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Román Alberto Zamarripa Franco

Para el proceso de minería de datos es fundamental conocer a priori qué productos compran nuestros clientes y hacer un análisis de la cesta de la compra con los datos de entrada disponibles. Este conocimiento debe ser profundo, no solo es necesario conocer los productos que compran, sino también los patrones de comportamiento, es decir, las relaciones que existen entre la gran cantidad de los productos que se compran.

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Para el proceso de minería de datos es fundamental conocer a priori qué productos compran nuestros clientes y hacer un análisis de la cesta de la compra con los datos de entrada disponibles. Este conocimiento debe ser profundo, no solo es necesario conocer los productos que compran, sino también los patrones de comportamiento, es decir, las relaciones que existen entre la gran cantidad de los productos que se compran.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, requiere como primer paso conjuntos de datos de las compras de los clientes para poder realizar el preprocesamiento. Es decir, requiere los datos transaccionales generados cada vez que los clientes realizan una compra para posteriormente crear subconjuntos.

Al contar con grandes volúmenes de datos de todas las transacciones, el análisis de la cesta de la compra, puede realizarse mediante técnicas de minería de datos aplicada en las bases de datos.

La técnica de análisis de la canasta de mercado, permite identificar diferentes association rules o reglas de asociación entre los datos disponibles sobre productos comprados en determinada cantidad de información. Y este proceso de descubrimiento es de gran beneficio para detectar más allá de un excel con gran cantidad de datos, información útil cómo si los clientes realizan regularmente el pago con tarjetas de crédito o consumen más determinado producto.

Las reglas de asociación forman un cuerpo de conocimientos muy útiles en mercadotecnia, ya que contribuirán a definir estrategias y tácticas que permitan acertar en las necesidades y deseos de los clientes. Tienen aplicaciones tales como: Soporte para la toma de decisiones, análisis de información de ventas, distribución de mercancías en los anaqueles de las tiendas y segmentación de clientes con base en patrones de comportamiento. Y permite la creación de árboles de decisión que al final impacte en una estrategia predictiva.

En este curso aprenderás los fundamentos teóricos de análisis de datos y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.

Además, mediante inteligencia artificial con el software especializado RapidMiner, aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos con aprendizaje automático o machine learning, que te permitirá realizar un completo análisis de la canasta de mercado y aplicar los resultados obtenidos en tu estrategia. Utiliza todas las herramientas de minería de datos a tu favor y aplícalo en grandes bases de datos.

Three deals to help you save

What's inside

Learning objectives

  • Serás capaz de realizar el preprocesado, procesado y agrupamiento de grandes cantidades de datos para el correcto análisis de los datos.
  • Serás capaz de definir estrategias para lograr el descubrimiento de conocimiento en bases de datos.
  • Comprenderás los fundamentos teóricos del big data y la técnica de minería de datos relacionada con el análisis de la cesta de la compra.
  • Aplicarás los conceptos en la creación de un modelo de minería de datos, que te permitirá realizar un análisis de la canasta de mercado, mediante el software especializado rapidminer, sin necesidad de programar en lenguajes como java.

Syllabus

Módulo 1. Big data y minería de datos
Introducción
Big Data en Mercadotecnia
Técnicas de minería de datos
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Módulo 2. Análisis de la canasta de compra
Reglas de asociación
Casos de análisis de canasta
Módulo 3. Software especializado Rapidminer
Interface de Rapidminer
Construcción de modelos
Módulo 4. Aplicación de Análisis de la canasta de compra
Implementación de técnicas
Caso práctico de Análisis de la canasta de compra

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Dirigido a estudiantes y profesionales interesados en la minería de datos y el análisis de datos de grandes volúmenes de información
Recomendado para quienes buscan aplicar técnicas de minería de datos en el ámbito de la mercadotecnia y ventas
Útil para quienes buscan comprender los fundamentos del Big Data y su aplicación en el análisis de datos

