Data mining business intelligence
IFCT032PO
Datos del curso
Tipo de acción formativa: Especialidades formativas del SEPE
Formato: Curso SCORM en formato licencia
Título: Data mining business intelligence
Código: IFCT032PO
Duración: 40 horas
Familia profesional: Informática y comunicaciones
Disponibilidad: Curso disponible en versión 2021
Convocatoria: Convocatoria de formación ocupados TIC y Competencias Digitales, Convocatoria de formación ocupados estatal 2022, Convocatoria Navarra 2022
Formato: Curso SCORM en formato licencia
Título: Data mining business intelligence
Código: IFCT032PO
Duración: 40 horas
Familia profesional: Informática y comunicaciones
Disponibilidad: Curso disponible en versión 2021
Convocatoria: Convocatoria de formación ocupados TIC y Competencias Digitales, Convocatoria de formación ocupados estatal 2022, Convocatoria Navarra 2022
Objetivos
Aplicar técnicas de la minería de datos en la toma de decisiones estratégicas y operativas.
Índice
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.
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.
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