICAS DESCRIPTIVAS Y PREDICTIVAS DE CLASIFICACIÓN.
9. TÉCNICAS DE EVALUACIÓN.
10. TÉCNICAS.
10.1. Segmentación.
10.2. Clasificación y segmentación de clientes.
10.3. Ofertas.
10.4. Fidelizar clientes.
10.5. Operaciones básicas para descubrir la información oculta.
10.6. Estructurar la información.
11. CAMPAÑAS: OFERTAS JUST-IN-TIME.
11.1. Herramientas para la fidelización.
11.2. Entornos transaccionales.
11.3. Acciones promocionales puntuales.
11.4. Utilidad del conocimiento.
11.5. Reportes estándares, simulaciones ad-hoc y procesamiento de la información. LOPD