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra with these activities:
Revise foundational knowledge of Big Data and data mining techniques
Reinforce your understanding of the fundamental concepts that this course builds upon to create a stronger foundation and framework for subsequent learning.
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  • Review lecture notes and textbooks from previous courses or online resources on Big Data and data mining
  • Work through practice problems and exercises to test your understanding
Participate in MOOCs on Big Data and Data Mining
Build foundational knowledge in Big Data and Data Mining by engaging in online courses from platforms like Coursera, edX, or Udacity.
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  • Identify relevant MOOCs that cover Big Data and Data Mining fundamentals
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Realizar ejercicios de preprocesamiento de datos
Realizar ejercicios de preprocesamiento de datos ayuda a familiarizarse con los conceptos y técnicas básicas de la minería de datos, proporcionando una base sólida para el análisis de la cesta de la compra.
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  • Cargar y explorar un conjunto de datos de ejemplo
  • Limpiar y transformar los datos para su análisis
  • Crear y utilizar conjuntos de datos de entrenamiento y prueba
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Seguir tutoriales guiados sobre técnicas de minería de datos
Seguir tutoriales guiados ofrece una estructura paso a paso para aprender técnicas de minería de datos, facilitando la comprensión y aplicación de estos conceptos en el análisis de la cesta de la compra.
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  • Identificar y seleccionar tutoriales relevantes
  • Seguir los tutoriales paso a paso
  • Experimentar con los conceptos aprendidos
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Participar en sesiones de práctica entre pares fomenta la colaboración, el intercambio de conocimientos y la consolidación de conceptos relacionados con el análisis de la cesta de la compra.
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  • Formar o unirse a un grupo de estudio
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Gain hands-on experience with the software used in the course to enhance your practical skills and understanding.
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  • Identify tutorials that cover the core features and functionalities of RapidMiner
  • Follow the tutorials step-by-step and experiment with different options
  • Explore the RapidMiner documentation and online forums for additional guidance
Practice Data Preprocessing and Cleaning
Develop proficiency in data preprocessing and cleaning techniques to prepare datasets for analysis.
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  • Find datasets with missing values, outliers, and inconsistencies
  • Apply techniques like data imputation, outlier removal, and normalization
  • Evaluate the effectiveness of your preprocessing steps
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Connect with fellow learners to exchange ideas, ask questions, and support each other's understanding of the course material.
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  • Participate in discussions, ask questions, and share your insights
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Asistir a talleres sobre análisis de la cesta de la compra
Asistir a talleres proporciona una oportunidad de aprendizaje intensiva y estructurada, permitiendo adquirir conocimientos y habilidades especializados en el análisis de la cesta de la compra.
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  • Investigar y seleccionar talleres relevantes
  • Inscribirse y asistir al taller
  • Participar activamente y aprender de expertos
Crear un modelo de minería de datos para el análisis de la cesta de la compra
Crear un modelo de minería de datos permite aplicar los conceptos aprendidos, evaluar su efectividad y obtener información valiosa para el análisis de la cesta de la compra.
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  • Definir el objetivo del modelo
  • Seleccionar y preparar los algoritmos de minería de datos
  • Entrenar y evaluar el modelo
  • Interpretar y utilizar los resultados del modelo
Analyze sample datasets using RapidMiner
Practice applying the techniques learned in the course to real-world data to reinforce your understanding and improve your analytical skills.
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  • Obtain sample datasets related to retail or e-commerce
  • Use RapidMiner to import, preprocess, and analyze the data
  • Generate association rules and identify patterns using data mining algorithms
  • Interpret the results and draw meaningful conclusions
Build a Market Basket Analysis Model
Create a practical model using techniques like association rule mining to identify patterns in customer transactions.
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  • Gather and prepare a dataset of customer transactions
  • Apply market basket analysis algorithms to discover association rules
  • Develop a user-friendly interface to present your findings
Contribute to open-source data mining projects
Gain experience in real-world data mining applications and contribute to the broader community by participating in open-source projects.
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  • Identify open-source data mining projects that align with your interests
  • Review the project documentation and codebase
  • Make contributions to the project, such as fixing bugs or adding new features
Mentor Junior Students or Colleagues
Enhance your understanding by explaining concepts and guiding others, solidifying your knowledge and identifying areas for improvement.
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  • Identify individuals who could benefit from your knowledge and experience
  • Provide guidance and support, sharing your insights and expertise
Develop a data mining model for a business scenario
Apply the concepts and techniques learned in the course to solve a practical business problem and demonstrate your proficiency in data analysis and modeling.
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  • Identify a business scenario that involves analyzing customer behavior or trends
  • Gather and preprocess relevant data
  • Use RapidMiner or other data mining tools to build and evaluate a model
  • Present your findings and recommendations in a report or presentation
Create a Data Mining Project Portfolio
Consolidate your learning by developing a portfolio showcasing your data mining skills and insights gained.
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  • Identify business problems that can be addressed using data mining techniques
  • Collect relevant data and perform exploratory data analysis
  • Apply appropriate data mining algorithms to extract valuable insights
  • Visualize and communicate your findings effectively

