Libros ciclos formativos, grado superior de informática, ASIR, DAM, DAW, libros universitarios: libros ingeniería aeronáutica, libros ingeniería civil, ingeniería de caminos: ingeniería construcción, ingeniería sanitaria, ingeniería del transporte, ingeniería hidráulica, territorio, urbanismo, materiales de construcción, libros ingeniería geológica: geotecnia, expresión gráfica, proyectos, libros ingeniería mecánica: estructuras, resistencia de materiales, libros ingeniería eléctrica, libros ingeniería electrónica: labview, libros termodinámica, libros de electricidad, libros de construcción, libros arquitectura, libro de ciencias: matemáticas: álgebra, cálculo, matemáticas avanzadas, estadística, probabilidad, big data, tratamiento de datos, econometría, química, física, libros contabilidad, PGC, libros finanzas, organización empresas, marketing, libros economía, libros ciencias sociales, libros educación infantil, libros técnicos y reglamentos: eléctricos, construcción, libros informática, computación, libros ciencias de la salud

5% de descuento general para todos los libros
Técnicas de Segmentación

César Pérez

Páginas: 560

Fecha: 2011

ISBN: 978-84-9281-219-6

Precio: 37,00€  35.15€ IVA incluido  

Material de apoyo

Recomienda este libro

Otros libros relacionados
El objetivo de este libro es presentar las técnicas de segmentación más utilizadas hoy en día, aplicables a la obtención de perfiles, reconocimiento de patrones, análisis de mercados, análisis del fraude y otras disciplinas muy en boga en la actualidad. El contenido se dirige a docentes y estudiantes universitarios de todos los niveles que imparten o cursan materias relacionadas con la clasificación y la segmentación. Asimismo, es útil para los profesionales de la Economía, Empresa, Ciencias Sociales, Ciencias Experimentales, Minería de Datos y otras ramas científicas en las que se aplican las técnicas de modernas de segmentación.

El libro comienza introduciendo al lector en los conceptos esenciales para el trabajo con técnicas de clasificación y segmentación. En primer lugar, se abordan las técnicas predictivas de segmentación incluyendo los modelos de variable dependiente limitada (Logit, Probit, recuento, etc.), modelos censurados y truncados, modelos de selección muestral y modelos de duración. A continuación, se tratan las técnicas predictivas de segmentación ad-hoc, incluyendo árboles de decisión y el modelo discriminante. Más adelante, se desarrollan las técnicas descriptivas de segmentación post-hoc entre las que se encuentran el análisis clúster y las redes neuronales. Otro bloque de contenido incluye las técnicas descriptivas de segmentación basadas en la reducción de la dimensión, como el escalamiento multidimensional y el análisis de correspondencias. Finalmente, se desarrollan contenidos relativos al análisis conjunto y a los modelos de ecuaciones estructurales.

Representa un valor añadido fundamental el análisis detallado de las posibilidades del software actual para realizar segmentación. Se utilizan los programas Eviews, SAS, SPSS y STATGRAPHICS. Se hace hincapié en las herramientas de Minería de Datos aplicables a la segmentación, utilizándose en concreto el software SAS Enterprise Miner.

En cuanto a la metodología, cada capítulo comienza con una exposición resumida de los conceptos teóricos y posteriormente se enfoca la parte práctica ilustrando cada concepto teórico con ejemplos desarrollados de forma muy detallada. Los capítulos finalizan con la resolución clara y precisa de problemas representativos del tema en estudio.

CONTENIDO

    Capítulo 1. Técnicas de segmentación. Conceptos y clasificación

      Conceptos básicos
      Clasificación de las técnicas de segmentación

    Capítulo 2. Modelos de variable dependiente limitada. Elección discreta y recuento

      Modelos de variable dependiente limitada
      Modelos de elección discreta
      Modelos de elección discreta binaria
      Modelos de elección múltiple
      Modelo Logit y Probit Ordenados
      Modelos de datos de recuento
      SPSS y los modelos de variable dependiente limitada
      SAS y los modelos de variable dependiente limitada
      SAS y el modelo Probit: Procedimiento PROBIT
      Modelos de variable dependiente limitada con Eviews: MLP, Logit y Probit.
      Modelos de variable dependiente limitada con STATA: Logit y Probit
      STATGRAPHICS y los modelos de variable dependiente limitada
      Técnicas predictivas de modelización con SAS Enterprise Miner
      Modelos de recuento con Eviews: Poisson, binomial negativa y exponencial
      Modelo de Poisson con STATA
      Modelo de Poisson con STATGRAPHICS

