Análisis de Clusters para la Segmentación de Mercados
Aprende a Segmentar a tus Clientes a través del Análisis de Agrupamientos (Clusters) K-Means (Kmeans) en R (Rstudio)
Marketing Digital
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AccederDescripción del curso
¿Te gustaría aprender a segmentar a tus clientes con base a herramientas de data mining? Eso es precisamente lo que aprenderás en el curso "Análisis de Clusters para la Segmentación de Mercados." Soy Carlos Martínez, tengo una Maestría en Finanzas de la Universidad Centroamericana, un MBA de INCAE y un Ph.D. de la Universidad de St. Gallen en Suiza. He escrito más de 25 casos de enseñanza algunos de ellos incluidos en las bases de Harvard y Michigan. Durante mis estudios doctorales tuve la oportunidad de profundizar en R de la mano de los mejores profesor en ciencia de datos, aprendizajes que quiero compartir contigo.
Comenzaremos el curso con una breve introducción teórica a la segmentación de mercados y al algoritmo de agrupamientos K-means, para luego pasar a la parte medular del curso, basada en el método de aprender haciendo con el que desarrollaremos paso a paso tres casos prácticos en Rstudio: el primero relacionado a un almacén por departamentos, el segundo una tarjeta de crédito y el tercer, este último el proyecto del curso, un distribuidor de productos al mayoreo. Con el desarrollo de los casos aprenderás a normalizar los datos, estimar el número óptimos de clusters, hacer los agrupamientos y visualizar las medias de los atributos. El curso no sólo tiene el componente estadístico sino que hace mucho énfasis en el análisis y el storytelling a partir de los datos, ya que aprenderás a construir los perfiles de clientes a partir de los resultados.
El curso está diseñado para tanto para personas provenientes del área estadística buscando cómo aplicar esos conocimientos en el mundo real, como para profesionales de mercadeo interesados en conocer herramientas de minería de datos para aplicar en su practica profesional. El curso contiene una sección introductoria a R por lo que el único prerrequisito del curso es un conocimiento básico de estadística.
Te invito a revises la información del curso, veas algunas de las clases gratuitas y te inscribas. ¡Nos vemos en la primera clase!
Contenido del curso
Introducción a la Segmentación de Mercados
23:15- ¡Bienvenida al Curso!02:00AVANCE
- Segmentación09:44
- Posicionamiento06:13
- Ejemplo de Segmentación y Posicionamiento05:18
Introducción al Análisis de Agrupamientos (Clusters)
25:00- Presentación de la Sección01:11
- ¿Qué es el Análisis de Agrupamiento/Cluster Analysis?06:08
- Introducción a K-means05:11
- Estimando el Número Óptimo de Clusters (K)04:52
- Perfilando Clusters07:38
Introducción a R
01:50:38- Presentación de la Sección00:58AVANCE
- Descarga e Instalación de R y RStudio03:57
- Introducción a la interfaz de usuario RStudio06:39
- Instalación de paquetes y uso de la biblioteca04:48
- Funciones en R03:38
- Importando Datos desde Excel04:44
- Accediendo a Datos de un Dataframe06:54
- Factores y Variables Categóricas en R03:17
- Visualización de Datos con ggplot202:23
- Gráficos de Dispersión15:49
- Funciones de Transformación: dplyr I10:17
- Funciones de Transformación: dplyr II11:55
- Ejemplo de dplyr + visualización06:38
- Otras Funciones de Transformación: gather() y separate()13:04
- Gráficos de Dispersión II15:37
Caso: Almacén por Departamentos
01:06:39- Introducción al Caso y Descripción de Variables03:12
- Obteniendo Datos de Kaggle02:13
- Importando Datos en R05:06
- Normalización de Datos07:28
- Matriz de Distancia05:33
- Número de Clusters06:48
- Construyendo Clusters07:26
- Graficando Clusters03:33
- Estimando Medias de Atributos03:56
- Transformación de Datos en Tres Columnas05:32
- Graficando Medias de los Atributos para cada Cluster04:17
- Perfil de Clientes11:35
Caso: Tarjeta de Crédito
51:35- Presentación de la Sección00:52AVANCE
- Planteamiento del Caso y Descripción de los Datos06:46
- Obteniendo Datos de Kaggle01:54
- Importando Datos03:22
- Estimando el Número de Clusters08:54
- Construyendo Clusters02:46
- Estimando Medias de Atributos05:17
- Graficando Medias de los Atributos para cada Cluster07:40
- Perfil de Clientes14:04
Proyecto de Curso: Caso Distribuidor Mayorista
19:21- Presentación de la Sección00:57AVANCE
- Planteamiento del Caso y Descripción de los Datos05:09
- Solución del Caso12:22
- Conclusión00:53
Valoraciones
- 5 ESTRELLAS100%
- 4 ESTRELLAS0%
- 3 ESTRELLAS0%
- 2 ESTRELLAS0%
- 1 ESTRELLAS0%
EmilioHernandezIncluir valoración media (en números)
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