Career center

Learners who complete Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Los Ingenieros de Aprendizaje Automático diseñan y desarrollan algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para mejorar la precisión de sus modelos. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Ingenieros de Aprendizaje Automático que buscan avanzar en sus carreras.
Analista de Datos
Los Analistas de Datos recopilan, limpian y analizan grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender mejor el comportamiento del cliente y tomar decisiones informadas. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Analistas de Datos que buscan avanzar en sus carreras.
Científico de datos
Los Científicos de Datos utilizan técnicas de aprendizaje automático y minería de datos para resolver problemas comerciales complejos. El análisis de la cesta de la compra es una técnica valiosa que los Científicos de Datos pueden utilizar para identificar oportunidades de ventas cruzadas y ventas adicionales. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Científicos de Datos que buscan avanzar en sus carreras.
Analista de negocios
Los Analistas de Negocios analizan los procesos comerciales y recomiendan mejoras. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para identificar áreas de ineficiencia y oportunidad. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Analistas de Negocios que buscan avanzar en sus carreras.
Consultor de gestión
Los Consultores de Gestión asesoran a las empresas sobre cómo mejorar sus operaciones y procesos. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para identificar áreas de mejora. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Consultores de Gestión que buscan avanzar en sus carreras.
Gerente de marketing
Los Gerentes de Marketing planifican y ejecutan campañas de marketing para promover productos y servicios. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender mejor las necesidades y deseos de los clientes. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Gerentes de Marketing que buscan avanzar en sus carreras.
Investigador de Operaciones
Los Investigadores de Operaciones utilizan técnicas matemáticas y analíticas para resolver problemas complejos. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para optimizar procesos y mejorar la eficiencia. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Investigadores de Operaciones que buscan avanzar en sus carreras.
Analista Financiero
Los Analistas Financieros analizan los estados financieros y otra información financiera para evaluar el rendimiento de las empresas. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para identificar tendencias y patrones en los datos financieros. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Analistas Financieros que buscan avanzar en sus carreras.
Economista
Los Economistas estudian la producción, distribución y consumo de bienes y servicios. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender los patrones de gasto del consumidor y las tendencias económicas. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Economistas que buscan avanzar en sus carreras.
Desarrollador de software
Los Desarrolladores de Software diseñan, desarrollan y mantienen aplicaciones de software. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para mejorar la experiencia del usuario y la funcionalidad de sus aplicaciones. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, que puede ser beneficioso para los Desarrolladores de Software que buscan avanzar en sus carreras.
Investigador de mercado
Los Investigadores de Mercado estudian las necesidades y deseos de los clientes. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender los patrones de compra y las tendencias del mercado. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Investigadores de Mercado que buscan avanzar en sus carreras.
Gerente de Producto
Los Gerentes de Producto planifican y desarrollan productos nuevos y existentes. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender las necesidades y deseos de los clientes. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, que puede ser beneficioso para los Gerentes de Producto que buscan avanzar en sus carreras.
Especialista en marketing digital
Los Especialistas en Marketing Digital planifican y ejecutan campañas de marketing en línea. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender el comportamiento del cliente y mejorar la rentabilidad de las campañas. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Especialistas en Marketing Digital que buscan avanzar en sus carreras.
Bibliotecario
Los Bibliotecarios organizan y brindan acceso a la información. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para comprender las necesidades de información de sus usuarios y mejorar sus servicios. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Bibliotecarios que buscan avanzar en sus carreras.
Profesor
Los Profesores enseñan e investigan en colegios y universidades. Pueden utilizar técnicas de minería de datos como el análisis de la cesta de la compra para mejorar su enseñanza y comprender las necesidades de sus estudiantes. Este curso proporciona una base sólida en técnicas de minería de datos y análisis de la cesta de la compra, lo que puede ser beneficioso para los Profesores que buscan avanzar en sus carreras.

Reading list

We've selected ten books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Minería de Datos: Análisis de la Canasta de Compra.
Este libro es un texto clásico en minería de datos y proporciona una base sólida en los conceptos y técnicas fundamentales. Es particularmente útil para comprender los fundamentos teóricos del análisis de la cesta de compra.
Este libro cubre técnicas avanzadas de minería de datos para conjuntos de datos masivos. Es útil para los estudiantes que buscan profundizar en el análisis de Big Data.
Este libro proporciona una guía práctica para realizar análisis de la cesta de compra. Es valioso para aplicar los conceptos aprendidos en el curso a escenarios del mundo real.
Este libro se centra específicamente en las reglas de asociación y la minería de conjuntos de elementos frecuentes. Es valioso para los estudiantes que buscan profundizar en los métodos y algoritmos específicos utilizados en el análisis de la cesta de compra.
Este libro se centra en las aplicaciones de la ciencia de datos en el mundo empresarial. Es valioso para los estudiantes que buscan comprender cómo la minería de datos puede impulsar el valor comercial.
Este libro proporciona una guía práctica para usar Python para análisis de datos. Es valioso para los estudiantes que buscan desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas de ciencia de datos.
Este libro cubre el uso de R para minería de datos. Es valioso para los estudiantes que buscan aprender un lenguaje de programación popular para el análisis de datos.
Este libro proporciona una visión general de la gestión de relaciones con el cliente (CRM). Es valioso para los estudiantes que buscan comprender cómo el análisis de la cesta de compra puede contribuir a las estrategias de CRM.
Este libro proporciona una introducción a la inteligencia empresarial. Es valioso para los estudiantes que buscan comprender el papel de la minería de datos en la toma de decisiones empresariales.
Este libro ofrece una introducción accesible a la minería de datos. Es valioso para los estudiantes que buscan una comprensión básica de los conceptos y técnicas fundamentales.

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