    Capítulo 3. Modelos censurados, truncados, de selección muestral y de duración

      Modelos censurados: El modelo Tobit
      Selección muestral: modelos truncados
      Corrección de la selección muestral: Estimación bietápica de Heckman o Heckit .
      Modelos de duración, fallos y supervivencia
      SAS y el modelo Tobit de regresión censurada: Procedimiento LIFEREG
      SAS y el modelo de supervivencia no paramétrico: Procedimiento LIFETEST
      SAS y el modelo de supervivencia de Cox: Procedimiento PHREG
      Modelos Tobit censurado y truncado con Eviews.
      Modelos Tobit censurado y truncado con STATA.
      SPSS y los modelos de duración y supervivencia
      STATGRAPHICS y los modelos de duración y supervivencia

    Capítulo 4. Segmentación Ad-Hoc. Árboles de decisión

      Los árboles de decisión como técnica predictiva de segmentación
      Características de los árboles de decisión
      Tipos de árboles de decisión
      Árboles de decisión con SPSS
      Creación de un árbol de decisión. Método CHAID
      Métodos CRT y QUEST. Poda de árboles
      Árboles de decisión con Enterprise Miner. Nodo TREE

    Capítulo 5. Segmentación Ad-Hoc. Modelo discriminante

      El modelo de análisis discriminante como técnica de clasificación y segmentación
      Hipótesis en el modelo discriminante
      Estimación del modelo discriminante
      Interpretación de la función discriminante
      Clasificación de los individuos
      Análisis discriminante canónico
      SPSS y el análisis discriminante
      SAS y el análisis discriminante: Procedimiento DISCRIM
      Ejemplo de análisis discriminante con SAS
      SAS y el análisis discriminante canónico: Procedimiento CANDISC
      Ejemplo de análisis discriminante canónico
      SAS y el análisis discriminante paso a paso: Procedimiento STEPDISC y ejemplo práctico
      Predicción y análisis discriminante a través de redes neuronales con el nodo Two Stage Model de SAS Enterprise Miner
      Probabilidad de pertenencia a un segmento
      Análisis discriminante con STATGRAPHICS

    Capítulo 6. Segmentación Post-Hoc. Clustering y redes neuronales

      El análisis cluster como técnica de clasificación y segmentación
      SPSS y el análisis cluster jerárquico
      SPSS y el análisis cluster no jerárquico
      SAS y el análisis cluster jerárquico
      SAS y el análisis cluster no jerárquico
      STATGRAPHICS y el análisis cluster
      Análisis cluster con Enterprise Miner. El nodo Clustering
      Análisis cluster con redes neuronales: Nodo Som/Kohonen

    Capítulo 7. Escalamiento multidimensional

      Escalamiento multidimensional
      Tipos de escalamiento multidimensional
      Modelo de escalamiento métrico
      Modelos de escalamiento no métrico
      Modelo de escalamiento de diferencias individuales (INDSCAL)
      Modelo de escalamiento desdoblado (unfolding)
      Modelo de escalamiento con replicación
      Modelos GEMSCAL e IDIOSCAL
      Modelos para matrices asimétricas

    Capítulo 8. Análisis de correspondencias

      Análisis de correspondencias
      Análisis de correspondencias simples con SPSS
      Análisis de correspondencias múltiples con SPSS
      Análisis de correspondencias en SAS. Procedimiento CORRESP

    Capítulo 9. Análisis conjunto

      Introducción al análisis conjunto
      Análisis conjunto en el esquema de métodos de reducción de la dimensión
      Módulo Categorías de SPSS y procedimientos de reducción de la dimensión
      Fases del análisis conjunto según el método del perfil completo
      Ejemplo de análisis conjunto con SPSS

    Capítulo 10. Ecuaciones estructurales

      Modelización con ecuaciones estructurales
      Modelo de análisis factorial confirmatorio. Identificación, estimación y diagnosis
      Modelo de estructura de la covarianza
      Especificación del modelo de medida
      Especificación del modelo estructural
      Modelo general de estructura de la covarianza
      Modelos estructurales con SAS. PROC CALIS
Libros técnicos y Reglamentos para profesionales, Ingenieros, Arquitectos e Instaladores del sector eléctrico (electricidad), construcción, climatización Contabilidad, Plan general de Contabilidad y Pymes. Libros para Ciclos Formativos y Programas de Cualificación Profesional Inicial, PCPI, de Peluquería e Informática. Libros universitarios de Ciencias, físico-química, químico-física, Ingeniería, Matemáticas, Estadística, Software SPSS

Política de Cookies

Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar nuestros servicios y mostrarle publicidad relacionada con sus preferencias mediante el análisis de sus hábitos de navegación.
Puede obtener más información consultando nuestra Política de Cookies y puede cambiar su configuración editando las Preferencias.

Cookies necesarias para el correcto uso de la web, como por ejemplo inicio de sesión, autenticación o seguridad.

Permiten medir, de forma anónima, el número de visitas o la actividad. Gracias a ellas podemos mejorar constantemente introduciendo mejoras en función del análisis de los datos de uso que hacen los usuarios del servicio.