Abstract
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 visualizadaReferences
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.
You are free to:
Share — copy and redistribute the material in any medium or format.
Adapt — remix, transform, and build upon the material.
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.