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BIG DATA
Nos encargamos de analizar grandes volúmenes de información internas y externas para prevenir riesgos, genrar nuevos canales de ingresos con la ayuda de la inteligencia artificial para mejorar el manejo de la información. Con toda esta información, el profesional de Ciencia de Datos puede descubrir tendencias, predecir el futuro y anticiparlo
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra métodos cientÃficos, programación, procesos y sistemas para extraer conocimiento o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea estructurados o no estructurado; lo cual es una continuación de algunos campos de análisis de información como la estadÃstica, la minerÃa de datos, el aprendizaje automático, y la analÃtica predictiva.
La predicción consiste en estimar el comportamiento futuro de la variable seleccionada mediante modelos estadÃsticos y/o matemáticos siendo la regresión el más utilizado. Las variables pueden ser numéricas o categóricas (un nombre); a su vez las variables numéricas pueden ser discretas (número enteros) o continuas (números con decimales). En estadÃstica, el análisis de la regresión es un proceso para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modelado y análisis de d
De la misma forma utilizando herramientas de ciencia de datos se puede predecir la demanda, inventario, stock de seguridad, nivel de satisfacción de clientes utilizando ciencia de datos.
Los modelos de detección de anomalÃas se utilizan para identificar valores atÃpicos, o casos extraños, en los datos. A diferencia de otros métodos de modelado que almacenan reglas acerca de casos extraños, los modelos de detección de anomalÃas almacenan información sobre el patrón de comportamiento normal. Esto permite identificar valores atÃpicos, incluso si no se ajustan a ningún patrón conocido, y puede ser especialmente útil en aplicaciones, como detección de fraudes, donde pueden surgir pat
Los modelos de retención y/o pérdida de clientes se basan en mejorar las acciones de la empresa o la marca. La analÃtica de los comportamientos y el consumo del cliente es útil para crear nuevos indicadores de retención y comprobar diferentes hipótesis. Cada tipo de modelado estadÃstico requiere de diferentes secuencias de fases y procedimientos. Los modelos de retención de clientes más conocidos son: Los descriptivos, los predictivos y los modelos prescriptivos. Los modelos descriptivos son mod
Los modelos de recomendación son herramientas que proporcionan sugerencias de elementos que pueden interesar a un gran número de usuarios, por ello son el enlace que permite unir tecnologÃa y ecommerce. El sistema más usado es el sistema de ranking donde se califica el producto y/o servicio y basándose en las caracterÃsticas del usuario se recomienda gustos similares.
Riesgo es una medida de la magnitud de los daños frente a una situación peligrosa. En su mayor parte los modelos de riesgo comparan la probabilidad de ocurrencia contra su impacto (medible en valor monetario). Una vez identificados los riesgos se procede a la toma de decisiones para la mitigación de los mismos.
El procesamiento de lenguaje natural, abreviado PLN(en inglés, natural language processing, NLP) es un campo de las ciencias de la computación, de la inteligencia artificial y de la lingüÃstica que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural, es decir, de las lenguas del mundo.
Análisis de sentimiento (también conocido como minerÃa de opinión) se refiere al uso de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y lingüÃstica computacional para identificar y extraer información subjetiva de los recursos. En otras palabras consiste en el análisis de información que se percibe a través de los sentidos como fotografÃas, audio, imágenes etc.
La ciencia de datos a través de sus procesos descriptivos y predictivos crea distintos escenarios que ayudan a anticipar los hechos y mejorar la toma de decisiones.
La segmentación de clientes divide un mercado en segmentos más pequeños de compradores que tienen diferentes necesidades, caracterÃsticas y comportamientos que requieren estrategias o mezclas de marketing diferenciadas. En ciencia de datos el método más utilizado es a través de machine learning no supervisada donde se vectorizan los clientes y se agrupan en segmentos con caracterÃsticas similares mediante el método K Medias o en inglés K means.