Aplicaciones de Minerí­a de Datos en Marketing | Revista Publicando
Aplicaciones de Minerí­a de Datos en Marketing
Julio-Septiembre 2016
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Cómo citar

Escobar Terán, H. E., Alcivar, M., & Puris, A. (2016). Aplicaciones de Minerí­a de Datos en Marketing. Revista Publicando, 3(8), 503-512. Recuperado a partir de https://revistapublicando.org/revista/index.php/crv/article/view/169

Resumen

Las aplicaciones tecnológicas y la implementación de técnicas de inteligencia artificial conforman la nueva generación de herramientas de tecnologí­as de información y comunicación que aplican las organizaciones. Estas están destinadas a ayudar a tomar decisiones en escenarios donde la cantidad de información complica el análisis desarrollado por los expertos. El análisis del comportamiento de los consumidores es un problema fundamental para la formulación de estrategias de marketing, ventas, atención al cliente, fidelización, segmentación, cross-selling, optimización de la cadena de suministro, detección y prevención de fraudes y Detección de Anomalí­as (DA), entre otras Estas herramientas aportan al director de marketing la oportunidad de poder interpretar la información contenida en grandes bases de datos y resulta imprescindible para que la información pueda ser almacenada, transformada, analizada y visualizada
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Citas

Chalotra, P., & Dutta, M. (Diciembre de 2011). researchgate.net. Recuperado el 18 de febrero de 2016, de https://www.researchgate.net/publication/216700550_Performance_Analysis_of_Clustering_Methods_for_Outlier_Detection

Cravero Leal, A., & Sepúlveda Cuevas, S. (4 de Diciembre de 2009). Aplicación de Minerí­a de Datos para la Detección de Anomalias: Un Caso de Estudio. WORKSHOP INTERNACIONAL, 8.

Jiménez Galindo, í., & ílvarez Garcí­a, H. (26 de Agosto de 2010). Minerí­a de Datos en la Educación. Recuperado el 18 de febrero de 2016, de http://ocw.uc3m.es: http://www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/10-11/08mem.pdf

Santamarí­a Ruí­z, W. (2010). Modelo de Detección de Fraude Basado en el Descubrimiento Simbólico de Reglas de Clasificación Extraidas de una Red Neuronal. Bogota: Universdiad Nacional de Colombia.

Valcárcel Asencios, V. (Diciembre de 2004). Data Mining y el Descubrimiento del Conocimiento. Revista de la Facultad de Ingenierí­a Industrial UNMSM, 4.

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